Key Specifications

SpecificationGemini 1.5 ProDeepSeek V3
Vendorgoogledeepseek
Version1.5-prov3
Release Date2024-02-152024-12-26
Context Window2e+06 tokens64000 tokens
Input Modalitiestext, image, audio, videotext
Output Modalitiestexttext
LicenseProprietaryDeepSeek License
SOC2✓✗
HIPAA✗✗
GDPR✓✗
ISO 27001✓✗

Benchmark Results

BenchmarkGemini 1.5 ProDeepSeek V3Winner
BBH8484.9DeepSeek V3
GSM8K91.789.3Gemini 1.5 Pro
HUMANEVAL71.982.6DeepSeek V3
MATH58.561.6DeepSeek V3
MMLU85.988.5DeepSeek V3

Pricing Comparison

Tier (per Mtok)Gemini 1.5 ProDeepSeek V3
Input$1.25$0.27
Output$5$1.1
Cache Read$0.3125$0.07
Cache Write$1.25$0.27

Gemini 1.5 Pro 对比 DeepSeek V3

模型概述

Gemini 1.5 Pro 与 DeepSeek V3 均为 AI 模型市场的重要选项。本页对比两者在基准、定价与合规性上的差异。

核心规格对比

厂商发布日期上下文窗口许可证
Google / Deepseek2024-02-15 / 2024-12-262000K / 64KProprietary / DeepSeek License

基准测试表现

基准Gemini 1.5 ProDeepSeek V3胜出
BBH (BIG-Bench Hard)84.084.9B
GSM8K (Grade School Math 8K)91.789.3A
HumanEval71.982.6B
MATH58.561.6B
MMLU (Massive Multitask Language Understanding)85.988.5B

定价对比

输入输出缓存读取缓存写入
— / —— / —— / —— / —

每百万 token — A / B

优势 & 劣势

Gemini 1.5 Pro

  • ✅ MMLU 得分 85.9,知识推理能力强。
  • ✅ GSM8K 91.7,数学推理稳健。
  • ✅ 支持文本、图像、音频多模态输入。
  • ✅ 上下文窗口 2000K,支持长文本。
  • ⚠️ 闭源专有模型,不支持自托管。

DeepSeek V3

  • ✅ MMLU 得分 88.5,知识推理能力强。
  • ✅ HumanEval 82.6,代码生成能力出色。
  • ✅ GSM8K 89.3,数学推理稳健。
  • ✅ 采用 MoE 混合专家架构。
  • ⚠️ 闭源专有模型,不支持自托管。

编辑点评

Gemini 1.5 Pro 与 DeepSeek V3 各有侧重。建议根据具体场景(代码、长文本、视觉等)选择,参考上方基准与定价表。

常见问题

哪个模型在代码任务上更优?

参考 HumanEval 基准得分表,得分更高者更适合代码任务。

哪个模型价格更低?

参考上方的定价对比表,输入/输出价格更低者更具成本优势。

上下文窗口哪个更长?

参考核心规格对比表,上下文窗口更大的模型适合长文档处理。

参考文献

Editor's Take

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