Llama vs 豆包

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。

豆包（3.5）：编程能力偏弱，只适合简单的脚本和代码片段生成。

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。

豆包（4.2）：中文对话比较自然，日常聊天体验不错。

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。

豆包（4.0）：日常文案写作还行，速度快。深度内容不是强项。

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。

豆包（3.5）：推理能力偏弱，不适合复杂逻辑任务。

Llama（4.5）：取决于部署配置。自建推理服务可以获得极低延迟。

豆包（4.5）：速度很快，是响应最快的模型之一。字节的基础设施在延迟优化方面很出色。

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。

豆包（4.8）：价格极低，是最便宜的模型之一。大批量简单任务的首选。

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。

豆包（4.0）：依托字节基础设施，稳定性不错。

Llama（3.5）：幻觉率中等，与同等参数量的闭源模型相当。

豆包（3.5）：幻觉率偏高，对于需要高准确性的场景不推荐。

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。

豆包（4.3）：上手简单，API 文档清晰。但功能相对简单。