DeepSeek vs Qwen(通義千問) vs Doubao(豆包)

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。

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。

Doubao(豆包)（3.5）：推論能力は弱めで、複雑な論理タスクには適していません。

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。

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。

Doubao(豆包)（3.5）：コーディング能力は弱めで、シンプルなスクリプトやコードスニペットの生成にのみ適しています。

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。

Qwen(通義千問)（4.3）：速度は比較的高速で、特にFlashシリーズが優秀です。アリババクラウドのインフラにより低遅延を実現しています。

Doubao(豆包)（4.5）：速度が非常に速く、最も高速なモデルの一つです。ByteDanceのインフラはレイテンシ最適化において優れた実力を発揮しています。

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。

Qwen(通義千問)（4.2）：アリババクラウドのインフラを基盤とし、中国産モデルの中では上位の安定性を持っています。

Doubao(豆包)（4.0）：ByteDanceのインフラに支えられ、安定性は良好です。

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。

Qwen(通義千問)（3.8）：幻覚率がやや高く、Qwenが改善すべき点の一つです。長い出力で特に顕著になります。

Doubao(豆包)（3.5）：幻覚率がやや高く、高い精度が求められるシーンにはおすすめしません。