Llama vs 通义千问

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。

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。

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"。

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。

Llama（4.5）：取决于部署配置。自建推理服务可以获得极低延迟。

通义千问（4.3）：速度较快，尤其是 Flash 系列。阿里云的基础设施保证了较低的延迟。

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。

通义千问（4.5）：模型线丰富，从高到低价位都有覆盖。Flash 系列价格极具竞争力。

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。

通义千问（4.2）：依托阿里云基础设施，稳定性在国产模型中属于上游水平。

Llama（3.5）：幻觉率中等，与同等参数量的闭源模型相当。

通义千问（3.8）：幻觉率偏高，是千问需要改进的方面之一。长输出中尤为明显。

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。