Llama vs DeepSeek

Dalawang pamilya ng open-weight models

Ang Llama at DeepSeek ay parehong pamilya ng mga AI model na puwede mong i-download ang weights. Ang Llama ay gawa ng Meta sa United States; ang DeepSeek naman ay mula sa kumpanyang Tsino na may parehong pangalan. Pareho silang naglalabas ng model cards at weights sa Hugging Face, parehong gumagamit ng mixture-of-experts designs sa kanilang pinakabagong models, at parehong available sa maraming cloud providers. Nagkakaiba sila sa laki, edad, licensing, reasoning modes, at kung saan pinakamahusay ang bawat isa.

Ikinukumpara dito ang pinakabagong henerasyon ng bawat isa as of Oktubre 2026: Llama 4 Scout at Maverick laban sa DeepSeek V4. Llama lang ang gumagana sa aming site; hindi available ang DeepSeek models sa aming chat.

Llama vs DeepSeek sa isang sulyap

Ang mga presyo ay ayon sa list price ng OpenRouter, Okt 2026, para sa orihinal na April release ng V4 Pro at V4 Flash.

Mga model at disenyo

Parehong gumagamit ang dalawang pamilya ng mixture-of-experts design, kung saan bahagi lang ng model ang gumagana sa bawat token. Dahil dito, mabilis pa rin ang mga sagot kahit napakalaki ng kabuuang model. Ang Llama 4 Maverick at Scout ay parehong gumagamit ng 17 bilyong active parameters. Ayon sa model card ng DeepSeek, ang DeepSeek-V4-Pro ay may 1.6 trilyong parameters at 49 bilyong activated, habang ang DeepSeek-V4-Flash ay may 284 bilyong parameters at 13 bilyong activated, na parehong sumusuporta sa isang milyong tokens ng context.

May tatlong reasoning mode din ang DeepSeek V4: isang mabilis na non-thinking mode para sa mga karaniwang gawain, Think High para sa masusing pagsusuri, at Think Max, na todo kung mag-isip. Diretso namang sumasagot ang Llama 4 nang walang hiwalay na thinking phase. Para sa multi-step na math, lohika, at komplikadong code, madalas na nakatutulong ang reasoning mode, ngunit kapalit nito ang mas mabagal at mas mahabang mga tugon.

Mula noon ay naglabas pa ang DeepSeek ng mga karagdagang bersyon, kabilang ang DeepSeek V4.1 Flash noong Setyembre 2026, na tumatanggap ng text at mga larawan.

Pagiging bago at kalidad

Mas bago nang halos isang taon ang DeepSeek V4 kaysa sa Llama 4, at mas bago pa ang mga pinakahuling update nito. Nagtatapos ang training data ng Llama 4 noong Agosto 2024. Para sa mahihirap na reasoning at coding, mas malakas na opsyon sa pangkalahatan ang DeepSeek V4 kapag naka-on ang thinking. Mas madaling gamitin ang Llama 4 para sa pang-araw-araw na chat, natural na nakakabasa ng mga larawan sa dalawang pangunahing model nito, at subok na sa napakaraming app at tool. Walang kakayahan ang alinman sa dalawa na mag-search sa web nang mag-isa.

Pagpapatakbo nang sarili (self-hosting)

Sa hardware pinaka-nagkakaiba ang dalawa. Ang Llama 4 Scout ang pinaka-accessible sa mga model na ito: ayon sa Meta, kasya ito sa isang H100 GPU gamit ang Int4 quantization, at humigit-kumulang 67 GB lang ang download nito sa Ollama. Ang Llama 4 Maverick naman ay 245 GB na download sa Ollama. Ang DeepSeek V4 Pro, sa 1.6 trilyong parameters nito, ay pang-data center talaga. Mas maliit ang V4 Flash pero mas malaki pa rin nang di-hamak sa Scout kung kabuuang parameters ang titingnan. Inirerekomenda rin sa card ng DeepSeek ang context window na di-bababa sa 384K tokens para sa Think Max mode nito, na nangangailangan ng napakalaking memory.

Para sa mga laptop, hindi praktikal ang pinakabagong flagship ng alinmang pamilya; ang mas maliliit na model tulad ng Llama 3.1 8B ang karaniwang pinipili. Tingnan ang patakbuhin ang Llama nang lokal.

Lisensya

Ang repository at weights ng DeepSeek V4 ay inilabas sa ilalim ng MIT License, isa sa mga pinakamaluwag na open-source license: halos walang ibang kondisyon bukod sa pagpapanatili ng copyright notice. Ginagamit naman ng Llama 4 ang Llama 4 Community License ng Meta, na nagpapahintulot ng commercial use pero may mga dagdag na kondisyon: ang acceptable use policy, "Built with Llama" attribution, ang limitasyon na 700 milyong monthly active users, at restriksyon sa multimodal models para sa mga kumpanyang nakabase sa EU. Ipinaliliwanag ang mga ito sa aming gabay sa lisensya. Kung mahalaga sa kumpanya mo ang simpleng licensing, mas lamang dito ang DeepSeek.

Gastos

Sa pamamagitan ng mga API, pareho silang mura kumpara sa mga closed frontier model. Ang Llama 4 Scout sa halagang $0.10 input at $0.30 output kada milyong tokens at ang DeepSeek V4 Flash sa $0.091 at $0.182 ay parehong napakababa; ang Maverick sa $0.1875 at $0.6525 ay mas mababa kaysa sa V4 Pro sa $0.4427 at $0.8853 (list price ng OpenRouter, Okt 2026). Ang mga reasoning mode ay gumagawa ng karagdagang thinking tokens, kaya ang sagot ng DeepSeek gamit ang Think Max ay maaaring maging mas mahal kaysa sa nakasaad sa list price nito.

Paano magdesisyon sa aktwal na paggamit

Subukan pareho sa ilan sa iyong mga totoong gawain. Sa DeepSeek, subukan muna ang bawat gawain sa non-thinking mode at i-on lang ang thinking kung kulang ang sagot, dahil kumakain ng dagdag na oras at tokens ang reasoning. Sa Llama, subukan ang Maverick para sa kalidad at Scout para makatipid. Kung plano mong mag-self-host, alamin muna ang kailangang hardware ng bawat model bago ang anupaman; madalas na iyon pa lang ay sapat na para makapagdesisyon.

Piliin ang Llama kung…

• gusto mo ng image understanding sa mga pangunahing model;
• kailangan mo ng model na kaya mong i-self-host sa isang high-end GPU, tulad ng Scout;
• mas gusto mo ang mabilis at direktang mga sagot para sa pang-araw-araw na gawain;
• gusto mo ng libreng online chat ngayon din, nang walang sign-up.

Makipag-chat sa Llama 4 Maverick

Piliin ang DeepSeek kung…

• kailangan mo ng step-by-step reasoning para sa mahirap na math, lohika, o code;
• gusto mo ng pinakasimpleng lisensya hangga't maaari (MIT);
• gusto mo ng mas bagong model na may mas sariwang training data;
• mayroon kang data-center hardware o gagamitin mo ang DeepSeek sa pamamagitan ng API.

Tingnan din ang Llama vs Qwen at Llama vs Mistral para sa iba pang open-weight na pamilya, o ang kasaysayan ng Llama para sa timeline ng Meta.

FAQ

Mas maganda ba ang DeepSeek kaysa sa Llama?

Para sa mahihirap na reasoning at coding, mas bago at mas malakas sa pangkalahatan ang DeepSeek V4. Nakakabasa naman ng mga larawan ang Llama 4 sa dalawang pangunahing model nito, mas madaling i-self-host sa bersyong Scout, at mas simple para sa mabilisang pang-araw-araw na mga sagot.

Pareho ba silang open source?

Gumagamit ang DeepSeek V4 ng MIT License. Bukas ang weights ng Llama, ngunit may mga dagdag na kondisyon ang community license nito, kaya karaniwan itong tinatawag na open-weight.

Puwede ko bang gamitin ang DeepSeek sa chat ng Llama.Online?

Hindi. Llama models lang ang gumagana sa aming chat. Hindi available ang DeepSeek dito.

Alin ang mas mura gamit ang API?

Magkalapit ang pinakamaliliit na opsyon: barya lang sa dolyar kada milyong tokens ang Llama 4 Scout at DeepSeek V4 Flash. Mas mura naman ang presyo ng Maverick kaysa sa V4 Pro.