DeepSeek vs Llama vs Qwen(通義千問)

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。

Llama（3.0）：自前のデプロイが必要で、技術的ハードルが最も高い。ただしvLLM、llama.cppなどのツールが難易度を下げています。

Qwen(通義千問)（4.2）：DashScopeプラットフォーム経由で利用可能で、API設計も合理的。アリババクラウドユーザーにとっては統合コストが非常に低いです。

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。

Llama（3.5）：中国語性能は弱点で、学習コーパスが英語中心であるためです。中国語のシーンが必要な場合はファインチューニングを推奨します。

Qwen(通義千問)（4.5）：中国語の理解・生成品質が優秀で、アリババの大量の中国語コーパスによる学習で安定したパフォーマンスを発揮します。

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。

Llama（3.5）：英語のライティング能力は良好で、中国語のライティングは弱めです。ファインチューニングで改善可能です。

Qwen(通義千問)（4.3）：中国語のライティング能力は良好ですが、出力が「テンプレート的」になることがあります。

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。

Llama（3.8）：推論能力は中程度からやや高めで、オープンソースモデルの中で最もパフォーマンスが高い。ただしクローズドソースのトップモデルとはまだ差があります。

Qwen(通義千問)（4.2）：推論能力は中程度からやや高めで、Qwen3-Maxは複雑な推論で良好なパフォーマンスを見せます。

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。

Llama（3.8）：コーディング能力は良好で、Llama 4 MaverickはGPT-4oに近い水準に達しています。ただし自前でのデプロイが必要です。

Qwen(通義千問)（4.2）：コーディング能力は中程度からやや高めで、一般的な開発タスクをこなせます。オープンソース版はファインチューニングで特定シーンに適応可能です。