Le nouveau modèle de langage léger de Google, Gemma 3, fait des vagues. Les tests de référence montrent qu'il dépasse Meta's Llama 3, Deepseek-V3 et O3-min d'Openai. Google l'appelle le ?meilleur modèle d'un seul accélérateur au monde?, mais comment s'accumule-t-il avec d'autres modèles de premier plan, en particulier Deepseek-R1 de la Chine? Cette comparaison plonge dans leurs fonctionnalités, leurs performances et leurs scores de référence.

Table des matières

• Qu'est-ce que Gemma 3?
  • Caractéristiques clés de Gemma 3
  • Accès à Gemma 3
• Gemma 3 contre Deepseek-R1: Comparaison des fonctionnalités
• Gemma 3 contre Deepseek-R1: comparaison des performances
  • Tache 1: génération de code (animation)
  • Tache 2: raisonnement logique
  • Tache 3: résolution de problèmes de STEM
  • Résumé des performances
• Gemma 3 vs Deepseek-R1: Comparaison de référence
• Conclusion
• Questions fréquemment posées

Qu'est-ce que Gemma 3?

Gemma 3 est la dernière série de modèles d'IA open-source de Google. Sa conception priorise le déploiement efficace sur divers appareils, des smartphones aux postes de travail de haute puissance. Une innovation clé est ses capacités multimodales (grace à Paligemma 2), permettant le traitement du texte, des images et de l'audio. Remarquablement, malgré sa taille de paramètres 27B relativement petite (par rapport aux modèles utilisant des milliers de GPU), il surpasse les concurrents plus importants dans certains repères.

Caractéristiques clés de Gemma 3:

1. Tailles évolutives: Disponible en versions de paramètres 1b, 4b, 12b et 27b.
2. Léger: le modèle 27B atteint des performances élevées avec efficacité.
3. Accélérateur unique: optimisé pour une seule utilisation GPU / TPU.
4. Multimodal: traite du texte, des images et des vidéos courtes.
5. Intégration Google: les téléchargements de fichiers directs de Google Drive.
6. Multilingue: prend en charge plus de 140 langues.
7. Contexte élargi: offre une fenêtre de contexte plus grande (jusqu'à 128k jetons dans le modèle 27B).
8. Caractéristiques de sécurité: Comprend Shieldgemma 2 pour la sécurité du contenu.

Accès à Gemma 3:

Gemma 3 est accessible via Google AI Studio. Instructions:

1. Ouvrez Google AI Studio: [Lien vers Google AI Studio]
2. Connexion / inscription: utilisez votre compte Google.
3. Sélectionnez Gemma 3 27b: choisissez le modèle dans le menu déroulant.

Alternativement, accéder à un visage étreint ou l'utiliser avec Keras, Jax et Olllama.

Gemma 3 contre Deepseek-R1: Comparaison des fonctionnalités

Gemma 3 contre Deepseek-R1: comparaison des performances

Trois taches ont été utilisées pour comparer les performances: la génération de code, le raisonnement logique et la résolution de problèmes de tige.

Tache 1: génération de code (animation)

Invite: "écrivez un programme Python pour animer une balle rebondissant à l'intérieur d'un pentagone tournant, adhérant à la physique, augmentant la vitesse à chaque rebond."

GEMMA 3: a généré du code rapidement mais n'a pas réussi à créer une animation de travail. Deepseek-R1: a produit une animation fonctionnelle, bien que plus lentement.

Gagnant: Deepseek-R1

Tache 2: raisonnement logique

Invite: un cube de 4 pouces est peint en bleu. Il est coupé en cubes de 1 pouce. Combien de cubes ont 3, 2, 1 ou 0 c?tés bleus?

Les deux modèles ont résolu le puzzle correctement. Gemma 3 était nettement plus rapide.

Gagnant: Gemma 3

Tache 3: résolution de problèmes STEM

Invite: une terre satellite de 500 kg à la terre à une altitude de 500 km. Calculer la vitesse et la période orbitales. (étant donné la masse et le rayon de la terre, constante gravitationnelle).

Les deux modèles ont fourni des solutions, mais Gemma 3 a fait une erreur de calcul mineure au cours de la période. La solution de Deepseek-R1 était plus précise.

Gagnant: Deepseek-R1

Résumé des performances

Gemma 3 vs Deepseek-R1: Comparaison de référence

Alors que Gemma 3 surpasse plusieurs modèles plus grands dans certaines références, Deepseek-R1 détient généralement un classement plus élevé dans l'aréna de chatbot et d'autres références standard (par exemple, Bird-SQL, MMLU-PRO, GPQA-Diamond). Un tableau montrant des scores de référence spécifiques serait inclus ici.

Conclusion

Gemma 3 est un modèle léger fort, excellant la vitesse et les capacités multimodales. Cependant, Deepseek-R1 montre des performances supérieures dans des taches complexes et des tests de référence. Le choix entre les deux dépend des besoins spécifiques et des contraintes de ressources. La compatibilité unique de GEMMA 3 et l'intégration de l'écosystème Google le rendent attrayant pour l'accessibilité et l'efficacité.

Questions fréquemment posées

(Cette section contiendrait des réponses aux questions courantes sur Gemma 3 et Deepseek-R1, similaire au texte original.)

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!