Google Gemini 2.0 Pro 실험 대 Openai O3-Mini
Google은 새로운 실험 모델로 Gemini 2.0 가족을 확장했습니다. Gemini 2.0 Pro 실험은 특히 복잡한 작업을 쉽고 우수한 성능으로 처리하도록 특별히 설계되었습니다. Google 의이 새로운 모델은 특히 고급 코딩 및 추론 작업에서 OpenAI의 O3-Mini와의 경쟁을 치릅니다. Google Gemini 2.0 Pro Experimental vs Openai O3-Mini의 전투에서 간단한 JavaScript 애니메이션 생성에서부터 Python 게임 구축에 이르기까지 세 가지 다른 코딩 작업에서 테스트 할 것입니다. 콘테스트가 시작되도록하고 최고의 코더가 이길 수 있습니다!
Google Gemini 2.0 Pro 실험은 무엇입니까?
Google의 Gemini 2.0 Pro Experimental은 AI 모델에서 Google의 최신 발전입니다. 이 새로운 모델은 복잡한 작업을 처리하도록 설계되었으며 코딩, 강화 된 추론 및 이해의 우수한 성능을 보여줍니다. 최대 2 백만 개의 토큰의 컨텍스트 창이있는이 실험 버전의 Gemini 2.0 Pro는 복잡한 프롬프트를 이해하고 처리하는 데 탁월합니다. 또한 Google 검색 및 코드 실행 환경과 같은 도구와 통합되어 정확하고 최신 정보를 제공합니다.
이 실험 모델은 이제 Google AI Studio, Vertex AI 및 Gemini Advanced 사용자를위한 Gemini 앱에서 사용할 수 있습니다.
Openai O3-Mini 란 무엇입니까?
O3-Mini는 OpenAI의 다가오는 O3 모델의 간소화 된 버전으로, 아직 가장 효율적이고 고급 추론 모델로 알려져 있습니다. 이 작지만 강력한 추론 모델은 코딩, 수학 및 과학과 같은 작업의 성능을 향상 시키도록 설계되었습니다. 이전 모델 인 O1-MINI에 비해 빠르고 정확한 응답을 제공하지만 특히 코딩 및 논리를 위해 교육을받은 높은 변형을 자랑합니다.
O3-MINI는 이제 ChatGpt 인터페이스 및 관련 API 서비스의 무료 및 유료 사용자 모두가 사용할 수 있습니다. 무료 사용자는 속도 제한 액세스 권한을 가지고 있으며 유료 사용자는 성능 향상을 위해 프리미엄 변형을 선택할 수 있습니다.
Gemini 2.0 Pro Experimental vs O3-Mini : 벤치 마크 비교
이제 비교부터 시작하겠습니다. 이 섹션에서는 표준 코딩 벤치 마크 테스트에서 Gemini 2.0 Pro Experimental 및 O3-Mini의 성능을 조사 할 것입니다. 이 비교를 위해 LiveBench Leaderboard의 다양한 작업에서 이러한 모델의 점수를 살펴 보겠습니다.
| 모델 | 조직 | 글로벌 평균 | 추론 평균 | 코딩 평균 | 수학 평균 | 데이터 분석 평균 | 언어 평균 | 평균 인 경우 |
| O3-MINI-MEDIUM | Openai | 70.01 | 86.33 | 65.38 | 72.37 | 66.56 | 46.26 | 83.16 |
| O3-Mini-low | Openai | 62.45 | 69.83 | 61.46 | 63.06 | 62.04 | 38.25 | 80.06 |
| O3-Mini-High | Openai | 75.88 | 89.58 | 82.74 | 77.29 | 70.64 | 50.68 | 84.36 |
| Gemini-2.0-Pro-EXP-02-05 | 65.13 | 60.08 | 63.49 | 70.97 | 68.02 | 44.85 | 83.38 |
출처 : LiveBench.ai
또한 읽기 : OpenAi의 O3-Mini가 DeepSeek-R1보다 낫습니까?
Gemini 2.0 Pro Experimental vs O3-Mini : 성능 비교
이제 실제 코딩 전투에 참석합시다! 이제 실제 코딩 작업에 대한 두 모델을 모두 테스트하고 응답을 비교하여 누가 더 나은 성능을 보일 것입니다. Gemini 2.0 Pro Experimental은 복잡한 코딩 작업을위한 Google 최고의 모델이므로 OpenAI의 최고의 코딩 모델 O3-Mini (High)에 대해 테스트 할 것입니다. 우리는 그것들을 테스트 할 것입니다 :
- JavaScript 애니메이션 디자인
- 파이썬을 사용하여 물리 시뮬레이션 구축
- 피그 게임 생성
이러한 각 작업에 대해 모델로 생성 된 코드의 출력을 비교하고 0 또는 1을 기록합니다. 따라서 첫 번째로 시작하겠습니다.
작업 1 : JavaScript 애니메이션 디자인
즉각적인: ““축하”라는 단어가 중앙에있는 자바 스크립트 애니메이션을 만듭니다.
O3-MINI (High)의 응답
Gemini 2.0 Pro 실험에 의한 응답
생성 된 코드의 출력
| 모델 | 동영상 |
|---|---|
| Openai O3-Mini (High) | |
| Gemini 2.0 프로 실험 |
비교 분석
Openai O3-Mini (High)는 빛나는 간판을 읽고 ‘Celebrate’와 여러 가지 화려한 불꽃 놀이의 멋진 시각을 만듭니다. 이에 비해 Gemini 2.0 Pro의 출력은 불꽃 놀이가 유색 물의 튀김처럼 보이는 것처럼 너무 기본적으로 보였습니다. 더 풍부한 비주얼의 경우이 작업에서 O3-Mini를 승자로 선택합니다.
점수: Gemini 2.0 Pro 실험 : 0 | O3- 미니 : 1
작업 2 : 파이썬을 사용하여 물리 시뮬레이션 구축
즉각적인: “물리학 법칙에 따라 회전하는 펜타곤 내부에서 공이 튀는 공을 보여주는 파이썬 프로그램을 작성하여 가장자리에서 튀어 나올 때마다 속도가 높아집니다.”
O3-MINI (High)의 응답
Gemini 2.0 Pro 실험에 의한 응답
생성 된 코드의 출력
| 모델 | 동영상 |
|---|---|
| Openai O3-Mini (High) | |
| Gemini 2.0 프로 실험 |
비교 분석
Gemini 2.0 Pro의 출력은이 작업에서 약간 건초 와이어가 된 것 같습니다. 비주얼이 올바르게 시작되지만 특정 속도를 넘어서 공은 펜타곤 밖으로 나가서 모퉁이에서 모퉁이로 이동합니다. 이것은 예상치 못한 일이었습니다. 한편, OpenAi의 O3-Mini는 프롬프트에 요청 된 내용을 정확하게 시각적으로 만듭니다. 공은 속도가 높아지고 최고 속도에 도달하면 끝납니다. O3-Mini가 여기에서 분명한 승자라고 생각합니다.
점수: Gemini 2.0 Pro 실험 : 0 | O3-MINI : 2
작업 3 : 피그 게임 생성
즉각적인: “저는 코딩의 초보자입니다. 10 개의 뱀이 서로 경쟁하는 자율적 인 뱀 게임을 만들기위한 코드를 작성하십시오. 모든 뱀의 색이 다른지 확인하십시오.”
O3-MINI (High)의 응답
Gemini 2.0 Pro 실험에 의한 응답
생성 된 코드의 출력
| 모델 | 동영상 |
|---|---|
| Openai O3-Mini (High) | |
| Gemini 2.0 프로 실험 |
비교 분석
두 모델 모두 매우 유사한 게임을 만들었습니다. 여기서 같은 음식을 따르는 10 가지 색상의 뱀이 있습니다. 그러나 Gemini 2.0 Pro의 실험 버전은 게임이 끝날 때 명확한 점수 차트를 추가하여 실제 게임 뷰 경험을 추가했습니다. 백그라운드에서 그린 그리드는 시청자가 뱀의 움직임을 따르는 데 도움이됩니다. 한편, O3-Mini의 뱀 게임은 갑자기 끝나는 것 같습니다. 따라서 Gemini 2.0 Pro Experimental이 이번 라운드에서 승리합니다!
점수: Gemini 2.0 Pro 실험 : 1 | O3-MINI : 2
최종 점수 : Gemini 2.0 Pro 실험 : 1 | O3-MINI : 2
결론
Google의 Gemini 2.0 Pro Experimental과 OpenAi의 O3-Mini는 모든 작업에서 인상적인 코딩 기능을 선보였습니다. Gemini 2.0 Pro Experimental은 스코어링 차트 및 그리드 시각화와 같은 추가 기능으로 Snake 게임을 시작했지만 O3-MINI에 유리하게 전반적인 성능이 기울어졌습니다. OpenAi의 새로운 모델은 포인트를 휩쓸어 JavaScript 애니메이션과 Python Physics 시뮬레이션 모두에서 우수한 결과를 제공합니다. 이 일대일 비교는 AI 중심 코딩의 빠른 발전을 강조 할뿐만 아니라 모든 기술 수준에서 개발자에게 계속 강화할 수있는 추가 혁신을위한 단계를 설정합니다.
자주 묻는 질문
A. Google Gemini 2.0 Pro 실험은 복잡한 작업을 처리하도록 설계된 Google의 최신 고급 AI 모델입니다. 코딩, 추론 및 이해력이 향상되었습니다. 최대 2 백만 개의 토큰의 컨텍스트 창이 특징이며 Google 검색 및 코드 실행 환경과 같은 도구와 통합됩니다.
A. OpenAi O3-Mini는 OpenAI의 다가오는 O3 모델의 간소화 된 버전으로 효율적인 추론 및 고급 코딩 작업에 최적화되었습니다. 이 모델은 코딩, 논리 및 기타 복잡한 과제에서 탁월하게 훈련되도록 특별히 훈련 된 높은 변형으로 다양한 변형으로 제공됩니다.
A. Google의 Gemini 2.0 Pro 실험은 Google AI Studio, Vertex AI 및 Gemini 앱의 Gemini Advanced 사용자와 같은 플랫폼을 통해 제공됩니다.
A. OpenAI의 O3-MINI는 ChatGpt 인터페이스 및 API 서비스를 통해 액세스 할 수 있으며 무료 사용자 및 프리미엄 가입자에 대한 다양한 수준의 액세스 권한이 있습니다.
Sabreena Basheer는 그녀에게 관심이있는 모든 것을 기록하는 데 열정적 인 건축가로 변하는 작가입니다. 그녀는 현재 Analytics Vidhya의 컨텐츠 관리자로 AI와 데이터 과학의 세계를 탐구하고 있습니다.
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