Llama vs 智谱GLM

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。

智谱GLM（3.8）：编程能力在主流模型中偏弱，只适合简单的代码生成和修改任务。

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。

智谱GLM（4.3）：中文理解尚可，清华团队在中文 NLP 方面有深厚积累。

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。

智谱GLM（4.0）：中文写作能力一般，输出比较规范但缺乏特色。

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。

智谱GLM（3.8）：推理能力中等偏下，复杂的多步骤推理任务表现不佳。

Llama（4.5）：取决于部署配置。自建推理服务可以获得极低延迟。

智谱GLM（4.0）：速度适中，在国产模型中属于正常水平。

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。

智谱GLM（4.0）：GLM-4-Flash 免费是最大优势。GLM-4-Plus 的定价偏高。

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。

智谱GLM（4.0）：稳定性尚可，基本能保证服务可用。

Llama（3.5）：幻觉率中等，与同等参数量的闭源模型相当。

智谱GLM（3.5）：幻觉率偏高，在事实性回答中需要仔细校验。

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。

智谱GLM（3.8）：API 设计不够直观，文档有改进空间。