Llama vs 豆包

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

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

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

豆包（4.2）：중국어 대화가 비교적 자연스럽고, 일상적인 채팅 경험이 양호합니다.

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

豆包（4.0）：일상적인 카피 작성에는 괜찮고 속도가 빠릅니다. 심층 콘텐츠는 강점이 아닙니다.

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

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

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

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

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

豆包（4.8）：가격이 극히 저렴하며, 가장 저렴한 모델 중 하나입니다. 대량 간단한 작업의 1순위 선택입니다.

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

豆包（4.0）：바이트댄스 인프라에 힘입어 안정성이 양호합니다.

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

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

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

豆包（4.3）：시작하기 쉽고 API 문서가 명확합니다. 다만 기능이 상대적으로 단순합니다.