Llama vs DeepSeek

Deux familles de modèles à poids ouverts

Llama et DeepSeek sont deux familles de modèles d'IA dont vous pouvez télécharger les poids. Llama provient de Meta aux États-Unis ; DeepSeek est développé par l'entreprise chinoise du même nom. Les deux publient leurs fiches de modèle (model cards) et leurs poids sur Hugging Face, utilisent une architecture à mélange d'experts (MoE) dans leurs versions les plus récentes et sont proposés par de nombreux fournisseurs cloud. Leurs différences portent sur la taille, la date de sortie, la licence, les modes de raisonnement et leurs points forts respectifs.

Ce comparatif se concentre sur la dernière génération de chacune à date d'octobre 2026 : Llama 4 Scout et Maverick face à DeepSeek V4. Notre site fonctionne exclusivement avec Llama ; les modèles DeepSeek ne sont pas disponibles dans notre chat.

Llama vs DeepSeek en un coup d'œil

Tarifs indicatifs OpenRouter, octobre 2026, pour les versions initiales d'avril de V4 Pro et V4 Flash.

Modèles et architecture

Les deux familles s'appuient sur une architecture à mélange d'experts (MoE), où seule une partie du modèle est sollicitée pour chaque token. Cela garantit des réponses rapides tout en conservant un modèle global de grande taille. Llama 4 Maverick et Scout mobilisent chacun 17 milliards de paramètres actifs. La fiche de modèle de DeepSeek indique pour DeepSeek-V4-Pro 1,6 billion de paramètres pour 49 milliards activés, et pour DeepSeek-V4-Flash 284 milliards de paramètres pour 13 milliards activés, tous deux gérant une fenêtre de contexte d'un million de tokens.

DeepSeek V4 propose également trois modes de réflexion : un mode rapide sans réflexion pour les requêtes courantes, Think High pour une analyse approfondie et Think Max pour pousser le raisonnement à son maximum. Llama 4 répond directement sans étape de réflexion distincte. Pour les mathématiques complexes, la logique ou le code élaboré, un mode de raisonnement s'avère souvent précieux, au prix de réponses plus lentes et plus longues.

DeepSeek a depuis publié d'autres versions, dont DeepSeek V4.1 Flash en septembre 2026, qui accepte à la fois le texte et les images.

Fraîcheur des données et performances

DeepSeek V4 est plus récent d'environ un an par rapport à Llama 4, et ses dernières révisions le sont encore plus. L'entraînement de Llama 4 s'arrête en août 2024. Pour le raisonnement complexe et le code, DeepSeek V4 avec le mode de réflexion activé se révèle généralement supérieur. Llama 4 est plus simple à utiliser pour les échanges quotidiens, prend en charge nativement les images sur ses deux modèles phares et bénéficie d'un vaste écosystème d'outils et d'applications. Aucun des deux modèles n'effectue de recherches sur le web de manière autonome.

Hébergement local

Les exigences matérielles constituent la différence majeure. Llama 4 Scout est le modèle le plus accessible : Meta précise qu'il tient sur un seul GPU H100 avec une quantification Int4, et son téléchargement via Ollama pèse environ 67 Go. Llama 4 Maverick nécessite 245 Go sous Ollama. DeepSeek V4 Pro, avec ses 1,6 billion de paramètres, est réservé aux centres de données. V4 Flash est plus compact mais reste bien plus lourd que Scout en nombre total de paramètres. La documentation de DeepSeek préconise par ailleurs une fenêtre de contexte d'au moins 384K tokens pour le mode Think Max, ce qui requiert énormément de mémoire.

Sur un ordinateur portable, les modèles phares les plus récents de l'une ou l'autre famille sont hors de portée ; des modèles plus légers comme Llama 3.1 8B sont le choix habituel. Consultez notre guide pour exécuter Llama en local.

Licences

Le dépôt et les poids de DeepSeek V4 sont publiés sous licence MIT, l'une des plus permissives du monde open source : très peu de contraintes au-delà de la conservation de la mention de copyright. Llama 4 utilise la Llama 4 Community License de Meta, qui autorise l'usage commercial mais impose des conditions : politique d'utilisation acceptable, attribution « Built with Llama », seuil de 700 millions d'utilisateurs actifs mensuels et restrictions sur les modèles multimodaux pour les entreprises basées dans l'UE. Notre guide sur les licences détaille ces points. Si la simplicité juridique prime pour votre organisation, DeepSeek a l'avantage.

Tarifs

Via les API, les deux options restent très économiques par rapport aux modèles propriétaires de pointe. Llama 4 Scout (0,10 $ en entrée et 0,30 $ en sortie par million de tokens) et DeepSeek V4 Flash (0,091 $ et 0,182 $) affichent des tarifs dérisoires ; Maverick (0,1875 $ et 0,6525 $) se positionne en dessous de V4 Pro (0,4427 $ et 0,8853 $, tarifs OpenRouter, octobre 2026). Attention toutefois : les modes de réflexion génèrent des tokens supplémentaires, ce qui peut rendre une réponse de DeepSeek avec Think Max plus coûteuse que le tarif de base ne le laisse supposer.

Comment choisir en pratique

Testez les deux sur un échantillon représentatif de vos cas d'usage réels. Pour DeepSeek, commencez sans le mode de réflexion et n'activez ce dernier que si les résultats sont insuffisants, car le raisonnement consomme du temps et des tokens. Pour Llama, privilégiez Maverick pour la qualité et Scout pour optimiser les coûts. Si vous envisagez un auto-hébergement, vérifiez avant tout les prérequis matériels de chaque modèle : ce critère tranche bien souvent la question d'emblée.

Choisissez Llama si…

• vous avez besoin de l'analyse d'images sur les modèles principaux ;
• vous cherchez un modèle auto-hébergeable sur un unique GPU haut de gamme, comme Scout ;
• vous préférez des réponses directes et rapides pour vos tâches quotidiennes ;
• vous souhaitez discuter en ligne gratuitement dès maintenant, sans inscription.

Discuter avec Llama 4 Maverick

Choisissez DeepSeek si…

• vous avez besoin d'un raisonnement pas à pas pour les mathématiques, la logique ou le code complexe ;
• vous recherchez la licence la plus simple possible (MIT) ;
• vous privilégiez un modèle plus récent avec des données d'entraînement plus fraîches ;
• vous disposez d'infrastructures de datacenter ou passez par une API.

Découvrez aussi Llama vs Qwen et Llama vs Mistral pour explorer d'autres familles de modèles ouverts, ou parcourez l'histoire de Llama pour retracer les étapes clés chez Meta.

FAQ

DeepSeek est-il meilleur que Llama ?

Pour le raisonnement pointu et la programmation, DeepSeek V4 est plus récent et globalement plus performant. Llama 4 prend en charge la vision sur ses deux modèles phares, s'auto-héberge plus facilement dans sa version Scout et se révèle plus pratique pour les requêtes rapides du quotidien.

Sont-ils tous les deux open source ?

DeepSeek V4 utilise la licence MIT. Les poids de Llama sont ouverts, mais sa licence communautaire impose certaines restrictions ; on parle donc généralement de modèle à poids ouverts (open-weight).

Puis-je utiliser DeepSeek sur le chat de Llama.Online ?

Non. Notre chat fonctionne exclusivement avec les modèles Llama. DeepSeek n'y est pas proposé.

Lequel est le plus économique via API ?

Les versions les plus compactes sont très proches : Llama 4 Scout et DeepSeek V4 Flash coûtent tous deux une fraction de dollar par million de tokens. Maverick est moins cher que V4 Pro.