AI Model ComparisonAI Model Comparison

PALM-2 vs DeepSeek V3.1 (Reasoning): La comparaison ultime des performances et des tarifs

Analyse approfondie du raisonnement, des benchmarks et des insights sur la latence.

Explorez les scénarios les mieux adaptésLaissez l'AI Selector recommander les prochaines étapes

Instantané du modèle

Principaux indicateurs de décision en un coup d'œil.

PALM-2
Google
Raisonnement
6
Codage
1
Multimodal
1
Contexte long
1
Prix mixte / 1M de tokens
$0.015
Latence P95
1000ms
Jetons par seconde
—
DeepSeek V3.1 (Reasoning)
DeepSeek
Raisonnement
9
Codage
3
Multimodal
2
Contexte long
3
Prix mixte / 1M de tokens
$0.001
Latence P95
1000ms
Jetons par seconde
—

Capacités Globales

Le radar de capacité offre une vue d'ensemble du face-à-face PALM-2 vs DeepSeek V3.1 (Reasoning). Ce graphique illustre en un coup d'œil les forces et faiblesses de chaque modèle, formant une pierre angulaire de notre analyse PALM-2 vs DeepSeek V3.1 (Reasoning).

Ce graphique radar cartographie visuellement les capacités principales (raisonnement, codage, mathématiques proxy, multimodal, long contexte) de `PALM-2` par rapport à `DeepSeek V3.1 (Reasoning)`.

Répartition du Benchmark

Pour une analyse détaillée, ce graphique compare directement les scores à travers des benchmarks standardisés. Dans le test crucial MMLU Pro, une partie clé du débat PALM-2 vs DeepSeek V3.1 (Reasoning), PALM-2 obtient un score de 60 contre DeepSeek V3.1 (Reasoning) qui a 90. Cette approche basée sur les données est essentielle pour toute comparaison sérieuse de PALM-2 vs DeepSeek V3.1 (Reasoning).

Ce graphique à barres groupées offre une comparaison côte à côte pour chaque métrique de référence.

Vitesse & Latence

La rapidité est un facteur crucial dans la décision PALM-2 vs DeepSeek V3.1 (Reasoning) pour les applications interactives. Les métriques ci-dessous mettent en évidence les compromis à considérer avant de passer en production.

Temps jusqu'au premier jeton
PALM-2300ms
DeepSeek V3.1 (Reasoning)300ms
Jetons par seconde
PALM-227
DeepSeek V3.1 (Reasoning)60
Rendez-vous sur le terrain de jeu pour valider ces résultats vous-même

L'économie de PALM-2 vs DeepSeek V3.1 (Reasoning)

Le pouvoir n'est qu'une partie de l'équation. Cette analyse de tarification PALM-2 vs DeepSeek V3.1 (Reasoning) vous donne une véritable perception de la valeur.

Répartition des prix
Comparez les tarifs d'entrée et de sortie en un coup d'œil.
Examinez la stratégie complète de tarification et d'emballage

Quel modèle remporte la bataille PALM-2 vs DeepSeek V3.1 (Reasoning) pour vous ?

Choisissez PALM-2 si...
Le coût est une préoccupation secondaire par rapport à la puissance dans votre décision PALM-2 vs DeepSeek V3.1 (Reasoning).
Vous avez besoin des capacités de raisonnement les plus avancées disponibles.
Votre cas d'utilisation exige des performances d'IA de pointe.
Choisissez DeepSeek V3.1 (Reasoning) si...
Vous avez besoin d'un modèle très réactif pour les applications destinées aux utilisateurs.
Votre budget est un facteur clé dans le choix de PALM-2 vs DeepSeek V3.1 (Reasoning).
Vous développez à grande échelle où les coûts opérationnels sont cruciaux.
Explorez toutes les meilleures sélectionsUtilisez le AI Selector pour une recommandation personnalisée

Vos questions sur la comparaison PALM-2 vs DeepSeek V3.1 (Reasoning)

Consultez la méthodologie complète d'évaluationLisez les dernières analyses

Source de données : https://artificialanalysis.ai/

Comparaison PALM-2 vs DeepSeek V3.1 (Reasoning) | Performance, Tarifs & Benchmarks