DeepSeek vs Llama vs 通义千问

DeepSeek（4.0）：API 兼容 OpenAI 格式，迁移成本低。但文档质量不如 OpenAI/Anthropic。

Llama（3.0）：需要自部署，技术门槛最高。但 vLLM、llama.cpp 等工具降低了难度。

通义千问（4.2）：通过 DashScope 平台使用，API 设计合理。阿里云用户集成成本很低。

DeepSeek（4.5）：中文理解和生成效果优秀，在国产模型中属于第一梯队。

Llama（3.5）：中文效果是短板，毕竟训练语料以英文为主。需要中文场景的话建议微调。

通义千问（4.5）：中文理解和生成质量优秀，在阿里的大量中文语料训练下表现稳定。

DeepSeek（4.2）：中文写作能力不错，技术类文章质量较高。但创意写作方面不如 Kimi。

Llama（3.5）：英文写作能力不错，中文写作偏弱。可以通过微调改善。

通义千问（4.3）：中文写作能力不错，但有时输出比较"模板化"。

DeepSeek（4.6）：R1 推理模型的深度思考能力极强，可以进行多步骤复杂推理。V3.2 的推理能力也不弱。

Llama（3.8）：推理能力中等偏上，在开源模型中表现最好。但与闭源顶级模型仍有差距。

通义千问（4.2）：推理能力中等偏上，Qwen3-Max 在复杂推理方面有不错的表现。

DeepSeek（4.5）：编程能力接近 Claude Sonnet 水平，在 Python、Go、JavaScript 上表现尤为出色。价格是 Claude 的十分之一。

Llama（3.8）：编程能力不错，Llama 4 Maverick 已接近 GPT-4o 水平。但需要自己部署。

通义千问（4.2）：编程能力中等偏上，常见开发任务可以胜任。开源版本可微调以适应特定场景。