مقارنة بين Llama و DeepSeek

عائلتان من نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة الأوزان

يُعد كل من Llama وDeepSeek عائلتين من نماذج الذكاء الاصطناعي التي يمكنك تنزيل أوزانها بحرية. يأتي Llama من شركة Meta في الولايات المتحدة، بينما يأتي DeepSeek من شركة صينية تحمل الاسم نفسه. تنشر كلتاهما بطاقات النماذج والأوزان على Hugging Face، وتعتمدان في أحدث نماذجهما على بنية «خليط الخبراء» (Mixture-of-Experts)، كما توفرهما العديد من منصات الحوسبة السحابية. وتكمن الفروق بينهما في الحجم، وتاريخ الإصدار، والترخيص، وأنماط التفكير المنطقي، ومجالات تفوق كل عائلة.

تستعرض هذه المقارنة أحدث جيل من العائلتين حتى أكتوبر 2026: Llama 4 Scout وMaverick في مواجهة DeepSeek V4. يقتصر موقعنا على تشغيل Llama فقط؛ ولا تتوفر نماذج DeepSeek في المحادثة لدينا.

مقارنة سريعة بين Llama وDeepSeek

الأسعار مأخوذة من قائمة أسعار OpenRouter المعلنة لشهر أكتوبر 2026، وذلك لإصدارات أبريل الأولى من V4 Pro وV4 Flash.

النماذج والبنية البرمجية

تستخدم العائلتان بنية «خليط الخبراء» (MoE)، حيث يُفعَّل جزء فقط من النموذج لمعالجة كل رمز، مما يحافظ على سرعة الإجابات حتى مع ضخامة حجم النموذج الكلي. يستهلك كل من Llama 4 Maverick وScout نحو 17 مليار معلمة نشطة فقط. وتوضح بطاقة نموذج DeepSeek أن DeepSeek-V4-Pro يتضمن 1.6 تريليون معلمة مع تفعيل 49 مليار معلمة منها، بينما يضم DeepSeek-V4-Flash نحو 284 مليار معلمة مع تفعيل 13 مليار معلمة، ويدعم كلاهما نافذة سياق تتسع لمليون توكن.

يقدم DeepSeek V4 أيضًا ثلاثة أنماط للتفكير المنطقي: نمط سريع دون تفكير للمهام الروتينية، ونمط Think High للتحليل المتأني، ونمط Think Max لأقصى درجات الاستدلال والتفكير العميق. أما Llama 4، فيجيب مباشرةً دون مرحلة تفكير منفصلة. وتُعد أنماط التفكير مفيدة للغاية للمسائل الرياضية المعقدة، والمنطق، والبرمجة الصعبة، ولكن على حساب وقت استجابة أطول وتوليد نصوص أكثر.

أطلقت DeepSeek لاحقًا إصدارات إضافية، شملت DeepSeek V4.1 Flash في سبتمبر 2026، والذي يدعم مدخلات النصوص والصور معًا.

حداثة البيانات والجودة

يعد DeepSeek V4 أحدث بنحو عام كامل مقارنة بـ Llama 4، وتحديثاته اللاحقة أحدث من ذلك أيضًا. تتوقف بيانات تدريب Llama 4 في أغسطس 2024. وعند التعامل مع المهام البرمجية المعقدة والاستدلال المنطقي الصعب، يتفوق DeepSeek V4 عمومًا عند تفعيل نمط التفكير. في المقابل، يتميز Llama 4 بسهولة استخدامه في المحادثات اليومية، ودعمه الأصلي لفهم الصور في كلا النموذجين الأساسيين، وسجله الموثوق في التطبيقات والأدوات البرمجية. تجدر الإشارة إلى أن أيًا من النموذجين لا يتصفح الويب بشكل تلقائي من تلقاء نفسه.

التشغيل محليًا على أجهزتك

متطلبات العتاد هي أكبر نقطة اختلاف بينهما. يعتبر Llama 4 Scout النموذج الأكثر سهولة في التشغيل محليًا؛ إذ توضح Meta أنه يعمل على بطاقة GPU واحدة من نوع H100 باستخدام تكميم Int4، ويبلغ حجم تنزيله عبر Ollama حوالي 67 جيجابايت. بينما يحتاج Llama 4 Maverick إلى مساحة تنزيل تبلغ 245 جيجابايت في Ollama. أما DeepSeek V4 Pro، بحجمه البالغ 1.6 تريليون معلمة، فهو مخصص لمراكز البيانات الضخمة. ويُعد V4 Flash أصغر منه، لكنه يظل أكبر بكثير من Scout من حيث إجمالي المعلمات. وتوصي وثائق DeepSeek بنافذة سياق لا تقل عن 384 ألف توكن لنمط Think Max، وهو ما يتطلب قدرًا هائلًا من الذاكرة.

بالنسبة لأجهزة الكمبيوتر المحمولة، يصعب تشغيل أحدث النماذج الرائدة من العائلتين؛ وتظل النماذج الأصغر مثل Llama 3.1 8B هي الخيار العملي المعتاد. راجع دليل تشغيل Llama محليًا.

شروط الترخيص

يتوفر مستودع DeepSeek V4 وأوزانه بموجب رخصة MIT، وهي واحدة من أكثر رخص البرمجيات الحرة مرونة وتساهلًا، ولا تفرض شروطًا تُذكر سوى الإبقاء على إشعار حقوق النشر الأصلي. في حين يستخدم Llama 4 ترخيص Meta المعروف باسم Llama 4 Community License؛ ورغم أنه يتيح الاستخدام التجاري، إلا أنه يفرض بعض القيود، مثل: سياسة الاستخدام المقبول، وإلزامية إسناد "Built with Llama"، وشرط الـ 700 مليون مستخدم نشط شهريًا، إلى جانب قيود استخدام النماذج متعددة الوسائط للشركات المقيمة في الاتحاد الأوروبي. يقدم دليل التراخيص لدينا شرحًا شاملًا لذلك. إذا كانت البساطة القانونية أولوية لشركتك، فإن DeepSeek يتمتع بالأفضلية هنا.

التكلفة

تتميز واجهات البرمجة (API) لكلا النموذجين بأسعار منخفضة للغاية مقارنة بنماذج الشركات الكبرى مغلقة المصدر. يُتاح Llama 4 Scout بسعر $0.10 للإدخال و$0.30 للإخراج لكل مليون توكن، ويقابله DeepSeek V4 Flash بتكلفة $0.091 و$0.182، وكلاهما زهيد التكلفة جدًا. أما Maverick، فيأتي بسعر $0.1875 و$0.6525، وهو أقل من V4 Pro البالغ $0.4427 و$0.8853 (وفق أسعار OpenRouter لشهر أكتوبر 2026). يُرجى مراعاة أن أنماط التفكير تولد رموز توكن إضافية أثناء التحليل، مما قد يرفع التكلفة الفعلية لإجابات DeepSeek مع نمط Think Max عن السعر التقديري المجرد.

كيف تختار النموذج الأنسب لك عمليًا؟

جرّب كلا النموذجين على عينة من مهامك الحقيقية. بالنسبة لـ DeepSeek، ابدأ بتجربة كل مهمة في النمط السريع دون تفكير، ولا تفعّل نمط التفكير إلا إذا كانت الإجابات بحاجة لمزيد من الدقة والعمق، حيث يستهلك التفكير وقتًا ورموز توكن إضافية. أما بالنسبة لـ Llama، فجرّب Maverick للحصول على أعلى جودة وScout للحصول على أفضل توفير اقتصادي. وإذا كنت تخطط لاستضافة النموذج بنفسك، فتحقق أولًا من متطلبات العتاد اللازمة لكل منهما؛ فهذا العامل وحده كفيل بحسم قرارك.

اختر Llama إذا كنت…

• تحتاج إلى فهم وتحليل الصور ضمن النماذج الأساسية؛
• تريد نموذجًا يمكنك استضافته محليًا على بطاقة رسوميات واحدة متطورة، مثل Scout؛
• تفضل الحصول على إجابات سريعة ومباشرة للمهام اليومية؛
• ترغب في تجربة محادثة مجانية عبر الإنترنت فورًا ودون الحاجة لتسجيل حساب.

ابدأ المحادثة مع Llama 4 Maverick

اختر DeepSeek إذا كنت…

• تحتاج إلى تفكير تحليلي متسلسل للمسائل الرياضية، أو المنطق، أو البرمجة المعقدة؛
• تفضل أبسط شروط ترخيص ممكنة (رخصة MIT)؛
• تبحث عن نموذج أحدث تم تدريبه على بيانات أكثر حداثة؛
• تمتلك بنية تحتية لمراكز البيانات أو تعتمد على DeepSeek عبر واجهات API.

يمكنك أيضًا الاطلاع على مقارنة Llama مقابل Qwen وLlama مقابل Mistral للتعرف على عائلات أخرى مفتوحة الأوزان، أو قراءة تاريخ Llama لمعرفة الجدول الزمني لإصدارات Meta.

الأسئلة الشائعة

هل DeepSeek أفضل من Llama؟

بالنسبة للاستدلال المنطقي والبرمجة المتقدمة، يُعد DeepSeek V4 أحدث وأقوى بشكل عام. بينما يدعم Llama 4 فهم الصور في كلا النموذجين الرئيسيين، وتسهل استضافته محليًا في إصدار Scout، كما يُعد أسهل وأسرع لتقديم الإجابات اليومية المباشرة.

هل كلا النموذجين مفتوحا المصدر؟

يصدر DeepSeek V4 بموجب رخصة MIT الحرة تمامًا. أما أوزان Llama فهي مفتوحة ومتاحة للجميع، لكن ترخيص الاستخدام الخاص به يفرض شروطًا محددة، لذا يُطلق عليه عادةً نموذج «مفتوح الأوزان» (Open-weight).

هل يمكنني استخدام DeepSeek عبر محادثة Llama.Online؟

لا، تقتصر المحادثة في موقعنا على نماذج Llama AI فقط، ولا تتوفر نماذج DeepSeek هنا.

أيهما أقل تكلفة عبر واجهات البرمجة (API)؟

الخيارات الأصغر متقاربة جدًا في السعر؛ حيث تبلغ تكلفة كل من Llama 4 Scout وDeepSeek V4 Flash أجزاءً ضئيلة من الدولار لكل مليون توكن. في حين يأتي Maverick بسعر أقل من V4 Pro.