DeepSeek vs Qwen vs 豆包

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

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

豆包（3.5）：추론 능력이 약한 편으로, 복잡한 논리 작업에는 적합하지 않습니다.

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

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

豆包（3.5）：코딩 능력이 약한 편으로, 간단한 스크립트와 코드 조각 생성에만 적합합니다.

DeepSeek（3.8）：평상시 속도는 괜찮지만, 피크 시간대에는 눈에 띄게 느려집니다. 캐시 히트 시 응답이 매우 빠릅니다.

Qwen（4.3）：속도가 비교적 빠르며, 특히 Flash 시리즈가 그렇습니다. 알리바바 클라우드 인프라가 낮은 지연 시간을 보장합니다.

豆包（4.5）：속도가 매우 빠르며, 응답 속도가 가장 빠른 모델 중 하나입니다. 바이트댄스 인프라의 지연 최적화가 뛰어납니다.

DeepSeek（3.5）：DeepSeek의 가장 큰 약점입니다. 피크 시간대에 502 에러, 타임아웃, 사용량 제한이 빈발합니다.

Qwen（4.2）：알리바바 클라우드 인프라에 힘입어 중국 모델 중 상위권의 안정성을 보입니다.

豆包（4.0）：바이트댄스 인프라에 힘입어 안정성이 양호합니다.

DeepSeek（4.0）：환각률이 중간 이하 수준으로, 전반적 성능이 양호합니다. 다만 일부 롱테일 지식 문제에서 정보를 날조하는 경우가 간헐적으로 있습니다.

Qwen（3.8）：환각률이 높은 편으로, Qwen이 개선해야 할 부분 중 하나입니다. 긴 출력에서 특히 두드러집니다.

豆包（3.5）：환각률이 높은 편으로, 높은 정확도가 필요한 시나리오에는 추천하지 않습니다.