GPT vs Llama

GPT（4.3）：编程能力在主流模型中排名前三。GPT-4o 在日常编程任务上表现稳定，o3 在算法设计方面更强。生态最完善。

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。

GPT（3.8）：中文能力可用但不如国产模型。GPT-4o 的中文输出有时会出现不自然的表达方式。

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。

GPT（4.3）：英文写作能力一流，中文写作也在线。格式把控和文体切换能力不错。

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。

GPT（4.5）：o3 推理模型在数学和逻辑推理方面是目前最强的，在 IMO 级别数学问题上有突破性表现。

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。

GPT（4.0）：GPT-4o 响应速度适中，4o-mini 很快。o3 因为推理链的原因延迟较高。

Llama（4.5）：取决于部署配置。自建推理服务可以获得极低延迟。

GPT（3.0）：价格中等偏上，但 4o-mini 极具性价比（$0.15/M 输入）。o3 的推理成本较高。

Llama（5.0）：模型完全免费，但需要自建基础设施。大调用量场景下 TCO 最低。

GPT（4.3）：OpenAI 的基础设施非常可靠，服务中断很少。API 版本管理和向后兼容性做得不错。

Llama（4.0）：取决于自身部署水平。专业运维下可以达到很高的可用性。

GPT（4.0）：幻觉率中等偏低。GPT-4o 在事实性回答中偶尔会"自信地犯错"。

Llama（3.5）：幻觉率中等，与同等参数量的闭源模型相当。

GPT（4.8）：生态最完善，第三方工具和文档最多。API 设计成熟且稳定，新手上手最容易。

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。