Llama vs DeepSeek

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。

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（3.5）：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。

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）：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。

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（3.8）：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。

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（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。

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。

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。

DeepSeek（4.8）：コスパの王者——キャッシュヒット時の入力はわずか$0.028/100万トークンで、市場で最も安い高品質モデルです。

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。

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。

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。

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。

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。

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。