Gemini vs Llama

Gemini（4.2）：程式設計能力在主流模型中排名中上。程式碼理解方面不錯，但程式碼生成品質有時不夠穩定。

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。

Gemini（3.5）：中文是 Gemini 的短板之一。中文輸出經常出現語法問題和不自然的表達。

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。

Gemini（3.8）：英文寫作品質不錯，但中文寫作明顯遜於國產模型。

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。

Gemini（4.3）：Gemini 2.5 Pro 的推理能力有了明顯提升，尤其在需要處理大量上下文資訊的推理任務中。

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。

Gemini（4.5）：Flash 系列速度很快，是性價比和速度兼顧的最佳選擇之一。

Llama（4.5）：取決於部署配置。自建推理服務可以獲得極低延遲。

Gemini（4.0）：Flash 有免費額度，Flash-Lite 極便宜。整體價格有競爭力。

Llama（5.0）：模型完全免費，但需要自建基礎設施。大量呼叫場景下 TCO 最低。

Gemini（3.8）：穩定性有波動，偶爾出現輸出品質下降。API 限流策略較嚴。

Llama（4.0）：取決於自身部署水準。專業維運下可以達到很高的可用性。

Gemini（3.5）：幻覺率相對較高，是 Gemini 需要改進的主要方面之一。

Llama（3.5）：幻覺率中等，與同等參數量的閉源模型相當。

Gemini（4.0）：Google AI Studio 體驗不錯，但 API 的使用複雜度比 OpenAI 略高。

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。