Gemini vs Llama

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

Llama（4.5）：デプロイ構成に依存します。自前の推論サービスを構築すれば極めて低いレイテンシを実現できます。

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。

Llama（5.0）：モデルは完全無料ですが、自前のインフラ構築が必要です。大量呼び出しのシーンではTCOが最も低くなります。

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。

Llama（4.0）：自身のデプロイスキルに依存します。専門的な運用管理下では非常に高い可用性を達成できます。

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。

Llama（3.5）：幻覚率は中程度で、同等のパラメータ数のクローズドソースモデルと同程度です。

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。

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。