AIの風景は劇的に進化しており、Gemini 2.0とDeepSeek R1が機械学習における異なる哲学を代表する主要モデルとして出現しています。Gemini 2.0は、一般の採用を目指したGoogleのマルチモーダルリアルタイムAIのビジョンを具現化しており、DeepSeek R1は技術的な精度に最適化されたオープンソースのパワーハウスとして特化しています。以下では、これらのアーキテクチャ、パフォーマンス、実世界での応用について詳しく解説します。

DeepSeek R1のコーディングマスタリーとGemini 2.0のマルチモーダルの輝きの間で揺れていますか？Anakin AIを利用して、どちらかを選ぶ必要はありません。私たちのプラットフォームでは、170以上の最先端モデルを1つのワークスペースで解放します - その中には以下が含まれます：

• Gemini 2.0によるリアルタイムビデオ分析
• DeepSeek R1による数学的モデリング
• Fluxによる3Dアセット生成
• Midimaxによるハリウッド級のビデオ合成
• Claude 3.5による企業ワークフロー自動化

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「ChatGPTとAWSがAIモデルのために出会ったようなもの」 – Forbes Tech Council

アーキテクチャの基盤

Gemini 2.0

Gemini 2.0は、密なトランスフォーマーアーキテクチャを採用し、マルチモーダルな入力（テキスト、画像、音声、ビデオ）及び出力を処理するためにスケールされています。特筆すべき機能は、1Mトークンのコンテキストウィンドウであり、これは約700,000語に相当し、長編小説や長期契約書の分析を可能にしています。このモデルはネイティブツール使用を統合し、外部プラグインなしでGoogle検索やマップなどのサービスへ直接APIコールを行うことができます。主な革新には以下が含まれます：

• マルチモーダルライブAPI: サブ秒の遅延でリアルタイムの音声/ビデオストリームを処理
• 動的専門家ルーティング: 入力の複雑さに基づいて計算リソースを割り当て
• スティアラブルテキスト・トゥ・スピーチ: 感情コントロール可能な多言語音声を生成

DeepSeek R1

DeepSeek R1は、強化学習に基づくルーティングを使ってクエリごとに37Bのパラメータのみをアクティブにする専門家の混合（MoE）アーキテクチャを採用し、合計671Bのパラメータを持ちます。この「疎いアクティベーション」設計は、精度を維持しながら計算コストを削減します。技術的なハイライトには：

• マルチヘッド潜在注意: キー・バリューキャッシュを93%圧縮し、VRAMの必要量を削減
• 補助損失なしの負荷分散: トレーニングペナルティなしでの専門家利用を維持
• マルチトークン予測: 同時に2-4トークンを生成し、推論速度を向上

パフォーマンスベンチマーク