Llama vs DeepSeek

Dos familias de modelos de pesos abiertos

Llama y DeepSeek son familias de modelos de IA cuyos pesos puedes descargar. Llama proviene de Meta en Estados Unidos; DeepSeek, de la empresa china del mismo nombre. Ambas publican sus fichas de modelo (model cards) y pesos en Hugging Face, usan arquitecturas de mezcla de expertos en sus versiones más recientes y están disponibles en muchos proveedores en la nube. Las diferencias radican en el tamaño, la antigüedad, las licencias, los modos de razonamiento y los puntos fuertes de cada familia.

Esta comparativa analiza la generación más reciente de cada una a octubre de 2026: Llama 4 Scout y Maverick frente a DeepSeek V4. Nuestro sitio solo ejecuta Llama; los modelos de DeepSeek no están disponibles en nuestro chat.

Llama vs DeepSeek de un vistazo

Precios de lista en OpenRouter a octubre de 2026 para los lanzamientos originales de abril de V4 Pro y V4 Flash.

Modelos y arquitectura

Ambas familias utilizan una arquitectura de mezcla de expertos (MoE), en la que solo una parte del modelo procesa cada token. Esto mantiene respuestas rápidas mientras el modelo general sigue siendo enorme. Llama 4 Maverick y Scout activan 17 mil millones de parámetros cada uno. La ficha de DeepSeek describe a DeepSeek-V4-Pro con 1.6 billones de parámetros (1.6T) y 49 mil millones activos, y a DeepSeek-V4-Flash con 284 mil millones y 13 mil millones activos; ambos admiten un millón de tokens de contexto.

DeepSeek V4 también ofrece tres modos de razonamiento: un modo rápido sin razonamiento previo para tareas rutinarias, Think High para análisis detallados y Think Max, que lleva el razonamiento al límite. Llama 4 responde directamente sin una fase previa de pensamiento. Para matemáticas complejas, lógica y programación avanzada, un modo de razonamiento suele ayudar, a cambio de respuestas más lentas y extensas.

Desde entonces, DeepSeek ha lanzado más versiones, como DeepSeek V4.1 Flash en septiembre de 2026, que admite texto e imágenes.

Actualización y calidad

DeepSeek V4 es aproximadamente un año más reciente que Llama 4, y sus actualizaciones posteriores lo son aún más. Los datos de entrenamiento de Llama 4 terminan en agosto de 2024. Para razonamiento complejo y programación, DeepSeek V4 con el modo de pensamiento activado suele ser la opción más sólida. Llama 4 es más sencillo para el chat cotidiano, procesa imágenes de forma nativa en sus dos modelos principales y cuenta con un amplio historial de integración en apps y herramientas. Ninguno de los dos busca en la web por sí solo.

Ejecución local

El hardware es donde más difieren. Llama 4 Scout es el modelo más accesible de este grupo: Meta señala que cabe en una sola GPU H100 con cuantización Int4, y su descarga en Ollama pesa unos 67 GB. Llama 4 Maverick requiere 245 GB en Ollama. DeepSeek V4 Pro, con 1.6 billones de parámetros, es un modelo para centros de datos. V4 Flash es más pequeño, pero sigue superando ampliamente a Scout en parámetros totales. Además, la ficha de DeepSeek recomienda una ventana de contexto de al menos 384K tokens para su modo Think Max, lo que exige muchísima memoria.

Para laptops, los modelos insignia más nuevos de ninguna de las dos familias resultan prácticos; opciones más ligeras como Llama 3.1 8B son la alternativa habitual. Consulta cómo ejecutar Llama en local.

Licencias

El repositorio y los pesos de DeepSeek V4 se publican bajo la MIT License, una de las licencias de código abierto más permisivas, con muy pocas condiciones además de conservar el aviso de copyright. Llama 4 utiliza la Llama 4 Community License de Meta, que permite el uso comercial pero añade condiciones: la política de uso aceptable, la atribución "Built with Llama", el límite de 700 millones de usuarios activos mensuales y una restricción en modelos multimodales para empresas con sede en la UE. Nuestra guía de licencias lo explica en detalle. Si la simplicidad de la licencia es clave para tu empresa, DeepSeek lleva la delantera.

Costos

A través de API, ambos son económicos en comparación con los modelos de frontera propietarios. Llama 4 Scout a $0.10 de entrada y $0.30 de salida por millón de tokens, y DeepSeek V4 Flash a $0.091 y $0.182, son opciones sumamente accesibles; Maverick, a $0.1875 y $0.6525, se ubica por debajo de V4 Pro con $0.4427 y $0.8853 (precios de lista de OpenRouter, oct. 2026). Los modos de razonamiento generan tokens adicionales de pensamiento, por lo que una respuesta de DeepSeek con Think Max puede costar más de lo que sugiere su precio de lista.

Cómo elegir en la práctica

Prueba ambos con algunas de tus tareas reales. Con DeepSeek, prueba primero cada tarea en modo normal y activa el razonamiento solo si la respuesta se queda corta, ya que razonar consume más tiempo y tokens. Con Llama, prueba Maverick para máxima calidad y Scout para optimizar costos. Si planeas alojarlos por tu cuenta, revisa el hardware necesario antes de decidir nada; muchas veces, ese único factor define la elección.

Elige Llama si…

• buscas comprensión de imágenes en los modelos principales;
• necesitas un modelo que puedas alojar en una sola GPU de gama alta, como Scout;
• prefieres respuestas rápidas y directas para el día a día;
• quieres chatear gratis en línea ahora mismo, sin registrarte.

Chatear con Llama 4 Maverick

Elige DeepSeek si…

• necesitas razonamiento paso a paso para matemáticas complejas, lógica o código;
• prefieres la licencia más simple posible (MIT);
• buscas un modelo más reciente con datos de entrenamiento más actualizados;
• cuentas con hardware de centro de datos o usas DeepSeek vía API.

Mira también nuestras comparativas Llama vs Qwen y Llama vs Mistral para conocer otras familias de pesos abiertos, o la historia de Llama para ver la evolución de Meta.

Preguntas frecuentes

¿DeepSeek es mejor que Llama?

Para razonamiento complejo y programación, DeepSeek V4 es más reciente y suele ofrecer mejores resultados. Llama 4 analiza imágenes en sus dos modelos principales, es más fácil de alojar localmente con Scout y resulta más práctico para respuestas rápidas de uso diario.

¿Ambos son de código abierto?

DeepSeek V4 utiliza la MIT License. Los pesos de Llama son públicos, pero su licencia comunitaria añade ciertas condiciones, por lo que suele clasificarse como de pesos abiertos (open-weight).

¿Puedo usar DeepSeek en el chat de Llama.Online?

No. Nuestro chat funciona exclusivamente con modelos Llama. DeepSeek no está disponible aquí.

¿Cuál es más económico vía API?

Las opciones más compactas tienen precios muy similares: Llama 4 Scout y DeepSeek V4 Flash cuestan apenas una fracción de dólar por millón de tokens. Maverick tiene un precio de lista inferior al de V4 Pro.