Llama vs Qwen: So sánh mô hình mở Meta và Alibaba

Llama của Meta và Qwen của Alibaba

Llama là dòng mô hình AI trọng số mở (open-weight) của Meta. Qwen là dòng mô hình từ Alibaba. Cả hai đều phát hành các mô hình có thể tải về trên Hugging Face và được sử dụng rộng rãi bởi các nhà phát triển muốn tự chạy AI trên phần cứng của mình. Tuy nhiên, hai dòng mô hình này đã đi theo những hướng đi khác nhau kể từ năm 2025: bản phát hành Llama mới nhất của Meta vẫn là Llama 4 từ tháng 4 năm 2025, trong khi Qwen liên tục ra mắt các thế hệ mới—một số có trọng số mở và một số chỉ cung cấp dưới dạng dịch vụ đám mây (hosted service).

Trang này so sánh hai dòng mô hình tính đến tháng 10 năm 2026. Trang web của chúng tôi chỉ chạy các mô hình Llama; các mô hình Qwen không có sẵn trong khung chat của chúng tôi.

So sánh nhanh Llama và Qwen

	Llama 4	Qwen (3.6 mở, 3.7 hosted)
Đơn vị phát triển	Meta	Alibaba
Trọng số mở mới nhất	Llama 4 Scout và Maverick (tháng 4/2025)	Qwen3.6-35B-A3B và Qwen3.6-27B (tháng 4/2026)
Mô hình hosted mới nhất	Không có Llama mới hơn	Qwen3.7 Max, Plus và Flash (tháng 5–7/2026)
Đầu vào	Văn bản và hình ảnh	Qwen3.6: văn bản, hình ảnh và video; Qwen3.7 tùy thuộc vào từng mô hình
Ngữ cảnh (context)	Scout 10M, Maverick 1M (theo model card)	Qwen3.6-27B: gốc 262.144, có thể mở rộng lên khoảng 1M
Chế độ suy nghĩ (thinking mode)	Không có chế độ riêng	Qwen3.6 mặc định có suy nghĩ; có thể tắt
Giấy phép	Llama 4 Community License	Apache 2.0 cho các mô hình mở Qwen3.6
Giá API trên 1M token (đầu vào / đầu ra)	Maverick 0,1875 $ / 0,6525 $; Scout 0,10 $ / 0,30 $	Qwen3.7 Flash 0,03 $ / 0,13 $; Plus 0,32 $ / 1,28 $; Max 1,475 $ / 4,425 $

Giá theo niêm yết trên OpenRouter, tháng 10/2026.

Mô hình mở: Llama 4 vs Qwen3.6

Các mô hình trọng số mở mới nhất của Qwen là Qwen3.6-35B-A3B và Qwen3.6-27B, ra mắt vào tháng 4 năm 2026 theo giấy phép Apache 2.0. Model card của Qwen3.6-27B mô tả đây là mô hình ngôn ngữ 27 tỷ tham số tích hợp bộ mã hóa thị giác (vision encoder), cửa sổ ngữ cảnh gốc 262.144 token có thể mở rộng lên khoảng một triệu, tập trung vào tác vụ lập trình và AI agent. Các ví dụ trong tài liệu bao gồm cả đầu vào hình ảnh lẫn video. Theo mặc định, mô hình sẽ suy nghĩ trước khi trả lời, nhưng các nhà phát triển có thể tắt tính năng này để nhận câu trả lời trực tiếp.

Llama 4 Scout và Maverick là các mô hình mixture-of-experts (MoE) với 17 tỷ tham số kích hoạt cho mỗi mô hình, tổng số tham số lần lượt là 109 tỷ và 400 tỷ. Chúng xử lý được văn bản và hình ảnh, hỗ trợ chính thức 12 ngôn ngữ và có dữ liệu huấn luyện đến tháng 8 năm 2024. Chúng ra mắt trước Qwen3.6 một năm và không có chế độ suy nghĩ.

Điểm khác biệt thực tế nằm ở kích thước. Qwen3.6-27B có dung lượng tải về nhẹ hơn nhiều so với Llama 4 Scout, phù hợp với phần cứng phổ thông hơn và mới hơn. Llama 4 có dung lượng tổng thể lớn hơn, đặc biệt là Maverick, nhưng đòi hỏi phần cấu hình phần cứng rất mạnh nếu bạn muốn tự chạy.

Mô hình hosted: Qwen3.7

Các mô hình Qwen3.7 mới nhất của Alibaba được cung cấp qua API. Trên OpenRouter, Qwen3.7 Max là phiên bản đầu bảng cho các tác vụ văn bản và agent, Qwen3.7 Plus hỗ trợ thêm đầu vào hình ảnh với mức giá thấp hơn, còn Qwen3.7 Flash là phiên bản tiết kiệm chi phí hỗ trợ văn bản, hình ảnh và video. Cả ba đều có cửa sổ ngữ cảnh 1.000.000 token. Chúng tôi không thấy trọng số tải về cho Qwen3.7. Meta không có mô hình Llama hosted nào mới hơn để so sánh: bản preview Llama API của họ đã đóng vào tháng 7 năm 2026, còn các mô hình mới hơn có tên là Muse, vốn cũng không có trong khung chat của chúng tôi.

Giấy phép sử dụng

Apache 2.0, được áp dụng cho các mô hình mở Qwen3.6, là giấy phép mã nguồn mở tiêu chuẩn cho phép sử dụng thương mại với rất ít ràng buộc ngoài việc giữ nguyên các thông báo bản quyền. Giấy phép Llama 4 Community License cũng cho phép dùng cho mục đích thương mại, nhưng bổ sung chính sách sử dụng chấp nhận được, yêu cầu ghi nhận "Built with Llama", quy tắc đặt tên cho mô hình tinh chỉnh (fine-tuned), ngưỡng 700 triệu người dùng hoạt động hàng tháng và giới hạn tại EU đối với các mô hình đa phương thức. Xem hướng dẫn giấy phép dễ hiểu của chúng tôi. Với các doanh nghiệp muốn thủ tục pháp lý đơn giản nhất, các mô hình mở của Qwen sẽ thuận tiện hơn.

Ngôn ngữ

Llama 4 chính thức hỗ trợ 12 ngôn ngữ: tiếng Ả Rập, tiếng Anh, tiếng Pháp, tiếng Đức, tiếng Hindi, tiếng Indonesia, tiếng Ý, tiếng Bồ Đào Nha, tiếng Tây Ban Nha, tiếng Tagalog, tiếng Thái và tiếng Việt. Qwen cũng được ứng dụng trên nhiều ngôn ngữ. Dù bạn dùng ngôn ngữ nào, cách kiểm tra đáng tin cậy nhất rất đơn giản: giao cho cả hai mô hình cùng một vài tác vụ thực tế bằng ngôn ngữ đó và so sánh kết quả. Khung chat của chúng tôi cho phép bạn trải nghiệm Llama hoàn toàn miễn phí.

Chi phí

Với nhu cầu dùng qua API (hosted), Qwen3.7 Flash có giá 0,03 $ đầu vào và 0,13 $ đầu ra cho mỗi triệu token, thuộc nhóm mô hình hiệu năng tốt có giá rẻ nhất hiện nay. Llama 4 Scout (0,10 $ và 0,30 $) cùng Maverick (0,1875 $ và 0,6525 $) nằm ở phân khúc giữa Qwen3.7 Flash và Qwen3.7 Plus (vốn có giá 0,32 $ và 1,28 $, theo giá niêm yết trên OpenRouter tháng 10/2026). Lưu ý rằng chế độ suy nghĩ sẽ tạo thêm token cho mỗi câu trả lời, ảnh hưởng đến chi phí thực tế. Nếu tự chạy các mô hình mở của cả hai dòng trên phần cứng riêng, bạn sẽ không mất chi phí trên mỗi token.

Cách lựa chọn trong thực tế

Hãy chọn một vài tác vụ thực tế bạn cần và thử nghiệm trên cả hai dòng mô hình. Nếu định tự host, hãy so sánh Qwen3.6-27B với Llama 4 Scout trên phần cứng của bạn và lưu ý lượng bộ nhớ mỗi mô hình yêu cầu. Nếu dùng qua API, hãy so sánh Llama 4 với Qwen3.7 Flash và Plus về chất lượng lẫn chi phí cho mỗi câu trả lời (nhớ tính đến lượng token phát sinh từ chế độ suy nghĩ). Đừng quên kiểm tra điều khoản giấy phép xem có phù hợp với kế hoạch triển khai sản phẩm của bạn hay không.

Chọn Llama nếu bạn…

muốn câu trả lời nhanh chóng, trực tiếp mà không cần bước suy nghĩ;
cần một mô hình có độ tương thích cao từ lâu của Meta với các công cụ như Ollama và LM Studio;
làm việc với một trong 12 ngôn ngữ được Llama 4 hỗ trợ chính thức;
muốn chat trực tuyến miễn phí ngay bây giờ—bạn có thể trải nghiệm ngay tại đây.

Trải nghiệm Llama 4 Maverick trong khung chat của chúng tôi

Chọn Qwen nếu bạn…

muốn mô hình trọng số mở đời mới hơn theo giấy phép Apache 2.0;
cần một mô hình nhỏ gọn hơn nhưng vẫn đọc được hình ảnh, hoặc có khả năng xử lý video;
muốn có chế độ suy nghĩ cho các bài toán phức tạp;
muốn chi phí API cực rẻ với Qwen3.7 Flash.

Bạn cũng có thể xem so sánh Llama vs DeepSeek và Llama vs Mistral, hoặc tìm hiểu thêm về Llama 4 Scout.

Câu hỏi thường gặp

Qwen có phải là mã nguồn mở không?

Các mô hình mở Qwen3.6 sử dụng giấy phép Apache 2.0. Các mô hình Qwen3.7 mới hơn được cung cấp qua API và chúng tôi không thấy có trọng số để tải về.

Llama và Qwen, mô hình nào mới hơn?

Qwen. Các mô hình mở Qwen3.6 ra mắt vào tháng 4 năm 2026 và các bản hosted Qwen3.7 ra mắt vào giữa năm 2026, trong khi Llama 4 ra mắt từ tháng 4 năm 2025.

Tôi có thể dùng Qwen trong khung chat Llama.Online không?

Không. Khung chat của chúng tôi chỉ chạy các mô hình Llama. Qwen không có sẵn tại đây.

Mô hình nào chạy trên máy tính cá nhân tốt hơn?

Qwen3.6-27B nhẹ hơn nhiều so với Llama 4 Scout nên phù hợp với nhiều cấu hình máy hơn. Trong dòng Llama, Llama 3.1 8B là lựa chọn chạy local nhẹ nhàng và tối ưu nhất.