Lanskap AI telah berkembang pesat, dengan Gemini 2.0 dan DeepSeek R1 muncul sebagai model terkemuka yang mewakili filosofi yang berbeda dalam pembelajaran mesin. Sementara Gemini 2.0 mewujudkan visi Google tentang AI multimodal dan real-time untuk adopsi massal, DeepSeek R1 mengukir ceruk sebagai kekuatan sumber terbuka yang dioptimalkan untuk presisi teknis. Di bawah ini, kami membedah arsitektur, kinerja, dan aplikasi dunia nyata mereka.

Terkoyak antara keahlian pengkodean DeepSeek R1 dan kecemerlangan multimodal Gemini 2.0? Dengan Anakin AI, Anda tidak perlu memilih pihak. Platform kami melepaskan 170+ model mutakhir dalam satu ruang kerja - termasuk:

• Gemini 2.0 untuk analisis video real-time
• DeepSeek R1 untuk pemodelan matematis
• Flux untuk pembuatan aset 3D
• Midimax untuk sintesis video kelas Hollywood
• Claude 3.5 untuk otomatisasi alur kerja perusahaan

💡 Bangun Persenjataan AI Anda
Buat aplikasi kustom tanpa kode yang menggabungkan beberapa model

Biaya Beralih Nol - Bandingkan output dari 5 asisten pengkodean AI secara berdampingan, atau jalankan DeepSeek/Gemini secara tandem untuk sistem kritis akurasi 99.99%. Tim perusahaan menghemat 40+ jam/bulan melalui penagihan terpadu dan penggelaran model real-time.Coba Anakin AI Gratis | Tanpa kartu kredit diperlukan
“Seperti ChatGPT bertemu AWS untuk model AI” – Forbes Tech Council

Fondasi Arsitektur

Gemini 2.0

Gemini 2.0 menggunakan arsitektur transformer padat yang diskalakan untuk menangani input multimodal (teks, gambar, audio, video) dan output. Fitur menonjolnya adalah jendela konteks 1M-token—setara dengan ~700.000 kata—yang memungkinkan analisis novel penuh atau kontrak hukum yang panjang. Model ini mengintegrasikan penggunaan alat asli, memungkinkan panggilan API langsung ke layanan seperti Google Search dan Maps tanpa plugin eksternal. Inovasi kunci mencakup:

• API Multimodal Langsung: Memproses aliran audio/video real-time dengan latensi sub-detik
• Routing ahli dinamis: Mengalokasikan sumber daya komputasi berdasarkan kompleksitas input
• Text-to-speech yang dapat diarahkan: Menghasilkan audio multibahasa ekspresif dengan kontrol emosi

DeepSeek R1

DeepSeek R1 mengadopsi arsitektur Mixture-of-Experts (MoE) dengan total 671B parameter, mengaktifkan hanya 37B per kueri melalui routing berbasis pembelajaran penguatan. Desain "aktivasi jarang" ini mengurangi biaya komputasi sambil mempertahankan akurasi. Sorotan teknis:

• Multi-head Latent Attention: Mengompresi cache Kunci-Nilai hingga 93%, mengurangi kebutuhan VRAM
• Loading seimbang tanpa kehilangan bantuan: Mempertahankan pemanfaatan ahli tanpa penalti pelatihan
• Prediksi multi-token: Menghasilkan 2-4 token secara bersamaan, meningkatkan kecepatan inferensi

Benchmark Kinerja