Llama vs DeepSeek

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DeepSeek（4.8）：가성비의 왕 — 캐시 히트 시 입력이 $0.028/M에 불과하여, 시장에서 가장 저렴한 고품질 모델입니다.

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

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

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

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

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

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