Llama বনাম DeepSeek
Meta এবং DeepSeek উভয়ই ডাউনলোডযোগ্য মডেলের ওয়েট প্রকাশ করে। লাইসেন্স, সাইজ ও চালানোর খরচের দিক থেকে এদের অনেক তফাত রয়েছে। দেখে নিন পাশাপাশি তুলনা।
ওপেন-ওয়েট মডেলের দুটি পরিবার
Llama এবং DeepSeek উভয়ই এমন AI মডেল পরিবার, যেগুলোর ওয়েট আপনি সরাসরি ডাউনলোড করতে পারেন। Llama তৈরি করেছে যুক্তরাষ্ট্রের Meta; আর DeepSeek এসেছে একই নামের চীনা কোম্পানি থেকে। উভয় প্রতিষ্ঠানই Hugging Face-এ তাদের মডেল কার্ড ও ওয়েট প্রকাশ করে, উভয়ই তাদের নতুন মডেলগুলোতে মিক্সচার-অব-এক্সপার্টস (MoE) ডিজাইন ব্যবহার করে এবং অনেক ক্লাউড প্রোভাইডারের কাছেই এগুলো পাওয়া যায়। তবে আকার, প্রকাশের সময়, লাইসেন্সিং, রিজনিং মোড এবং কার্যক্ষমতার দিক থেকে এদের মধ্যে স্পষ্ট পার্থক্য রয়েছে।
এই তুলনামূলক আলোচনায় অক্টোবর ২০২৬ পর্যন্ত উভয়ের সর্বশেষ প্রজন্মের মডেলগুলোকে বিবেচনা করা হয়েছে: DeepSeek V4-এর বিপরীতে Llama 4 Scout এবং Maverick। আমাদের সাইটে শুধুমাত্র Llama চলে; আমাদের চ্যাটে DeepSeek মডেলগুলো উপলব্ধ নয়।
এক নজরে Llama বনাম DeepSeek
| Llama 4 | DeepSeek V4 | |
|---|---|---|
| মুক্তির সময় | এপ্রিল ২০২৫ | এপ্রিল ২০২৬ (প্রিভিউ), অক্টোবর ২০২৬ পর্যন্ত আপডেট |
| প্রধান মডেলসমূহ | Scout: মোট ১০৯ বিলিয়ন, সক্রিয় ১৭ বিলিয়ন; Maverick: মোট ৪০০ বিলিয়ন, সক্রিয় ১৭ বিলিয়ন | V4 Flash: মোট ২৮৪ বিলিয়ন, সক্রিয় ১৩ বিলিয়ন; V4 Pro: মোট ১.৬ ট্রিলিয়ন, সক্রিয় ৪৯ বিলিয়ন |
| কনটেক্সট (মডেল কার্ড) | Scout ১০M, Maverick ১M টোকেন | ১M টোকেন |
| ইনপুট | টেক্সট ও ছবি | টেক্সট (V4 Pro এবং Flash); টেক্সট ও ছবি (V4.1 Flash) |
| রিজনিং মোড | স্ট্যান্ডার্ড উত্তর | Non-think, Think High, Think Max |
| লাইসেন্স | Llama 4 Community License | MIT License |
| প্রতি ১M টোকেনে API খরচ (ইনপুট / আউটপুট) | Maverick $০.১৮৭৫ / $০.৬৫২৫; Scout $০.১০ / $০.৩০ | V4 Pro $০.৪৪২৭ / $০.৮৮৫৩; V4 Flash $০.০৯১ / $০.১৮২ |
মূল্যগুলো OpenRouter-এর তালিকাভুক্ত মূল্য (অক্টোবর ২০২৬), যা V4 Pro এবং V4 Flash-এর মূল এপ্রিল সংস্করণের জন্য প্রযোজ্য।
মডেল এবং আর্কিটেকচার
উভয় পরিবারই মিক্সচার-অব-এক্সপার্টস ডিজাইন ব্যবহার করে, যেখানে প্রতিটি টোকেনের জন্য মডেলের কেবল একটি নির্দিষ্ট অংশ কাজ করে। এতে মোট মডেলটি বিশাল হওয়া সত্ত্বেও উত্তরের গতি দ্রুত থাকে। Llama 4 Maverick এবং Scout প্রতিটিতে ১৭ বিলিয়ন সক্রিয় প্যারামিটার ব্যবহৃত হয়। DeepSeek-এর মডেল কার্ড অনুযায়ী DeepSeek-V4-Pro-তে ১.৬ ট্রিলিয়ন প্যারামিটারের মধ্যে ৪৯ বিলিয়ন এবং DeepSeek-V4-Flash-এ ২৮৪ বিলিয়ন প্যারামিটারের মধ্যে ১৩ বিলিয়ন প্যারামিটার সক্রিয় থাকে; উভয় মডেলই ১০ লাখ (১M) টোকেন কনটেক্সট সাপোর্ট করে।
DeepSeek V4-এ তিনটি রিজনিং মোডও রয়েছে: দৈনন্দিন কাজের জন্য দ্রুতগতির Non-think মোড, গভীর বিশ্লেষণের জন্য Think High, এবং জটিল যুক্তিতর্কের চূড়ান্ত স্তরের জন্য Think Max। অন্যদিকে Llama 4 কোনো পৃথক চিন্তার ধাপ ছাড়াই সরাসরি উত্তর দেয়। ধাপে ধাপে গণিত, যুক্তি এবং জটিল কোডিংয়ের ক্ষেত্রে রিজনিং মোড প্রায়ই বেশ কার্যকর, তবে এর জন্য উত্তর পেতে কিছুটা বেশি সময় এবং দীর্ঘ রেসপন্সের প্রয়োজন হয়।
DeepSeek পরবর্তীতে আরও সংস্করণ প্রকাশ করেছে, যার মধ্যে সেপ্টেম্বর ২০২৬-এ আসা DeepSeek V4.1 Flash অন্যতম, যা টেক্সট ও ছবি উভয়ই গ্রহণ করে।
হালনাগাদ তথ্য ও সক্ষমতা
DeepSeek V4 হলো Llama 4-এর চেয়ে প্রায় এক বছরের নতুন, এবং এর সাম্প্রতিক আপডেটগুলো আরও আধুনিক। Llama 4-এর ট্রেনিং ডেটা শেষ হয়েছে আগস্ট ২০২৪-এ। জটিল রিজনিং ও কোডিংয়ের জন্য থিঙ্কিং সক্রিয় থাকা DeepSeek V4 সাধারণত বেশি শক্তিশালী। তবে দৈনন্দিন চ্যাটের জন্য Llama 4 ব্যবহার করা সহজ, এর উভয় প্রধান মডেলেই সরাসরি ছবি বিশ্লেষণের সুবিধা রয়েছে এবং বিভিন্ন অ্যাপ ও টুলে এর নির্ভরযোগ্য ব্যবহারের দীর্ঘ ইতিহাস রয়েছে। কোনো মডেলই নিজে থেকে ওয়েব সার্চ করতে পারে না।
নিজে হোস্ট করে চালানো
হার্ডওয়্যারের চাহিদাতেই উভয়ের সবচেয়ে বড় পার্থক্য দেখা যায়। এই মডেলগুলোর মধ্যে Llama 4 Scout চালানো সবচেয়ে সহজ: Meta জানিয়েছে যে এটি Int4 কোয়ান্টাইজেশন সহ একটিমাত্র H100 GPU-তেই চলে যায়, এবং Ollama-তে এর ডাউনলোড সাইজ প্রায় ৬৭ GB। Ollama-তে Llama 4 Maverick-এর সাইজ ২৪৫ GB। অন্যদিকে ১.৬ ট্রিলিয়ন প্যারামিটারের DeepSeek V4 Pro মূলত ডেটা-সেন্টারের উপযোগী মডেল। V4 Flash আকারে কিছুটা ছোট হলেও মোট প্যারামিটারের দিক থেকে Scout-এর চেয়ে অনেক বড়। DeepSeek-এর কার্ডে Think Max মোডের জন্য কমপক্ষে ৩৮৪K টোকেনের কনটেক্সট উইন্ডো ব্যবহারের পরামর্শ দেওয়া হয়েছে, যার জন্য প্রচুর মেমরির প্রয়োজন।
ল্যাপটপে চালানোর জন্য কোনো পরিবারেরই সর্বশেষ ফ্ল্যাগশিপ বাস্তবসম্মত নয়; এ ক্ষেত্রে সাধারণত Llama 3.1 8B-এর মতো ছোট মডেল বেছে নেওয়া হয়। বিস্তারিত দেখুন Llama লোকাল ডিভাইসে চালান পৃষ্ঠায়।
লাইসেন্সিং
DeepSeek V4-এর রিপোজিটরি ও ওয়েট MIT License-এর অধীনে প্রকাশিত, যা অন্যতম উন্মুক্ত ওপেন-সোর্স লাইসেন্স: কপিরাইট নোটিশ বজায় রাখা ছাড়া এতে খুব একটা শর্ত নেই। Llama 4-এ ব্যবহৃত হয়েছে Meta-র Llama 4 Community License, যা বাণিজ্যিক ব্যবহারের অনুমতি দিলেও কিছু শর্ত যোগ করে: যেমন গ্রহণযোগ্য ব্যবহারের নীতিমালা (acceptable use policy), "Built with Llama" স্বীকৃতি, মাসিক ৭০ কোটি সক্রিয় ব্যবহারকারীর সীমা এবং ইইউ-ভিত্তিক কোম্পানিগুলোর জন্য মাল্টিমোডাল মডেলের ওপর সীমাবদ্ধতা। আমাদের লাইসেন্স নির্দেশিকায় এ বিষয়ে বিস্তারিত ব্যাখ্যা রয়েছে। আপনার প্রতিষ্ঠানের জন্য লাইসেন্সের সরলতা গুরুত্বপূর্ণ হলে DeepSeek এগিয়ে থাকবে।
খরচ
API ব্যবহারের ক্ষেত্রে ফ্রন্টিয়ার ক্লোজড মডেলগুলোর তুলনায় উভয়ই বেশ সাশ্রয়ী। প্রতি মিলিয়ন টোকেনে Llama 4 Scout-এর $০.১০ ইনপুট ও $০.৩০ আউটপুট এবং DeepSeek V4 Flash-এর $০.০৯১ ও $০.১৮২ খরচ উভয়ই অত্যন্ত কম; Maverick-এর $০.১৮৭৫ ও $০.৬৫২৫ খরচ V4 Pro-এর $০.৪৪২৭ ও $০.৮৮৫৩-এর চেয়ে কম (OpenRouter তালিকাভুক্ত মূল্য, অক্টোবর ২০২৬)। তবে রিজনিং মোডে অতিরিক্ত থিঙ্কিং টোকেন তৈরি হয়, তাই Think Max সহ DeepSeek-এর একটি উত্তরের খরচ তালিকাভুক্ত মূল্যের চেয়ে বেশি হতে পারে।
ব্যবহারিক ক্ষেত্রে কীভাবে সিদ্ধান্ত নেবেন
আপনার বাস্তব কাজের কয়েকটি নমুনা দিয়ে দুটি মডেলই পরীক্ষা করে দেখুন। DeepSeek-এর ক্ষেত্রে প্রথমে Non-thinking মোডে চেষ্টা করুন এবং উত্তর যথেষ্ট না হলে তবেই থিঙ্কিং অন করুন, কারণ রিজনিংয়ের জন্য বাড়তি সময় ও টোকেন খরচ হয়। Llama-র ক্ষেত্রে কোয়ালিটির জন্য Maverick এবং কম খরচের জন্য Scout ব্যবহার করে দেখুন। আপনি যদি নিজে হোস্ট করতে চান, তবে শুরুতেই প্রতিটি মডেলের প্রয়োজনীয় হার্ডওয়্যার যাচাই করে নিন; অনেক সময় কেবল এই একটি কারণেই সিদ্ধান্ত নেওয়া সহজ হয়ে যায়।
Llama বেছে নিন যদি…
- আপনি প্রধান মডেলগুলোতেই ছবি বিশ্লেষণের সুবিধা চান;
- আপনার এমন একটি মডেল দরকার যা Scout-এর মতো একটিমাত্র হাই-এন্ড GPU-তেই নিজে হোস্ট করা যায়;
- দৈনন্দিন কাজের জন্য আপনি দ্রুত ও সরাসরি উত্তর পছন্দ করেন;
- আপনি কোনো সাইন-আপ ছাড়াই এখনই সম্পূর্ণ বিনামূল্যে অনলাইন চ্যাট করতে চান।
Llama 4 Maverick-এর সাথে চ্যাট করুন
DeepSeek বেছে নিন যদি…
- কঠিন গণিত, যুক্তি বা কোডিংয়ের জন্য আপনার ধাপে ধাপে রিজনিং প্রয়োজন হয়;
- আপনি সবচেয়ে সহজ ও শর্তহীন লাইসেন্স (MIT) চান;
- আপনার আরও সাম্প্রতিক ট্রেনিং ডেটাসহ নতুন মডেলের প্রয়োজন হয়;
- আপনার কাছে ডেটা-সেন্টার হার্ডওয়্যার থাকে অথবা আপনি API-এর মাধ্যমে DeepSeek ব্যবহার করেন।
অন্যান্য ওপেন-ওয়েট মডেল পরিবারের তথ্যের জন্য Llama বনাম Qwen এবং Llama বনাম Mistral দেখুন, অথবা Meta-র টাইমলাইনের জন্য Llama-র ইতিহাস দেখে নিতে পারেন।
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
DeepSeek কি Llama-র চেয়ে ভালো?
জটিল রিজনিং এবং কোডিংয়ের ক্ষেত্রে DeepSeek V4 তুলনামূলকভাবে নতুন এবং সাধারণত বেশি শক্তিশালী। তবে Llama 4 এর উভয় প্রধান মডেলেই ছবি পড়তে পারে, Scout সংস্করণে নিজে হোস্ট করা অনেক সহজ এবং দ্রুত দৈনন্দিন উত্তরের জন্য এটি বেশ কার্যকর।
উভয় মডেলই কি ওপেন সোর্স?
DeepSeek V4-এ MIT License ব্যবহৃত হয়। Llama-র ওয়েট সবার জন্য উন্মুক্ত হলেও এর কমিউনিটি লাইসেন্সে কিছু শর্ত যুক্ত থাকায় এটিকে সাধারণত ওপেন-ওয়েট বলা হয়।
আমি কি Llama.Online চ্যাটে DeepSeek ব্যবহার করতে পারব?
না। আমাদের চ্যাটে কেবল Llama AI মডেলগুলো চলে। DeepSeek এখানে উপলব্ধ নয়।
API-এর মাধ্যমে কোনটি বেশি সাশ্রয়ী?
ছোট মডেলগুলোর খরচ প্রায় কাছাকাছি: Llama 4 Scout এবং DeepSeek V4 Flash উভয়ের খরচই প্রতি মিলিয়ন টোকেনে এক ডলারের সামান্য ভগ্নাংশ মাত্র। বড় মডেলের ক্ষেত্রে Maverick-এর খরচ V4 Pro-এর চেয়ে কম।
Llama-কে আপনার প্রথম প্রশ্নটি করুন
কোনো অ্যাকাউন্ট বা ইনস্টলেশনের ঝামেলা নেই। চ্যাট ওপেন করুন, মেসেজ লিখুন এবং দেখুন Llama কী করতে পারে।
Llama চ্যাট খুলুন