Llama vs 智谱GLM

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

智谱GLM（3.8）：코딩 능력이 주류 모델 중 약한 편으로, 간단한 코드 생성 및 수정 작업에만 적합합니다.

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

智谱GLM（4.3）：중국어 이해력은 양호하며, 칭화대 팀의 중국어 NLP 분야 깊은 축적이 있습니다.

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

智谱GLM（4.0）：중국어 글쓰기 능력은 보통이며, 출력이 규범적이지만 특색이 부족합니다.

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

智谱GLM（3.8）：추론 능력이 중간 이하 수준으로, 복잡한 다단계 추론 작업에서 성능이 미흡합니다.

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

智谱GLM（4.0）：속도는 보통이며, 중국 모델 중 일반적인 수준입니다.

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

智谱GLM（4.0）：GLM-4-Flash의 무료가 가장 큰 장점입니다. GLM-4-Plus의 가격은 다소 높게 설정되어 있습니다.

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

智谱GLM（4.0）：안정성은 양호하며, 기본적인 서비스 가용성을 보장합니다.

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

智谱GLM（3.5）：환각률이 높은 편으로, 사실 기반 답변에서 꼼꼼한 검증이 필요합니다.

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

智谱GLM（3.8）：API 설계가 충분히 직관적이지 않으며, 문서에 개선의 여지가 있습니다.