Gemini 定 DeepSeek：學新技能兼要核實資料，點樣揀？

點解 Gemini 較適合做通用學習拍檔？

1. 學技能好多時唔止係睇文字

現實中學一樣新嘢，材料通常好雜：課程 PDF、投影片、流程圖、軟件介面截圖、表格、筆記，甚至錄音或音訊內容。呢一點正正係 Gemini 喺現有來源入面比較突出嘅地方。有比較分析指，Gemini 以多模態設計結合文字、圖像同音訊；Gemini 2.5 報告亦形容該系列為原生多模態模型。

對學習嚟講，呢種能力有實際價值：例如你要理解圖表、睇技術文件、分析截圖、或者將幾種筆記放埋一齊整理，Gemini 會較似一個可以跟住你材料走嘅 AI 伴讀。不過要講清楚：多模態代表佢可以處理多種輸入，唔代表佢每個答案都一定啱。

2. 長上下文有助保持學習脈絡

學技能唔係問一條問題就完。你通常要先定目標，再讀基礎概念、做練習、犯錯、修正，之後再加深。呢個過程最怕 AI 記唔住你之前講過咩、睇過咩材料、錯過咩題。

Gemini 2.5 報告提到長上下文、advanced reasoning 同 tool-use capabilities。 換句話講，如果你會一次過畀較多教材、長筆記或連續幾步練習，Gemini 較有條件做一個「跟得上進度」嘅學習工具。長上下文特別適合用嚟整理學習路線、追蹤同一份教材入面前後概念，或者根據你之前嘅錯誤再出針對性練習。

3. 工具使用能力有幫助，但唔等於自動查證完成

如果你關心「搜尋同核實資料」，要分清兩件事：AI 有冇能力支援查證流程，以及 AI 最後講出嚟嘅內容係咪一定可信。Gemini 2.5 報告有提到 tool-use capabilities，但呢點唔等於 Gemini 喺所有學習問題上都永遠比 DeepSeek 準。

較安全嘅用法係：將 AI 當成學習助手，而唔係權威來源。你可以叫佢幫你摘要、解釋、出題、指出不確定位；但涉及重要知識，例如規則、醫療、財務、工程安全、考試標準或正式技術文件，仍然應該返去睇原始資料、官方文件或可信教材。

DeepSeek 幾時反而更值得排先？

如果你嘅目標好明確係學編程、做技術題、讀 code、debug，或者想試開放模型，DeepSeek 就值得放入候選清單。一份比較報告形容 DeepSeek 有強 coding capability，亦提到佢有開放模型可供 developer fine-tune。

呢個定位令 DeepSeek 喺某啲場景幾吸引：例如練演算法、理解錯誤訊息、要求模型逐行解釋程式、設計 test case，或者圍繞開放模型建立自己嘅技術 workflow。不過，根據目前提供嘅來源，未有足夠證據可以話 DeepSeek 係所有技能學習場景都比 Gemini 更好。

所以，如果你學嘅範圍好廣，成日要處理長文件、圖片、音訊、筆記同多步驟練習，Gemini 仍然係較穩陣嘅起點。

想用 AI 學得快，又唔想信錯？可以咁落 prompt

無論你用 Gemini 定 DeepSeek，學習效果好多時取決於你點樣問。與其叫 AI「教我某某技能」，不如直接要求佢分清楚：邊啲係教材內容、邊啲係推論、邊啲要再查。

你可以用呢個模板：

如果你用支援多種輸入格式嘅 Gemini，可以善用長筆記、截圖、圖表或課程材料；現有來源正正指出 Gemini 喺多模態同長上下文方面有特色。

如果你用 DeepSeek 學 code，就唔好只叫佢「畀答案」。更好係要求佢逐步解釋、列出假設、寫 test case，並標明邊啲結果需要你喺真實開發環境再跑一次。呢個用法較貼近 DeepSeek 被報告提到嘅 coding 強項，但正式項目入面，程式碼同技術建議仍然要自己測試同審查。

總結：Gemini 做通用起點，DeepSeek 做技術專項

如果你只想揀一個 AI 幫你學新技能，先由 Gemini 開始會比較實際：現有來源形容佢有多模態、長上下文、推理同工具使用能力，較適合處理多種材料同多步驟學習。

如果你主要係學編程、做技術題，或者需要開放模型同微調空間，DeepSeek 係值得試嘅選項。

一句講晒：Gemini 適合一般學習；DeepSeek 適合 code 同技術 workflow。 但最重要嘅習慣唔係揀邊個品牌，而係識得要求 AI 標明根據、推論同不確定位，再用原始來源核實重要資料。