Llama vs DeepSeek

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。

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（3.5）：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。

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）：英文寫作能力不錯，中文寫作偏弱。可以透過微調改善。

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（3.8）：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。

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（4.5）：取決於部署配置。自建推理服務可以獲得極低延遲。

DeepSeek（3.8）：平時速度還行，但尖峰時段會明顯變慢。快取命中時回應很快。

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。

DeepSeek（4.8）：性價比之王——快取命中時輸入僅 $0.028/M，是市場上最便宜的高品質模型。

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。

DeepSeek（3.5）：這是 DeepSeek 最大的短板。尖峰時段頻繁 502、逾時、限流。

Llama（3.5）：幻覺率中等，與同等參數量的閉源模型相當。

DeepSeek（4.0）：幻覺率中等偏低，整體表現不錯。但在某些長尾知識問題上偶爾會編造資訊。

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。

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