ภูมิทัศน์ของ AI ได้พัฒนาไปอย่างมาก โดย Gemini 2.0 และ DeepSeek R1 ได้ปรากฏขึ้นเป็นโมเดลชั้นนำที่เป็นตัวแทนของปรัชญาที่แตกต่างกันในด้านการเรียนรู้ของเครื่อง ขณะที่ Gemini 2.0 สื่อถึงวิสัยทัศน์ของ Google ใน AI แบบมัลติโหมดและเรียลไทม์เพื่อการนำไปใช้ในวงกว้าง DeepSeek R1 มุ่งสร้างเอกลักษณ์ในฐานะแหล่งพลังงานโอเพนซอร์สที่ได้รับการปรับแต่งเพื่อความแม่นยำทางเทคนิค ด้านล่างนี้ เราจะวิเคราะห์สถาปัตยกรรม ประสิทธิภาพ และการใช้งานในชีวิตจริงของพวกเขา
อยู่ระหว่างความขัดแย้งระหว่างความสามารถในการเขียนโค้ดของ DeepSeek R1 และความยอดเยี่ยมในแบบมัลติโหมดของ Gemini 2.0 หรือไม่? ด้วย Anakin AI คุณไม่ต้องเลือกข้าง แพลตฟอร์มของเราปลดปล่อย โมเดลที่ทันสมัยกว่า 170+ โมเดล ในที่ทำงานเดียว - รวมถึง:
💡 สร้างคลังอาวุธ AI ของคุณ
สร้างแอปที่กำหนดเองแบบไม่มีโค้ดรวมหลายโมเดลเข้าด้วยกัน
ไม่มีต้นทุนการสลับ - เปรียบเทียบผลลัพธ์จากผู้ช่วยการเขียนโค้ด AI 5 รายข้างเคียงกัน หรือรัน DeepSeek/Gemini ควบคู่กันเพื่อความแม่นยำ 99.99% ในระบบที่สำคัญ ทีมองค์กรประหยัดเวลาได้ 40+ ชั่วโมงต่อเดือนผ่านการเรียกเก็บเงินรวมและ การปรับใช้ฟังก์ชันแบบเรียลไทม์.ลองใช้ Anakin AI ฟรี | ไม่ต้องใช้บัตรเครดิต
“เหมือน ChatGPT พบ AWS สำหรับโมเดล AI” – Forbes Tech Council
Gemini 2.0 ใช้ สถาปัตยกรรมทรานสฟอร์มเมอร์แบบหนา ที่ได้รับการปรับขนาดเพื่อรองรับข้อมูลมัลติโหมด (ข้อความ, รูปภาพ, เสียง, วิดีโอ) และผลลัพธ์ ฟีเจอร์ที่โดดเด่นคือ หน้าต่างบริบท 1M-token—เทียบเท่ากับ ~700,000 คำ—ที่ทำให้สามารถวิเคราะห์นวนิยายทั้งหมดหรือสัญญาทางกฎหมายที่กินพื้นที่ยาวได้ โมเดลนี้รวมถึง การใช้เครื่องมือพื้นเมือง ที่อนุญาตให้โทร API ไปยังบริการต่าง ๆ เช่น Google Search และ Maps ได้โดยไม่ต้องใช้ปลั๊กอินภายนอก นวัตกรรมหลักได้แก่:
DeepSeek R1 ใช้ สถาปัตยกรรม Mixture-of-Experts (MoE) ด้วยพารามิเตอร์รวม 671B เปิดใช้งานเพียง 37B ต่อคำถาม ผ่านการจัดเส้นทางที่ใช้การเรียนรู้แบบเสริม การออกแบบ “การเปิดใช้งานแบบกระจาย” นี้ช่วยลดต้นทุนการคำนวณในขณะที่รักษาความแม่นยำ เน้นคุณสมบัติทางเทคนิคได้แก่:
| มาตรการ | Gemini 2.0 Flash | DeepSeek R1 |
|---|---|---|
| MMLU (ความรู้ทั่วไป) | 92.1% | 89.4% |
| การสร้างโค้ด | 89.7% (HumanEval) |
