July 10, 2025
Qwen vs LLaMA pada tahun 2025: Menyelami Lebih Dalam Model AI Teratas
Jika Anda memperhatikan AI sumber terbuka, Anda mungkin pernah mendengar tentang Qwen dan LLaMA. Kedua model bahasa ini telah membuat gebrakan pada tahun 2025 karena kinerja, aksesibilitas, dan kegunaannya dalam berbagai tugas. Dalam artikel ini, kami akan memandu Anda melalui perbandingan lengkap sehingga Anda dapat memutuskan mana yang paling sesuai dengan kebutuhan Anda.
Daftar isi
Qwen vs LLaMA: Rincian kinerja LLM AI secara keseluruhan
Efisiensi inferensi dan panjang konteks
Kasus penggunaan pengkodean dan pengembang
Keamanan, keselarasan, dan adopsi komunitas
Apa itu Qwen dan LLaMA?
Qwen (oleh Alibaba Cloud)
Qwen, kependekan dari “Query-Wise Enhanced Network,” adalah model fondasi multibahasa yang dikembangkan oleh Alibaba Cloud. Dibangun dengan fokus kuat pada bahasa Cina dan bahasa Asia lainnya, Qwen dengan cepat mendapatkan reputasi untuk kefasihan, kepekaan nada, dan akurasi budaya.
Fitur
Dioptimalkan untuk bahasa Cina, Korea, Jepang, dan Asia Tenggara.
Kinerja yang kuat dalam penerjemahan kontekstual, idiomatik, dan formal.
Peningkatan kepatuhan terhadap instruksi melalui varian yang disempurnakan seperti Qwen-2.
Tersedia melalui penyedia cloud dan API utama di Asia.
Kelebihan
Terbaik di kelasnya untuk kefasihan bahasa Asia.
Unggul dalam pengendalian nada, penghormatan, dan nuansa lokalisasi.
Menangani dokumen berorientasi bisnis dan konteks tinggi dengan baik.
Sering diperbarui dengan peningkatan bahasa daerah.
Kontra
Performa lebih rendah pada bahasa Eropa berekor panjang atau bahasa dengan sumber daya rendah.
Ekosistem sumber terbuka yang terbatas dibandingkan dengan LLaMA.
Integrasi ke dalam tumpukan pengembang Barat mungkin memerlukan solusi.
LLaMA (oleh Meta AI)
LLaMA, atau “Large Language Model Meta AI,” adalah rangkaian model bobot terbuka dari Meta. Dengan dirilisnya LLaMA 3 pada tahun 2025, kini ia bersaing langsung dengan LLM milik perseorangan maupun sumber terbuka dalam berbagai tugas—mulai dari penerjemahan multibahasa hingga otomatisasi perusahaan.
Fitur
Arsitektur yang sangat scalable dengan model dari 8B hingga 65B+ parameter.
Tersedia secara terbuka untuk penelitian dan penggunaan komersial.
Dukungan multibahasa yang seimbang dalam 100+ bahasa.
Performa kuat dalam pembuatan kode, peringkasan, dan QA.
Kelebihan
Berbobot terbuka dan mudah dikembangkan untuk penyempurnaan dan penerapan.
Kinerja yang andal di berbagai domain dan bahasa.
Sangat cocok untuk penyuntingan terstruktur, alur kerja berbasis memori, dan putaran umpan balik.
Bekerja dengan lancar pada alat seperti LangChain, Hugging Face, dan mesin agregasi MachineTranslation.com.
Kontra
Dapat berkinerja buruk dalam bahasa-bahasa Asia jika dibandingkan dengan Qwen dan bahasa-bahasa lainnya.
Kurangnya kehalusan nada dan akurasi idiomatik dalam teks konteks tinggi.
Memerlukan penyetelan atau sistem hibrida agar sesuai dengan kelancaran Qwen di pasar regional.
Qwen vs LLaMA: Rincian kinerja LLM AI secara keseluruhan
Grafik ini menampilkan perbandingan langsung antara dua model bahasa AI canggih, Qwen 2 dan LLaMA 3, di empat kategori evaluasi inti.
Secara Umum Pengetahuan & Akurasi Faktual, Qwen 2 mendapat skor 8,5, sedikit mengungguli LLaMA 3, yang berkisar antara 8,2 hingga 8,8 tergantung pada kondisi pengujian. Keunggulan berlanjut dalam Penalaran & Pemecahan Masalah, di mana Qwen memperoleh nilai 8,3, sementara kinerja LLaMA mencakup rentang yang lebih luas namun tumpang tindih 8,1 hingga 9,0.
Kesenjangan menjadi lebih jelas di area yang secara teknis intensif. Dalam Pengkodean & Pemrograman, Qwen 2 mencapai angka 8,7 yang kuat, sementara LLaMA tertinggal di belakang dengan kisaran 7,5 hingga 8,5—menyoroti konsistensi dan kekuatan Qwen dalam tugas logika terstruktur.
Demikian pula dalam Instruksi Mengikuti & Kinerja Tugas, Qwen mendapat skor 8,4 dibandingkan dengan LLaMA yang sedikit lebih rendah yaitu 7,8 hingga 8,6. Hasil-hasil ini menunjukkan bahwa Qwen 2 mungkin menawarkan keluaran yang lebih andal, terutama dalam aplikasi praktis yang menuntut ketepatan, kejelasan, dan akurasi kontekstual.
Kemampuan multibahasa
Mari kita bicarakan tentang kekuatan multibahasa, terutama jika Anda bekerja di pasar global. Qwen mendukung lebih dari 100 bahasa dan berkinerja baik pada tugas-tugas bahasa Asia dan sumber daya rendah.
Qwen menunjukkan kinerja unggul dalam penerjemahan Inggris-Prancis, meraih skor hampir sempurna dalam akurasi (9,5/10), tata bahasa (10/10), dan kesetiaan kontekstual (10/10). Terjemahannya tepat, menggunakan istilah standar industri seperti "parcours client" dan "omnicanal," sambil mempertahankan tata bahasa yang sempurna dan ungkapan yang alami. Data tersebut dengan jelas memposisikan Qwen sebagai model yang lebih dapat diandalkan untuk penerjemahan tingkat profesional, terutama di bidang khusus seperti pemasaran digital.
Sebaliknya, LLaMA tertinggal dengan skor yang lebih rendah dalam akurasi (8,0/10), tata bahasa (8,5/10), dan konteks (8,0/10), yang mencerminkan ketidakkonsistenan seperti "cartographie des voyages des clients" yang aneh.
Meskipun terjemahannya benar secara teknis, terjemahan tersebut kurang memiliki polesan dan kelancaran idiomatik seperti karya Qwen. Kesenjangan statistik menggarisbawahi perlunya LLaMA untuk melakukan pasca-penyuntingan guna menyamai presisi Qwen, terutama untuk aplikasi bisnis penting.
Efisiensi inferensi dan panjang konteks
Saat Anda menyebarkan model, kecepatan dan panjang konteks penting. LLaMA 3.2 sekitar tiga kali lebih cepat daripada Qwen 2.5 dalam sebagian besar pengaturan inferensi, berkat arsitekturnya yang lebih ringan. Itu dapat membuat perbedaan besar dalam lingkungan produksi atau saat berjalan pada GPU kelas bawah.
Dalam hal panjang konteks, kedua model telah meningkat. LLaMA 3.2 sekarang mendukung hingga 128K token, sesuai dengan jendela konteks Qwen yang diperluas. Artinya, Anda dapat memberi mereka dokumen atau percakapan panjang dan tetap memperoleh hasil yang akurat.
Persyaratan perangkat keras merupakan faktor lain yang perlu dipertimbangkan. Model Qwen yang lebih besar membutuhkan banyak sumber daya, sementara LLaMA berjalan lebih efisien pada pengaturan lokal. Jika biaya atau kecepatan menjadi perhatian utama Anda, LLaMA mungkin lebih cocok.
Kasus penggunaan pengkodean dan pengembang
Jika Anda seorang pengembang, kinerja kode sangatlah penting. Qwen mengungguli LLaMA dalam tugas-tugas seperti HumanEval dan tolok ukur pembuatan kode. Hal ini menjadikan Qwen pilihan utama untuk aplikasi seperti pengkodean otomatis, integrasi alat pengembangan, atau logika backend.
Kustomisasi merupakan keunggulan lain dari kedua model tersebut. Anda dapat menyempurnakan Qwen untuk domain tertentu, sementara LLaMA menawarkan adaptasi cepat untuk tugas-tugas latensi rendah. Integrasi dengan pustaka HuggingFace dan Transformers berjalan lancar untuk keduanya.
Berdasarkan pengalaman kami, pengembang condong ke Qwen untuk alur kerja tingkat lanjut dan LLaMA untuk responsivitas. Jika peralatan Anda memerlukan penalaran atas logika yang kompleks, Qwen menawarkan landasan yang lebih baik. Namun untuk tugas yang memerlukan eksekusi cepat, LLaMA akan menghemat waktu Anda.
Keamanan, keselarasan, dan adopsi komunitas
Keamanan dan penyelarasan AI telah menjadi topik utama pada tahun 2025. Baik Qwen maupun LLaMA telah memperkenalkan peningkatan penyelarasan untuk mengurangi halusinasi dan meningkatkan akurasi fakta. Namun strategi mereka berbeda.
LLaMA mengutamakan keselamatan respons dengan menyaring keluaran dan membatasi penyelesaian yang berisiko. Qwen, di sisi lain, mengandalkan lebih banyak kesadaran konteks dan pemahaman yang lebih mendalam untuk mempertahankan relevansi. Hal ini memberi Qwen sedikit keunggulan dalam tugas-tugas yang memerlukan ketelitian dan nuansa.
Dukungan masyarakat juga merupakan nilai tambah yang besar. LLaMA memiliki ekosistem yang besar dengan kontribusi dari Meta dan pengembang pihak ketiga. Qwen telah berkembang pesat di platform seperti HuggingFace, dengan forum pengembang yang aktif dan pembaruan model yang teratur.
MachineTranslation.com dan platform terjemahan lain yang menggabungkan LLM telah menemukan bahwa model seperti Qwen dan LLaMA tidak sepenuhnya memenuhi kriteria SOC 2 untuk keamanan dan privasi data. Untuk organisasi yang memprioritaskan solusi bahasa yang aman dan patuh pada privasi, lebih aman untuk mengandalkan langsung pada infrastruktur tepercaya MachineTranslation.com.
Kesimpulan
Pada tahun 2025, perdebatan Qwen vs LLaMA lebih seimbang dari sebelumnya. Qwen 2.5 unggul dalam kasus penggunaan multibahasa, teknis, dan kaya konteks, sementara LLaMA 3.2 unggul dalam kecepatan dan efisiensi. Pilihan yang tepat sepenuhnya bergantung pada kebutuhan Anda, apakah itu pengkodean, penerjemahan, layanan pelanggan, atau pencarian berbasis AI.
Kami telah membahas kinerja, waktu inferensi, dukungan bahasa, dan aplikasi dunia nyata untuk membantu Anda membuat keputusan yang cerdas. Jika Anda menjalankan proyek multibahasa, coba padukan Qwen dengan MachineTranslation.com untuk mendapatkan terjemahan yang sangat akurat dan lokalisasi yang dapat diskalakan. Apa pun yang Anda pilih, kedua LLM menawarkan kekuatan dan fleksibilitas serius dalam dunia AI sumber terbuka yang berkembang pesat.
Manfaatkan sepenuhnya kekuatan MachineTranslation.com dan dapatkan akses lancar ke LLM dan mesin penerjemahan terbaik seperti Qwen dan LLaMA. Berlangganan sekarang untuk meningkatkan terjemahan Anda dengan AI yang lebih cerdas, alur kerja yang lebih cepat, dan akurasi yang tak tertandingi di seluruh bahasa.