Gemini 2.5 Pro vs Claude 3.7 Sonnet vs DeepSeek R1: le comparatif complet
Gemini 2.5 Pro AI Model Google S’annonce en tête des classements AI
Google vient de sortir le modèle Gemini 2.5 Pro AI, une nouvelle de premier plan pour la plupart des blogs d’actualités sur l’IA. Ce nouveau modèle est le plus avancé de Google et fait ses débuts en tête de LMArena. Mais à quel point est-il bon ? Combien coûte-t-il ? (Et vaut-il ce coût ?) Comment se compare-t-il aux modèles de pointe comme le Claude 3.7 Sonnet et le DeepSeek R1 ? Les questions sont nombreuses, mais les réponses restent à trouver. Voyons cela.
Aperçu du Modèle Gemini 2.5 Pro AI
Gemini 2.5 Pro est le modèle d’IA le plus avancé de Google. Il dispose de capacités de réflexion, raisonnant avant de répondre. Cela améliore la précision et les performances. Selon Google, la capacité d’un système à "raisonner" va au-delà de la simple classification et prédiction. Cela signifie que le système peut analyser les informations, tirer des conclusions logiques, comprendre le contexte et prendre des décisions éclairées. Qu’est-ce que cela signifie pour le Gemini 2.5 Pro ? Eh bien, il atteint un nouveau niveau de performance en combinant un modèle de base considérablement amélioré avec une formation postérieure améliorée.
Caractéristiques Clés de Gemini 2.5 Pro
Métriques de Performance : En tête du classement LMArena avec un score Arena Elo de 1443. Il obtient 84,0 % sur GPQA Diamond, 92,0 % sur AIME 2024 (une seule tentative) et 63,8 % sur SWE-Bench Verified avec une configuration personnalisée de l’agent, comme détaillé dans une analyse récente (RDWorldOnline : Gemini 2.5 Pro).
Fenêtre de Contexte : Livré avec une fenêtre de contexte de 1 million de jetons, avec des plans d’expansion à 2 millions bientôt, le rendant adapté à la manipulation de vastes quantités d’informations.
- Cas d’Utilisation : Idéal pour l’assistance par intelligence artificielle générale, la programmation, la recherche et les tâches nécessitant un grand contexte, compte tenu de ses notes de référence élevées et de sa fenêtre de contexte étendue.
Comparaison Gemini 2.5 Pro vs Claude 3.7 Sonnet
Le Claude 3.7 Sonnet, d’Anthropic en février 2025, est un modèle hybride avec des modes de réflexion standard et étendue. Il est fort en programmation, marquant 70,3 % sur SWE-Bench Verified en mode étendu, mieux que les 63,8 % de Gemini. Son Arena Elo est de 1296/1304 (standard/étendu), inférieur à Gemini à 1443. Pour les mathématiques, il obtient 80,0 % sur AIME 2024 en mode étendu, derrière les 92,0 % de Gemini. La science (GPQA Diamond) est similaire, avec 84,8 % contre 84,0 % pour Gemini. Il est idéal pour la programmation et la résolution de problèmes, avec un prix de 3 $ par million d’entrées, 15 $ par million de sorties.
Comparaison Gemini 2.5 Pro vs DeepSeek R1
Le DeepSeek R1, sorti en janvier 2025 par DeepSeek, est open source sous licence MIT, au prix de 0,14 $ / M d’entrée, 0,55 $ / M de sortie. Son Arena Elo est de 1360, entre Gemini et Claude. Il excelle en mathématiques (71,0 % sur AIME 2024, 95,9 % sur MATH-500) mais est en retard en science (73,3 % sur GPQA Diamond). Le score de programmation (LMArena) est de 1368, compétitif, mais des benchmarks spécifiques comme SWE-Bench ne sont pas détaillés. Il est idéal pour des projets open source sensibles aux coûts, avec une fenêtre de contexte de 128K.
Conclusion
Chaque modèle répond à des besoins différents :
- Gemini 2.5 Pro est le leader en termes de performances globales, idéal pour l’assistance IA générale, la programmation et la recherche, en particulier avec sa grande fenêtre de contexte et ses scores de référence élevés.
- Claude 3.7 Sonnet excelle dans la programmation et la résolution de problèmes complexes, en particulier en mode étendu, ce qui le rend adapté au développement de logiciels et aux tâches d’analyse détaillée.
- DeepSeek R1 se distingue par son économie et son caractère open source, idéal pour les tâches mathématiques et les projets avec des contraintes budgétaires, offrant une alternative viable pour les communautés open source.
Ce choix dépend des besoins spécifiques, tels que les performances, le coût, les besoins en programmation ou la préférence pour des solutions open source.
Source : blog.getbind.co
