Llama vs Qwen

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.

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.

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.

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.

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

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

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

Qwen（4.5）：모델 라인업이 풍부하여 고가부터 저가까지 모두 커버합니다. Flash 시리즈의 가격이 매우 경쟁력 있습니다.

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

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

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

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

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.