Llama vs Qwen(通義千問)

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

Qwen(通義千問)（4.5）：モデルラインナップが豊富で、高から低まで全価格帯をカバー。Flashシリーズの料金は極めて競争力があります。

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。

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。

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。

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。

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。