DeepSeek vs Llama vs Qwen

DeepSeek（4.0）：API가 OpenAI 형식과 호환되어 전환 비용이 낮습니다. 다만 문서 품질은 OpenAI/Anthropic에 미치지 못합니다.

Llama（3.0）：자체 배포가 필요하여 기술 진입 장벽이 가장 높습니다. 다만 vLLM, llama.cpp 등의 도구가 난이도를 낮추고 있습니다.

Qwen（4.2）：DashScope 플랫폼을 통해 사용하며, API 설계가 합리적입니다. 알리바바 클라우드 사용자의 통합 비용이 매우 낮습니다.

DeepSeek（4.5）：중국어 이해와 생성이 우수하며, 중국 모델 중 1등급입니다.

Llama（3.5）：중국어 성능은 약점이며, 학습 코퍼스가 영어 위주이기 때문입니다. 중국어 시나리오가 필요하면 파인튜닝을 권장합니다.

Qwen（4.5）：중국어 이해와 생성 품질이 우수하며, 알리바바의 대량 중국어 코퍼스 학습을 바탕으로 안정적인 성능을 보입니다.

DeepSeek（4.2）：중국어 글쓰기 능력이 양호하며, 기술 관련 글의 품질이 높습니다. 다만 창의적 글쓰기에서는 Kimi에 미치지 못합니다.

Llama（3.5）：영문 글쓰기 능력은 양호하고, 중국어 글쓰기는 약한 편입니다. 파인튜닝을 통해 개선할 수 있습니다.

Qwen（4.3）：중국어 글쓰기 능력은 양호하지만, 출력이 때때로 "템플릿화"된 느낌을 줍니다.

DeepSeek（4.6）：R1 추론 모델의 심층 사고 능력이 극도로 강력하며, 다단계 복잡 추론이 가능합니다. V3.2의 추론 능력도 준수합니다.

Llama（3.8）：추론 능력이 중상위 수준으로, 오픈소스 모델 중 가장 우수합니다. 다만 클로즈드소스 최상위 모델과는 여전히 격차가 있습니다.

Qwen（4.2）：추론 능력은 중상위 수준이며, Qwen3-Max가 복잡한 추론에서 준수한 성능을 보입니다.

DeepSeek（4.5）：코딩 능력이 Claude Sonnet 수준에 근접하며, Python, Go, JavaScript에서 특히 뛰어납니다. 가격은 Claude의 10분의 1입니다.

Llama（3.8）：코딩 능력이 양호하며, Llama 4 Maverick은 GPT-4o 수준에 근접했습니다. 다만 직접 배포가 필요합니다.

Qwen（4.2）：코딩 능력이 중상위 수준으로, 일반적인 개발 작업을 수행할 수 있습니다. 오픈소스 버전은 특정 시나리오에 맞춰 파인튜닝이 가능합니다.