GPT vs Llama

GPT（4.3）：コーディング能力は主要モデルの中でトップ3に入ります。GPT-4oは日常的なコーディングタスクで安定したパフォーマンスを発揮し、o3はアルゴリズム設計でより強力です。エコシステムが最も充実しています。

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。

GPT（3.8）：中国語能力は実用レベルですが、中国産モデルには及びません。GPT-4oの中国語出力には不自然な表現が見られることがあります。

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。

GPT（4.3）：英語のライティング能力は一流で、中国語のライティングも良好です。フォーマットの制御や文体の切り替え能力が優れています。

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。

GPT（4.5）：o3推論モデルは数学と論理的推論において現時点で最強で、IMOレベルの数学問題で画期的なパフォーマンスを示しています。

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。

GPT（4.0）：GPT-4oのレスポンス速度は中程度、4o-miniは高速です。o3は推論チェーンのためレイテンシが高くなります。

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。

GPT（3.0）：料金は中〜やや高めですが、4o-miniのコスパは極めて優秀（$0.15/100万入力）。o3の推論コストは高めです。

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。

GPT（4.3）：OpenAIのインフラは非常に信頼性が高く、サービス中断はほとんどありません。APIのバージョン管理と後方互換性も良好です。

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。

GPT（4.0）：幻覚率は中程度からやや低め。GPT-4oは事実に基づく回答で時々「自信を持って間違える」ことがあります。

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。

GPT（4.8）：エコシステムが最も充実しており、サードパーティツールとドキュメントが最も多い。API設計が成熟・安定しており、初心者が最も始めやすいです。

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。