Cảnh quan trí tuệ nhân tạo đã phát triển mạnh mẽ, với Gemini 2.0 và DeepSeek R1 xuất hiện như những mô hình hàng đầu đại diện cho những triết lý khác nhau trong học máy. Trong khi Gemini 2.0 thể hiện tầm nhìn của Google về AI đa phương thức, thời gian thực cho việc áp dụng đại trà, thì DeepSeek R1 tạo ra một chỗ đứng như một trung tâm nguồn mở được tối ưu hóa cho độ chính xác kỹ thuật. Dưới đây, chúng tôi phân tích cấu trúc, hiệu suất và ứng dụng thực tế của chúng.

Băn khoăn giữa sự thuần thục lập trình của DeepSeek R1 và sự xuất sắc đa phương thức của Gemini 2.0? Với Anakin AI, bạn không cần phải chọn bên. Nền tảng của chúng tôi mở khóa 170+ mô hình tiên tiến trong một không gian làm việc - bao gồm:

• Gemini 2.0 cho phân tích video thời gian thực
• DeepSeek R1 cho mô hình toán học
• Flux cho tạo ra tài sản 3D
• Midimax cho tổng hợp video với chất lượng Hollywood
• Claude 3.5 cho tự động hóa quy trình làm việc doanh nghiệp

💡 Xây dựng kho vũ khí AI của bạn
Tạo ứng dụng tùy chỉnh không mã kết hợp nhiều mô hình khác nhau

Chi phí chuyển đổi bằng không - So sánh đầu ra từ 5 trợ lý lập trình AI kế bên nhau, hoặc chạy DeepSeek/Gemini đồng thời cho hệ thống chính xác đến 99.99%. Các nhóm doanh nghiệp tiết kiệm được hơn 40 giờ/tháng thông qua thanh toán hợp nhất và triển khai mô hình thời gian thực.Thử Anakin AI miễn phí | Không yêu cầu thẻ tín dụng
“Như ChatGPT gặp AWS cho các mô hình AI” – Forbes Tech Council

Cơ sở kiến trúc

Gemini 2.0

Gemini 2.0 sử dụng kiến trúc biến thể dày đặc được mở rộng để xử lý các đầu vào và đầu ra đa phương thức (văn bản, hình ảnh, âm thanh, video). Tính năng nổi bật của nó là cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu từ—tương đương với ~700.000 từ—cho phép phân tích toàn bộ tiểu thuyết hoặc các hợp đồng pháp lý dài. Mô hình tích hợp việc sử dụng công cụ bản địa, cho phép gọi API trực tiếp đến các dịch vụ như Tìm kiếm Google và Bản đồ mà không cần plugin bên ngoài. Những đổi mới kỹ thuật bao gồm:

• API trực tiếp đa phương thức: Xử lý các luồng âm thanh/video thời gian thực với độ trễ dưới một giây
• Định tuyến chuyên gia động: Phân bổ nguồn tính toán dựa trên độ phức tạp của đầu vào
• Chuyển đổi văn bản thành giọng nói có thể điều khiển: Tạo âm thanh đa ngôn ngữ biểu cảm với điều khiển cảm xúc

DeepSeek R1

DeepSeek R1 áp dụng cấu trúc Mixture-of-Experts (MoE) với tổng số 671 tỷ tham số, chỉ kích hoạt 37 tỷ cho mỗi truy vấn thông qua định tuyến dựa trên học tăng cường. Thiết kế “kích hoạt thưa” này giảm chi phí tính toán trong khi vẫn giữ được độ chính xác. Những điểm nổi bật kỹ thuật bao gồm:

• Sự chú ý tiềm ẩn đa đầu: Nén bộ nhớ Key-Value xuống 93%, giảm nhu cầu VRAM
• Cân bằng tải không mất mát bổ sung: Duy trì sự sử dụng của các chuyên gia mà không bị phạt trong quá trình đào tạo
• Dự đoán đa token: Tạo ra 2-4 token đồng thời, tăng tốc độ suy diễn

Các chuẩn mực hiệu suất