Google的Gemini 2.0 Pro实验：用DeepSeek-R1
进行编码摊牌 Google的Gemini 2.0家族正在浪潮，尤其是其Pro实验模型。 这个强大的模型可以解决复杂的任务，在逻辑推理方面表现出色，并展示了令人印象深刻的编码技巧。但是，它如何与其他领先的模型（如DeepSeek-R1和O3-Mini）相吻合？本文在面对面的编码挑战中比较了Gemini 2.0 Pro实验和DeepSeek-R1，测试了它们在各种编码任务上的能力，例如创建JavaScript动画和构建Python Games。 目录的表了解Google gemini 2.0 Pro实验
Gemini 2.0 Pro实验是Google的最新AI Marvel，专为复杂的问题解决。它的优势在于编码，推理和理解。 它具有多达200万个令牌的大量上下文窗口，可以轻松地处理复杂的提示。 与Google搜索和代码执行工具集成可确保准确，最新的结果。 可通过Google AI Studio，Vertex AI和高级用户的Gemini应用程序获得访问。
引入DeepSeek-r1
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基准比较：Gemini 2.0 Pro实验与DeepSeek-R1
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| Model | Organization | Global Average | Reasoning Average | Coding Average | Mathematics Average | Data Analysis Average | Language Average | IF Average |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| deepseek-r1 | DeepSeek | 71.57 | 83.17 | 66.74 | 80.71 | 69.78 | 48.53 | 80.51 |
| gemini-2.0-pro-exp-02-05 | 65.13 | 60.08 | 63.49 | 70.97 | 68.02 | 44.85 | 83.38 |
绩效比较：编码对峙
>>使用三个编码任务来评估这些模型：
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>任务1：设计JavaScript动画Gemini 2.0 Pro实验：0 | DeepSeek-r1：1 任务2：使用Python
构建物理模拟得分：
Gemini 2.0 Pro实验：1 | DeepSeek-r1：0>任务3：创建Pygame DeepSeek-R1的输出有缺陷，显示正方形而不是蛇。 Gemini 2.0 Pro实验成功地创建了一个功能性的蛇游戏，具有10种不同颜色的蛇，一个得分图和一个精心设计的游戏界面。
得分：Gemini 2.0 Pro实验：1 | DeepSeek-r1：0
最终分数：Gemini 2.0 Pro实验：2 | deepSeek-r1：1
结论
>两个模型都表现出强度。 DeepSeek-R1显示出视觉创造力，而Gemini 2.0 Pro实验在结构化编码和准确性方面表现出色。 基于此评估，Gemini 2.0 Pro实验证明了其生成功能和视觉准确代码的能力的出色编码模型。 最佳选择取决于特定的编码任务。
>常见问题（本节在很大程度上保持不变，因为它直接回答了有关模型的问题。）>
（此处包括FAQ部分，但在此响应中为简洁而省略了。它是原始输入的直接副本，并且会在不更改核心内容的情况下增加长度。
以上是Google Gemini 2.0 Pro与DeepSeek-R1：编码战的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
