Llama vs GLM(智譜)

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。

GLM(智譜)（3.8）：コーディング能力は主要モデルの中では弱めで、シンプルなコード生成・修正タスクにのみ適しています。

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。

GLM(智譜)（4.3）：中国語の理解力はまずまずで、清華大学チームの中国語NLPにおける深い蓄積が反映されています。

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。

GLM(智譜)（4.0）：中国語のライティング能力は一般的で、出力は規範的ですが特色に欠けます。

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。

GLM(智譜)（3.8）：推論能力は中程度からやや低めで、複雑なマルチステップ推論タスクのパフォーマンスは不十分です。

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。

GLM(智譜)（4.0）：速度は中程度で、中国産モデルの中では標準的なレベルです。

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。

GLM(智譜)（4.0）：GLM-4-Flashの無料が最大の強みです。GLM-4-Plusの価格はやや高めです。

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。

GLM(智譜)（4.0）：安定性はまずまずで、基本的にサービスの可用性は確保されています。

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。

GLM(智譜)（3.5）：幻覚率がやや高く、事実に基づく回答には慎重な検証が必要です。

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。

GLM(智譜)（3.8）：API設計が直感的とは言えず、ドキュメントには改善の余地があります。