VIBE CODING FINITO MALE. Deepseek V3 0324 vs Google Gemini 2.5 pro

In questo articolo analizziamo il confronto tra due modelli di intelligenza artificiale avanzati: DeepSeek V3 0324 e Gemini 2.5 Pro. I test sono stati condotti su scenari di coding pratici per valutarne le prestazioni in contesti reali.

Modelli a confronto

DeepSeek V3 0324

• Modello open-weight tra i più potenti attualmente disponibili
• Può essere eseguito in locale su computer sufficientemente potenti
• Miglioramento significativo rispetto alla versione precedente (DeepSeek V3)
• Punti di forza:
  • Maggiore potenza computazionale
  • Possibilità di utilizzo offline
  • Buone prestazioni nel coding

Gemini 2.5 Pro

• Modello sperimentale di Google
• Punti di forza:
  • Migliore precisione in alcuni scenari
  • Risultati più accurati in determinati compiti
  • Interfaccia più user-friendly

Test pratici

1. Creazione di un cuore 3D in JavaScript

• DeepSeek V3 0324:
  • Ha generato un cuore 3D funzionante
  • La forma non era perfettamente riconoscibile
• Gemini 2.5 Pro:
  • Ha prodotto un cuore più riconoscibile
  • Presentava un orientamento rovesciato
  • Funzionalità aggiuntiva: cambio colore al click

2. Sviluppo di un tris tridimensionale

• DeepSeek V3 0324:
  • Ha generato un gioco funzionante
  • Problemi con l'allineamento dei cubi
  • Difficoltà nell'interazione con il cubo interno
• Gemini 2.5 Pro:
  • Non è stato possibile completare il test a causa di errori API durante la sperimentazione

Considerazioni finali

• DeepSeek V3 0324 richiede spesso più prompt per ottenere risultati ottimali
• Gemini 2.5 Pro mostra maggiore precisione in alcuni compiti specifici
• Entrambi i modelli presentano margini di miglioramento:
  • Necessità di aggiustamenti manuali
  • Possibilità di errori nell'implementazione
  • Performance variabili in base alla complessità del task

Conclusioni

Per sviluppatori che necessitano di lavorare offline, DeepSeek V3 0324 rappresenta una soluzione potente, mentre Gemini 2.5 Pro potrebbe essere preferibile per task che richiedono maggiore precisione. La scelta dipende dalle specifiche esigenze del progetto e dall'hardware disponibile.

Nota: I test sono stati condotti utilizzando VSCode come ambiente di sviluppo, che fornisce un contesto più ricco rispetto alle interfacce web standard.