Gemini vs DeepSeek

Gemini（4.2）：コーディング能力は主要モデルの中で中〜上位。コードの理解力は良好ですが、コード生成の品質は安定しないことがあります。

DeepSeek（4.5）：コーディング能力はClaude Sonnetクラスに近く、Python、Go、JavaScriptで特に優れたパフォーマンスを発揮します。料金はClaudeの10分の1です。

Gemini（3.5）：中国語はGeminiの弱点の一つです。中国語の出力は文法的な問題や不自然な表現が頻繁に見られます。

DeepSeek（4.5）：中国語の理解・生成品質が優秀で、中国産モデルの中でもトップティアに位置します。

Gemini（3.8）：英語のライティング品質は良好ですが、中国語のライティングは中国産モデルに明らかに劣ります。

DeepSeek（4.2）：中国語のライティング能力は良好で、技術系の記事の品質が高いです。ただしクリエイティブライティングではKimiに劣ります。

Gemini（4.3）：Gemini 2.5 Proの推論能力は明確に向上し、特に大量のコンテキスト情報を処理する推論タスクで力を発揮します。

DeepSeek（4.6）：R1推論モデルの深い思考能力は極めて強力で、マルチステップの複雑な推論が可能です。V3.2の推論能力も決して弱くありません。

Gemini（4.5）：Flashシリーズは非常に高速で、コスパと速度を両立する最良の選択肢の一つです。

DeepSeek（3.8）：通常時の速度はまずまずですが、ピーク時には明らかに遅くなります。キャッシュヒット時のレスポンスは高速です。

Gemini（4.0）：Flashに無料枠があり、Flash-Liteは極めて安価です。全体的に料金に競争力があります。

DeepSeek（4.8）：コスパの王者——キャッシュヒット時の入力はわずか$0.028/100万トークンで、市場で最も安い高品質モデルです。

Gemini（3.8）：安定性にばらつきがあり、出力品質が低下することが時折あります。APIのレート制限が厳しいです。

DeepSeek（3.5）：DeepSeek最大の弱点です。ピーク時に502エラー、タイムアウト、レート制限が頻発します。

Gemini（3.5）：幻覚率が比較的高く、Geminiが改善すべき主要な点の一つです。

DeepSeek（4.0）：幻覚率は中程度からやや低めで、全体的に良好なパフォーマンスです。ただしロングテールの知識に関する質問では情報を捏造することがあります。

Gemini（4.0）：Google AI Studioの体験は良好ですが、APIの使用複雑度はOpenAIよりやや高いです。

DeepSeek（4.0）：APIはOpenAIフォーマットと互換性があり、移行コストが低い。ただしドキュメントの品質はOpenAI/Anthropicに劣ります。