GPT vs Llama

GPT（4.3）：코딩 능력이 주류 모델 중 상위 3위 안에 듭니다. GPT-4o는 일상적인 코딩 작업에서 안정적이며, o3는 알고리즘 설계에서 더 강력합니다. 생태계가 가장 완벽합니다.

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

GPT（3.8）：중국어 능력은 사용 가능하지만 중국 모델에 비해 부족합니다. GPT-4o의 중국어 출력에서 부자연스러운 표현이 나올 때가 있습니다.

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

GPT（4.3）：영문 글쓰기 능력이 최상급이며, 중국어 글쓰기도 준수합니다. 형식 제어와 문체 전환 능력이 뛰어납니다.

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

GPT（4.5）：o3 추론 모델은 수학 및 논리 추론에서 현재 가장 강력하며, IMO 수준의 수학 문제에서 획기적인 성과를 보였습니다.

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

GPT（4.0）：GPT-4o의 응답 속도는 보통이며, 4o-mini는 매우 빠릅니다. o3는 추론 체인으로 인해 지연 시간이 높습니다.

Llama（4.5）：배포 구성에 따라 달라집니다. 자체 추론 서비스를 구축하면 극히 낮은 지연 시간을 달성할 수 있습니다.

GPT（3.0）：가격은 중상위 수준이지만, 4o-mini의 가성비가 극히 뛰어납니다($0.15/M 입력). o3의 추론 비용은 높은 편입니다.

Llama（5.0）：모델은 완전 무료이지만, 자체 인프라 구축이 필요합니다. 대량 호출 시나리오에서 TCO가 가장 낮습니다.

GPT（4.3）：OpenAI의 인프라는 매우 신뢰할 수 있으며, 서비스 중단이 거의 없습니다. API 버전 관리와 하위 호환성이 잘 되어 있습니다.

Llama（4.0）：자체 배포 수준에 따라 달라집니다. 전문적인 운영 하에 매우 높은 가용성을 달성할 수 있습니다.

GPT（4.0）：환각률은 중간 이하 수준입니다. GPT-4o가 사실 기반 답변에서 가끔 "자신 있게 틀리는" 경우가 있습니다.

Llama（3.5）：환각률은 중간 수준이며, 동일 파라미터 규모의 클로즈드소스 모델과 동등합니다.

GPT（4.8）：생태계가 가장 완벽하며, 서드파티 도구와 문서가 가장 많습니다. API 설계가 성숙하고 안정적이며 초보자가 시작하기 가장 쉽습니다.

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