数据点: 42
Model compare
DeepSeek V3 和 Meta Llama 3.3 Instruct 的结论先放在这里，方便先判断是否值得继续看明细。
模型 A
deepseek-v3
模型 B
meta-llama-3-3-instruct
综合加权结果：DeepSeek V3。Benchmark 能力分类占 80%，价格、API 性能和可用性占 20%。
结论
DeepSeek V3
DeepSeek V3 当前综合加权更高；模型 A / B 得分为 80 对 20。
证据覆盖
42 个数据点
包含 0 个 benchmark、0 个 audit 样本和 4 个 provider 样本。
选择依据
优先看 DeepSeek V3
下方图表把 4 组高信号样本拆开，便于核对速度、跑分和安全分。
左右两边都可以换成其他模型，页面会打开新的 LMSpeed 对比 URL。
选择其他模型后会打开新的对比页。
本页目录
这份报告只使用 LMSpeed 已有数据：DeepSeek V3 和 Meta Llama 3.3 Instruct 的价格、测速聚合、第三方跑分与共同服务商样本。
总体结果按 80% benchmark 能力分类和 20% 价格、API 速度/延迟与可用性加权；近期测试数量不参与胜负，缺失的 benchmark 分类不计分。
DeepSeek V3 的运营优势是：最低输入价格、平均速度、免费服务商、服务商覆盖。
Meta Llama 3.3 Instruct
Meta Llama 3.3 Instruct 的运营优势是：首 token 延迟。
来自 LMSpeed 同步的第三方 benchmark profile；只展示两个模型都有数值的指标。
按 0-100 分对比 benchmark 分类表现；点击分类可以聚焦查看差距。
平均分
41.7
-
暂无数据
按具体 benchmark 指标对比两个模型，展示来源、排名覆盖、置信度、误差和评测日期等上下文。
暂无两个模型共同覆盖的专业 benchmark 分数。
来自共同 provider 的最近完成 audit，展示四个安全/完整性分组分数和报告入口。
把同一 provider 的测速聚合和 input/output 价格放进同一行，便于判断实际 API 表现和迁移成本。
speed / latency
N/A / N/A
input / output
deepseek/deepseek_v3
$1.00/M/$0.500/M
Meta-Llama-3-3-70B-Instruct
$75.00/M
从 DeepSeek V3 vs Meta Llama 3.3 Instruct 继续查看附近模型的横向对比，这些页面都有足够的 LMSpeed 可验证数据。
