Llama vs DeepSeek

Zwei Familien von Open-Weight-Modellen

Llama und DeepSeek sind beides KI-Modellfamilien, deren Gewichte frei heruntergeladen werden können. Llama stammt von Meta aus den USA; DeepSeek kommt vom gleichnamigen chinesischen Unternehmen. Beide veröffentlichen Model Cards und Gewichte auf Hugging Face, setzen bei ihren neuesten Modellen auf Mixture-of-Experts-Architekturen und werden von zahlreichen Cloud-Anbietern bereitgestellt. Die Unterschiede liegen in Größe, Aktualität, Lizenzierung, Reasoning-Modi und ihren jeweiligen Stärken.

Dieser Vergleich betrachtet die jeweils neueste Generation mit Stand Oktober 2026: Llama 4 Scout und Maverick im Vergleich zu DeepSeek V4. Auf unserer Website läuft ausschließlich Llama; DeepSeek-Modelle sind in unserem Chat nicht verfügbar.

Llama vs. DeepSeek im Überblick

Preise entsprechen den Listenpreisen von OpenRouter (Okt. 2026) für die ursprünglichen April-Releases von V4 Pro und V4 Flash.

Modelle und Architektur

Beide Modellfamilien nutzen ein Mixture-of-Experts-Design (MoE), bei dem pro Token nur ein Teil des Modells aktiv ist. Das sorgt für schnelle Antworten bei gleichzeitig enormer Modellgröße. Llama 4 Maverick und Scout nutzen jeweils 17 Milliarden aktive Parameter. Die Model Card von DeepSeek beschreibt DeepSeek-V4-Pro mit 1,6 Billionen Parametern (49 Milliarden aktiv) und DeepSeek-V4-Flash mit 284 Milliarden Parametern (13 Milliarden aktiv) – beide mit Unterstützung für ein Kontextfenster von einer Million Tokens.

DeepSeek V4 bietet zudem drei Reasoning-Modi: einen schnellen Non-Thinking-Modus für Routineaufgaben, Think High für gründliche Analysen und Think Max für maximale Denktiefe. Llama 4 antwortet direkt ohne separate Denkphase. Bei mehrstufiger Mathematik, Logik und komplexem Code zahlt sich ein Reasoning-Modus oft aus – allerdings auf Kosten von Geschwindigkeit und Antwortlänge.

DeepSeek hat seitdem weitere Versionen veröffentlicht, darunter DeepSeek V4.1 Flash im September 2026, das sowohl Text als auch Bilder verarbeiten kann.

Aktualität und Qualität

DeepSeek V4 ist etwa ein Jahr jünger als Llama 4, und spätere Updates sind noch aktueller. Das Trainingsdatenfenster von Llama 4 endet im August 2024. Für anspruchsvolles logisches Denken und Programmieren ist DeepSeek V4 mit aktiviertem Reasoning meist die stärkere Wahl. Llama 4 ist im alltäglichen Chat unkomplizierter, verarbeitet Bilder nativ in beiden Hauptmodellen und ist in Apps und Tools seit Langem bewährt. Keines der Modelle führt eigenständig Websuchen durch.

Lokaler Betrieb

Bei den Hardware-Anforderungen unterscheiden sich die beiden am deutlichsten. Llama 4 Scout ist das zugänglichste dieser Modelle: Laut Meta läuft es mit Int4-Quantisierung auf einer einzelnen H100-GPU; der Download über Ollama ist etwa 67 GB groß. Llama 4 Maverick bringt es in Ollama auf 245 GB. DeepSeek V4 Pro ist mit 1,6 Billionen Parametern ein reines Rechenzentrumsmodell. V4 Flash ist zwar kleiner, bei den Gesamtparametern aber immer noch deutlich schwerer als Scout. Zudem empfiehlt DeepSeek für den Modus Think Max ein Kontextfenster von mindestens 384.000 Tokens, was extrem viel Arbeitsspeicher erfordert.

Für Laptops ist keines der neuesten Flaggschiffe praktikabel; hier greift man typischerweise zu kleineren Modellen wie Llama 3.1 8B. Mehr dazu erfährst du im Guide Llama lokal ausführen.

Lizenzierung

Das Repository und die Gewichte von DeepSeek V4 stehen unter der MIT License – einer der freizügigsten Open-Source-Lizenzen überhaupt, die kaum mehr als den Erhalt des Urheberrechtshinweises verlangt. Llama 4 nutzt Metas Llama 4 Community License: Sie erlaubt die kommerzielle Nutzung, knüpft daran aber Bedingungen wie die Acceptable Use Policy, den Hinweis "Built with Llama", eine Schwelle von 700 Millionen monatlich aktiven Nutzern sowie Beschränkungen für multimodale Modelle für Unternehmen mit Sitz in der EU. Unser Lizenz-Guide fasst die Details zusammen. Wenn es dir auf maximale lizenzrechtliche Einfachheit ankommt, liegt DeepSeek vorn.

Kosten

Über APIs sind beide Modelle im Vergleich zu proprietären Spitzenmodellen sehr günstig. Llama 4 Scout ($0.10 Input / $0.30 Output pro Million Tokens) und DeepSeek V4 Flash ($0.091 / $0.182) sind extrem preiswert; Maverick ($0.1875 / $0.6525) ist günstiger gelistet als V4 Pro ($0.4427 / $0.8853; Listenpreise von OpenRouter, Okt. 2026). Da Reasoning-Modi zusätzliche Denk-Tokens erzeugen, kann eine Antwort von DeepSeek mit Think Max in der Praxis mehr kosten, als der Basispreis vermuten lässt.

Entscheidungshilfe für die Praxis

Teste beide an einigen deiner typischen Aufgaben. Starte bei DeepSeek zunächst im Non-Thinking-Modus und schalte Reasoning nur hinzu, wenn die Antworten nicht ausreichen – denn Nachdenken kostet Zeit und Tokens. Teste bei Llama Maverick für höchste Qualität und Scout für optimale Kosteneffizienz. Wenn du selbst hosten willst, prüfe als Erstes die Hardware-Voraussetzungen – das gibt meist schon den Ausschlag.

Wähle Llama, wenn…

• du Bildverständnis direkt in den Hauptmodellen brauchst;
• du ein Modell suchst, das du auf einer einzelnen High-End-GPU selbst hosten kannst (wie Scout);
• du schnelle, direkte Antworten für Routineaufgaben bevorzugst;
• du sofort und ohne Registrierung kostenlos online chatten möchtest.

Jetzt mit Llama 4 Maverick chatten

Wähle DeepSeek, wenn…

• du schrittweises Reasoning für komplexe Mathematik, Logik oder Programmieraufgaben brauchst;
• du die denkbar unkomplizierteste Lizenz möchtest (MIT);
• du ein neueres Modell mit aktuellerem Trainingsdatenstand suchst;
• du über Rechenzentrums-Hardware verfügst oder DeepSeek per API nutzt.

Sieh dir auch unsere Vergleiche Llama vs. Qwen und Llama vs. Mistral für weitere Open-Weight-Familien an oder entdecke Metas Modellgeschichte in der Llama-Chronik.

Häufige Fragen (FAQ)

Ist DeepSeek besser als Llama?

Bei anspruchsvollem logischem Denken und Coding ist DeepSeek V4 neuer und in der Regel leistungsstärker. Llama 4 unterstützt Bildverarbeitung in beiden Hauptmodellen, lässt sich als Scout einfacher lokal hosten und ist unkomplizierter für schnelle Antworten im Alltag.

Sind beide Open Source?

DeepSeek V4 nutzt die MIT License. Llamas Gewichte sind frei zugänglich, Metas Community-Lizenz enthält jedoch Nutzungsbedingungen – weshalb man meist von Open-Weight-Modellen spricht.

Kann ich DeepSeek im Chat auf Llama.Online nutzen?

Nein. Unser Chat läuft ausschließlich mit Llama-Modellen. DeepSeek ist hier nicht verfügbar.

Was ist über eine API günstiger?

Die kleineren Varianten liegen sehr nah beieinander: Llama 4 Scout und DeepSeek V4 Flash kosten beide nur Bruchteile eines Dollars pro Million Tokens. Maverick ist im Listenpreis günstiger als V4 Pro.