DeepSeek vs Llama vs 通義千問

DeepSeek（4.0）：API 相容 OpenAI 格式，遷移成本低。但文件品質不如 OpenAI/Anthropic。

Llama（3.0）：需要自行部署，技術門檻最高。但 vLLM、llama.cpp 等工具降低了難度。

通義千問（4.2）：透過 DashScope 平台使用，API 設計合理。阿里雲使用者整合成本很低。

DeepSeek（4.5）：中文理解和生成效果優秀，在國產模型中屬於第一梯隊。

Llama（3.5）：中文效果是短板，畢竟訓練語料以英文為主。需要中文場景的話建議微調。

通義千問（4.5）：中文理解和生成品質優秀，在阿里的大量中文語料訓練下表現穩定。

DeepSeek（4.2）：中文寫作能力不錯，技術類文章品質較高。但創意寫作方面不如 Kimi。

Llama（3.5）：英文寫作能力不錯，中文寫作偏弱。可以透過微調改善。

通義千問（4.3）：中文寫作能力不錯，但有時輸出比較「範本化」。

DeepSeek（4.6）：R1 推理模型的深度思考能力極強，可以進行多步驟複雜推理。V3.2 的推理能力也不弱。

Llama（3.8）：推理能力中等偏上，在開源模型中表現最好。但與閉源頂級模型仍有差距。

通義千問（4.2）：推理能力中等偏上，Qwen3-Max 在複雜推理方面有不錯的表現。

DeepSeek（4.5）：程式設計能力接近 Claude Sonnet 水準，在 Python、Go、JavaScript 上表現尤為出色。價格是 Claude 的十分之一。

Llama（3.8）：程式設計能力不錯，Llama 4 Maverick 已接近 GPT-4o 水準。但需要自己部署。

通義千問（4.2）：程式設計能力中等偏上，常見開發任務可以勝任。開源版本可微調以適應特定場景。