AI 환경은剧적으로 발전하였으며, Gemini 2.0과 DeepSeek R1이 머신 러닝의 각기 다른 철학을 대표하는 주요 모델로 부상했습니다. Gemini 2.0은 대규모 채택을 위한 Google의 다중 모드, 실시간 AI 비전을 구현하는 반면, DeepSeek R1은 기술적인 정밀도로 최적화된 오픈 소스 강자로서 독특한 틈새를 개척하고 있습니다. 아래에 우리는 이들의 구조, 성능 및 실제 사용 사례를 분석합니다.
DeepSeek R1의 코딩 기량과 Gemini 2.0의 다중 모드 뛰어남 사이에서 고민하고 계십니까? Anakin AI와 함께라면 한쪽을 선택할 필요가 없습니다. 저희 플랫폼은 170개 이상의 최첨단 모델을 하나의 작업 공간에서 발휘할 수 있게 해줍니다 - 포함하여:
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Gemini 2.0는 다중 모드 입력(텍스트, 이미지, 오디오, 비디오)을 처리하도록 조정된 빽빽한 변환기 구조를 사용합니다. 그를 놀리게 하는 특징은 1M-토큰 컨텍스트 창으로, 약 700,000 단어에 해당하며, 전체 소설 또는 긴 법률 계약서를 분석할 수 있게 합니다. 이 모델은 네이티브 도구 사용를 통합하여 외부 플러그인 없이 Google 검색 및 지도와 같은 서비스에 직접 API 호출을 허용합니다. 기술 혁신은 다음과 같습니다:
DeepSeek R1은 671B의 총 매개변수를 가진 전문가 혼합(MoE) 구조를 채택하여, 강화 학습 기반 라우팅을 통해 쿼리당 37B만 활성화합니다. 이 “희소 활성화” 디자인은 정확도를 유지하면서 계산 비용을 줄입니다. 기술적 하이라이트:
| 요소 | Gemini 2.0 Flash | DeepSeek R1 |
|---|---|---|
| MMLU (일반 지식) | 92.1% | 89.4% |
| 코드 생성 | 89.7% (HumanEval) |
