Llama vs 通義千問

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。

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。

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」。

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。

Llama（4.5）：取決於部署配置。自建推理服務可以獲得極低延遲。

通義千問（4.3）：速度較快，尤其是 Flash 系列。阿里雲的基礎設施保證了較低的延遲。

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。

通義千問（4.5）：模型線豐富，從高到低價位都有涵蓋。Flash 系列價格極具競爭力。

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。

通義千問（4.2）：依託阿里雲基礎設施，穩定性在國產模型中屬於上游水準。

Llama（3.5）：幻覺率中等，與同等參數量的閉源模型相當。

通義千問（3.8）：幻覺率偏高，是千問需要改進的方面之一。長輸出中尤為明顯。

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。