Llama در برابر DeepSeek

دو خانواده از مدل‌های با وزن باز (Open-Weight)

Llama و DeepSeek هر دو خانواده‌هایی از مدل‌های هوش مصنوعی هستند که می‌توانید وزن‌های آن‌ها را دانلود کنید. Llama توسط Meta در ایالات متحده توسعه یافته است؛ DeepSeek متعلق به شرکتی چینی با همین نام است. هر دو کارت مدل (model card) و وزن‌های خود را در Hugging Face منتشر می‌کنند، هر دو در جدیدترین مدل‌های خود از معماری ترکیبی از متخصصان (MoE) بهره می‌برند و هر دو توسط ارائه‌دهندگان ابری متعددی ارائه می‌شوند. تفاوت‌های آن‌ها در اندازه، تاریخ انتشار، مجوزها، حالت‌های استدلال و نقاط قوت اصلی هر خانواده نهفته است.

این مقایسه به جدیدترین نسل هر دو تا اکتبر ۲۰۲۶ نگاهی می‌اندازد: Llama 4 Scout و Maverick در برابر DeepSeek V4. سایت ما تنها Llama را اجرا می‌کند؛ مدل‌های DeepSeek در چت ما در دسترس نیستند.

نگاهی اجمالی به Llama در برابر DeepSeek

قیمت‌ها بر اساس نرخ اعلامی OpenRouter در اکتبر ۲۰۲۶ برای نسخه‌های اولیه منتشرشده V4 Pro و V4 Flash در آوریل هستند.

مدل‌ها و معماری

هر دو خانواده از معماری ترکیبی از متخصصان (MoE) استفاده می‌کنند که در آن برای هر توکن تنها بخشی از مدل فعال می‌شود. این رویکرد ضمن حفظ اندازه بزرگ مدل، پاسخ‌دهی را بسیار سریع نگه می‌دارد. مدل‌های Llama 4 Maverick و Scout هر کدام از ۱۷ میلیارد پارامتر فعال استفاده می‌کنند. کارت مدل DeepSeek، مدل DeepSeek-V4-Pro را با ۱.۶ تریلیون پارامتر و ۴۹ میلیارد فعال، و DeepSeek-V4-Flash را با ۲۸۴ میلیارد پارامتر و ۱۳ میلیارد فعال توصیف می‌کند که هر دو از ۱ میلیون توکن زمینه پشتیبانی می‌کنند.

مدل DeepSeek V4 همچنین سه حالت استدلال ارائه می‌دهد: یک حالت بدون فکر (Non-think) سریع برای کارهای روتین، حالت Think High برای تحلیل‌های دقیق، و حالت Think Max برای به حداکثر رساندن عمق استدلال. در مقابل، Llama 4 بدون فاز تفکر جداگانه، به‌طور مستقیم پاسخ می‌دهد. برای مسائل چندمرحله‌ای ریاضی، منطق و کدهای پیچیده، حالت استدلال اغلب بسیار مفید است؛ هرچند زمان پاسخ‌دهی را طولانی‌تر و خروجی را مفصل‌تر می‌کند.

DeepSeek نسخه‌های جدیدتری نیز منتشر کرده است، از جمله DeepSeek V4.1 Flash در سپتامبر ۲۰۲۶ که از ورودی متن و تصویر پشتیبانی می‌کند.

تازگی داده‌ها و کیفیت

مدل DeepSeek V4 حدود یک سال از Llama 4 جدیدتر است و به‌روزرسانی‌های بعدی آن باز هم تازه‌تر هستند. داده‌های آموزشی Llama 4 به اوت ۲۰۲۴ ختم می‌شود. برای استدلال‌های دشوار و برنامه‌نویسی، DeepSeek V4 با حالت تفکر فعال، معمولاً انتخاب قوی‌تری است. در عین حال، Llama 4 برای چت‌های روزمره ساده‌تر است، به صورت پیش‌فرض در هر دو مدل اصلی خود تصویر می‌خواند و سابقه بسیار درخشانی در انواع برنامه‌ها و ابزارها دارد. هیچ‌کدام از مدل‌ها به خودی خود قابلیت جستجوی وب را ندارند.

اجرای مدل‌ها توسط خودتان

سخت‌افزار همان جایی است که این دو مدل بیشترین تفاوت را دارند. Llama 4 Scout دردسترس‌ترین مدل در این میان است: Meta اعلام کرده که با کوانتیزاسیون Int4 روی یک GPU منفرد H100 جا می‌شود و حجم دانلود آن در Ollama حدود ۶۷ گیگابایت است. حجم دانلود Llama 4 Maverick در Ollama حدود ۲۴۵ گیگابایت است. مدل DeepSeek V4 Pro با ۱.۶ تریلیون پارامتر، مدلی ویژه دیتاسنترهاست. مدل V4 Flash کوچک‌تر است اما باز هم از نظر کل پارامترها بسیار بزرگ‌تر از Scout است. علاوه بر این، کارت مدل DeepSeek برای حالت Think Max پنجره زمینه‌ای حداقل ۳۸۴ هزار توکنی را پیشنهاد می‌دهد که به حافظه بسیار زیادی نیاز دارد.

برای لپ‌تاپ‌ها، پرچمداران جدید هیچ‌کدام از این دو خانواده کاربردی نیستند؛ مدل‌های کوچک‌تر مانند Llama 3.1 8B انتخاب معمول به شمار می‌روند. راهنمای اجرای محلی Llama را بررسی کنید.

مجوز و لایسنس

مخزن و وزن‌های DeepSeek V4 تحت مجوز MIT License منتشر شده‌اند که یکی از آزادترین مجوزهای منبع‌باز است: تقریباً هیچ شرطی جز حفظ اعلان کپی‌رایت ندارد. Llama 4 از مجوز Llama 4 Community License شرکت Meta استفاده می‌کند که استفاده تجاری را مجاز می‌داند اما شرایطی به آن اضافه می‌کند: خط‌مشی استفاده قابل‌قبول، ذکر عبارت "Built with Llama"، آستانه حداکثر ۷۰۰ میلیون کاربر فعال ماهانه و محدودیت‌هایی برای مدل‌های چندوجهی برای شرکت‌های مستقر در اتحادیه اروپا. راهنمای مجوزهای ما این موارد را توضیح می‌دهد. اگر سادگی قوانین حقوقی و مجوز برای شرکت شما اولویت دارد، DeepSeek برتری دارد.

هزینه‌ها

از طریق API، هر دو مدل در مقایسه با مدل‌های پیشروی اختصاصی بسیار مقرون‌به‌صرفه هستند. مدل Llama 4 Scout با هزینه ورودی $0.10 و خروجی $0.30 به ازای هر میلیون توکن و مدل DeepSeek V4 Flash با $0.091 و $0.182 هر دو بسیار ارزان هستند؛ Maverick با $0.1875 و $0.6525 پایین‌تر از V4 Pro با قیمت $0.4427 و $0.8853 قرار می‌گیرد (قیمت‌های OpenRouter، اکتبر ۲۰۲۶). حالت‌های استدلال توکن‌های فکری اضافه‌ای تولید می‌کنند؛ بنابراین یک پاسخ DeepSeek با حالت Think Max ممکن است بیش از آنچه در لیست قیمت آمده، هزینه داشته باشد.

نحوه انتخاب در عمل

هر دو را روی چند نمونه از کارهای واقعی خود بسنجید. برای DeepSeek، ابتدا هر کار را در حالت بدون تفکر تست کنید و فقط در صورتی که پاسخ کافی نبود، حالت تفکر را روشن کنید، زیرا استدلال زمان و توکن بیشتری مصرف می‌کند. برای Llama، مدل Maverick را برای کیفیت و Scout را برای کاهش هزینه امتحان کنید. اگر قصد میزبانی اختصاصی (self-host) دارید، قبل از هر چیز سخت‌افزار مورد نیاز هر مدل را بررسی کنید؛ این مورد اغلب به تنهایی تعیین‌کننده نهایی است.

Llama را انتخاب کنید اگر…

• می‌خواهید در مدل‌های اصلی، پردازش و درک تصویر داشته باشید؛
• به مدلی نیاز دارید که بتوانید آن را روی یک پردازنده گرافیکی قدرتمند به‌تنهایی میزبانی کنید (مانند Scout)؛
• برای وظایف روزمره، پاسخ‌های سریع و مستقیم را ترجیح می‌دهید؛
• می‌خواهید همین حالا بدون ثبت‌نام، گفتگوی آنلاین رایگان داشته باشید.

چت با Llama 4 Maverick

DeepSeek را انتخاب کنید اگر…

• برای مسائل دشوار ریاضی، منطق یا کدنویسی به استدلال گام‌به‌گام نیاز دارید؛
• به‌دنبال ساده‌ترین مجوز ممکن (MIT) هستید؛
• مدل تازه‌تری با داده‌های آموزشی به‌روزتر می‌خواهید؛
• سخت‌افزارهای مخصوص دیتاسنتر در اختیار دارید یا از طریق API از آن استفاده می‌کنید.

همچنین برای آشنایی با دیگر خانواده‌های با وزن باز، Llama در برابر Qwen و Llama در برابر Mistral را ببینید، یا نگاهی به تاریخچه Llama و روند توسعه Meta بیندازید.

پرسش‌های متداول

آیا DeepSeek از Llama بهتر است؟

برای استدلال‌های دشوار و کدنویسی، DeepSeek V4 جدیدتر و معمولاً قوی‌تر است. Llama 4 در هر دو مدل اصلی خود تصویر می‌خواند، در قالب Scout اجرای محلی آسان‌تری دارد و برای پاسخ‌های سریع و روزمره سرراست‌تر است.

آیا هر دو منبع‌باز (Open Source) هستند؟

مدل DeepSeek V4 از مجوز MIT License بهره می‌برد. وزن‌های Llama باز هستند، اما مجوز جامعه کاربری آن شرایطی را اعمال می‌کند؛ از این رو معمولاً به عنوان مدلی با «وزن باز» (open-weight) شناخته می‌شود.

آیا می‌توانم در چت Llama.Online از DeepSeek استفاده کنم؟

خیر. چت ما فقط مدل‌های Llama را اجرا می‌کند. مدل‌های DeepSeek در اینجا در دسترس نیستند.

کدام مدل از طریق API ارزان‌تر است؟

کوچک‌ترین مدل‌های هر دو بسیار نزدیک‌اند: Llama 4 Scout و DeepSeek V4 Flash هر دو تنها کسری از یک دلار به ازای هر میلیون توکن هزینه دارند. نرخ Maverick نیز ارزان‌تر از V4 Pro ثبت شده است.