DeepSeek R1 0528 與 Gemini 2.5 Pro 0506：代理能力 vs. 邏輯掌握

重點摘要

推理與程式碼表現： DeepSeek R1 0528 在邏輯與程式設計的基準測試中以更強的分數勝出。
語言支援： Gemini 2.5 Pro 憑藉支援超過 40 種語言勝出。
多模態支援： Gemini 2.5 Pro 憑藉完整的多模態輸入能力勝出。
速度： Gemini 2.5 Pro 以顯著更快的回應時間勝出。
價格： DeepSeek R1 0528 在 Novita AI 上以更低的輸入與輸出 token 成本勝出。

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緊接在 Gemini 2.5 Pro 0506 發布之後，DeepSeek 迅速回應，推出了 DeepSeek R1 0528，在 AI 社群中引發了一波比較熱潮。隨著 Google 在 I/O 大會上展示 Gemini 與代理系統及多模態系統的整合，許多人都在想：Gemini 以生態系統為優先的做法會主宰未來 AI 應用的發展嗎？還是身為推理與程式碼效能領導者的 DeepSeek 將繼續在核心智慧領域領先？

本文將深入探討真實基準測試、架構差異、價格以及使用案例，幫助您決定：哪個模型才是真正的贏家——Gemini 還是 DeepSeek？

DeepSeek R1 0528 vs. Gemini 2.5 Pro 0506：推理與程式碼表現

推理任務

提示：用 Python 寫一個程式，顯示一個球在旋轉的六邊形內彈跳。球應受重力和摩擦力的影響，並且必須逼真地從旋轉的牆壁上反彈。

DeepSeek R1 0528

Gemini 2.5 Pro 0506

Vibe 程式碼任務

提示：建立一個 PDF 摘要網頁應用程式 + UI 概念

DeepSeek R1 0528

Gemini 2.5 Pro 0506 但無法分析 PDF

DeepSeek R1 0528 vs. Gemini 2.5 Pro 0506：基本介紹

**標準 **	DeepSeek R1 0528	Gemini 2.5 Pro 0506
模型大小	685B	未公布
**架構 **	MoE	基於優化的 Transformer 架構，但包含深度思考模式。
**語言支援 **	擅長英文與中文	支援 40+ 種語言
**多模態支援 **	純文字（無直接圖片/音訊支援）	支援 ** 多模態輸入**（文字、圖片、音訊、影片、程式碼）
上下文長度	64k	1,048,576（100 萬 tokens）
**訓練資料 **	透過增加運算資源並在訓練後階段引入演算法最佳化機制。	** 文字資料 （網頁、書籍、文件）、 程式碼 、 多模態內容**（圖片、音訊、影片）

DeepSeek R1 0528 非常適合需要高效率推理的英文/中文及程式碼任務，採用輕量化的 MoE 設計。

Gemini 2.5 Pro 0506 提供更廣泛的多語言覆蓋、無與倫比的多模態能力，以及極長的上下文視窗——更適合複雜的實際企業應用。

DeepSeek R1 0528 vs. Gemini 2.5 Pro 0506：基準測試

DeepSeek R1 0528 在結構化推理、問題解決和程式設計任務中展現出優異的表現。

Gemini 2.5 Pro 0506 雖然在核心推理基準測試上略為落後，但在基於規劃與抽象任務上表現更好——突顯其更廣泛的多模態及通才訓練方向。

DeepSeek R1 0528 vs. Gemini 2.5 Pro 0506：速度

資料來源：Artificial Analysis

資料來源：Artificial Analysis

資料來源：Artificial Analysis

Gemini 2.5 Pro 0506 的速度與回應性明顯優於 DeepSeek-R1-0528，使其更適合需要低延遲與高吞吐量的商業應用。

DeepSeek R1 0528 vs. Gemini 2.5 Pro 0506：價格

DeepSeek-R1-0528：Novita AI 上每百萬 input tokens 為 $0.7，每百萬 output tokens 為 $2.5

資料來源：Artificial Analysis

DeepSeek R1 0528 vs. Gemini 2.5 Pro 0506：應用場景

場景 1：解決數學問題（AIME、GPQA、程式碼基準測試）

• 選擇： DeepSeek R1 0528
• 原因： 它在邏輯密集型任務（如 AIME 2024/2025、GPQA 和 LiveCodeBench）上持續超越 Gemini 2.5 Pro。同時也提供更低的成本和高效推理。

場景 2：建立多模態 AI 代理（圖片/影片/程式碼輸入）

• 選擇： Gemini 2.5 Pro 0506
• 原因： 支援多模態輸入（文字、圖片、音訊、影片、程式碼），並具備長上下文推理能力。非常適合需要多樣輸入類型的實際企業代理和互動式應用程式。

場景 3：成本敏感的批次推論（例如大規模程式碼審查或摘要）

• 選擇： DeepSeek R1 0528
• 原因： 使用成本低得多（每百萬 input tokens $0.70 vs $2.50），且在結構化的純文字任務中表現良好。適合本機或雲端的高吞吐量管線。

場景 4：長文件分析（法律文件、學術論文、程式碼庫）

• 選擇： Gemini 2.5 Pro 0506
• 原因： 提供高達 100 萬 tokens 的上下文長度，遠遠超過 DeepSeek 的 64k。這使其非常適合複雜的文件理解和大型檢索增強生成。

場景 5：即時應用程式（聊天機器人、低延遲 API）

• 選擇： Gemini 2.5 Pro 0506
• 原因： 速度與回應性明顯優於 DeepSeek R1，更適合對延遲敏感的環境，如客服機器人或網路服務。

場景 6：英文/中文的學術研究或程式碼編寫

• 選擇： DeepSeek R1 0528
• 原因： 針對英文與中文最佳化，具有出色的推理與程式設計表現。非常適合需要平價且高準確度輸出的雙語研究人員和開發者。

如何在 Novita AI 上使用 DeepSeek R1 0528

1. 使用 Playground（無需程式碼）

• 立即存取： 註冊，領取您的免費點數，並在幾秒鐘內開始嘗試 DeepSeek R1 0528 和其他頂尖模型。
• 互動式 UI： 測試提示、思維鏈推理，並即時視覺化結果。
• 模型比較： 在 Qwen 3、Llama 4、DeepSeek 等模型之間輕鬆切換，找到最符合您需求的模型。

立即探索 DeepSeek R1 0528 示範

2. 透過 API 整合（適用於開發者）

透過 Novita AI 的統一 REST API，輕鬆將 DeepSeek R1 0528 連接到您的應用程式、工作流程或聊天機器人——無需管理模型權重或基礎設施。Novita AI 提供多語言 SDK（Python、Node.js、cURL 等）以及供進階使用者使用的參數控制。

選項 1：直接 API 整合（Python 範例）

若要開始使用，只需使用以下程式碼片段：

from openai import OpenAI
  
client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
    api_key="session_Ntg-O34ZOS-q5bNnkb3IcixmWnmxEQBxwKWMW3es3CD7KG4PEhFE1yRTRMGS3s8zZ52hrMdz14MmI4oalaDJTw==",
)

model = "deepseek/deepseek-r1-0528"
stream = True # or False
max_tokens = 2048
system_content = ""Be a helpful assistant""
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }

chat_completion_res = client.chat.completions.create(
    model=model,
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": system_content,
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Hi there!",
        }
    ],
    stream=stream,
    max_tokens=max_tokens,
    temperature=temperature,
    top_p=top_p,
    presence_penalty=presence_penalty,
    frequency_penalty=frequency_penalty,
    response_format=response_format,
    extra_body={
      "top_k": top_k,
      "repetition_penalty": repetition_penalty,
      "min_p": min_p
    }
  )

if stream:
    for chunk in chat_completion_res:
        print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
    print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
  
  

主要特色：

• 統一端點：/v3/openai 支援 OpenAI 的 Chat Completions API 格式。
• 靈活控制： 調整 temperature、top-p、懲罰等參數，以獲得量身定制的結果。
• 串流與批次： 選擇您偏好的回應模式。

選項 2：使用 OpenAI Agents SDK 的多代理工作流程

透過將 Novita AI 與 OpenAI Agents SDK 整合，建立進階的多代理系統：

• 即插即用： 在任何 OpenAI Agents 工作流程中使用 Novita AI 的 LLM。
• 支援交接、路由和工具使用： 設計能夠委派、分類或執行功能的代理，全部由 Novita AI 的模型驅動。
• Python 整合： 只需將 SDK 指向 Novita 端點（https://api.novita.ai/v3/openai）並使用您的 API 金鑰。

3. 在第三方平台上連接 DeepSeek R1 0528 API

• Hugging Face：透過 Novita AI 端點在 Spaces、管道或使用 Transformers 函式庫中的 DeepSeek R1 0528。
• 代理與編排框架： 透過官方連接器和逐步整合指南，輕鬆將 Novita AI 與合作夥伴平台（如 Continue、AnythingLLM、LangChain、Dify 和 Langflow）連接。
• 與 OpenAI 相容的 API： 享受與為 OpenAI API 標準設計的工具（如 Cline 和 Cursor）無縫遷移和整合。

DeepSeek R1 0528 和 Gemini 2.5 Pro 0506 服務於不同但互補的使用案例。
如果您的優先事項是 **數學、推理或程式碼準確性 **，且希望 ** 成本較低 ，那麼 DeepSeek R1 是明確的選擇。然而，如果您需要 ** 多模態輸入 、 長上下文處理 ** 或 ** 低延遲的企業應用，Gemini 2.5 Pro 則是更好的全能選手。

常見問題

哪個模型在程式碼和數學問題上表現較好？

DeepSeek R1 0528。它在 AIME 和 LiveCodeBench 等基準測試中排名較高。

Gemini 2.5 Pro 可以處理圖片或音訊輸入嗎？

可以。Gemini 支援多模態輸入，包括文字、圖片、音訊、影片和程式碼，而 DeepSeek R1 僅支援純文字。

對於大規模使用，哪個模型更具成本效益？

DeepSeek R1 0528 更便宜（在 Novita AI 上每百萬 tokens 輸入 $0.70 / 輸出 $2.50），更適合高量推論。

Novita AIta AI 是一個 AI 雲端平台，為開發者提供使用簡單 API 部署 AI 模型的簡便方式，同時也提供平價且可靠的 GPU 雲端服務用於擴展。

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