Llama vs DeepSeek

ओपन-वेट मॉडल्स के दो परिवार

Llama और DeepSeek दोनों ऐसे AI मॉडल परिवार हैं जिनके वेट्स आप डाउनलोड कर सकते हैं। Llama अमेरिका की कंपनी Meta की ओर से आता है; DeepSeek इसी नाम की चीनी कंपनी का है। दोनों Hugging Face पर अपने मॉडल कार्ड और वेट्स पब्लिश करते हैं, दोनों अपने नए मॉडल्स में mixture-of-experts आर्किटेक्चर का उपयोग करते हैं, और दोनों ही कई क्लाउड प्रोवाइडर्स पर उपलब्ध हैं। इनमें मुख्य अंतर साइज़, रिलीज़ समय, लाइसेंसिंग, रीजनिंग मोड्स और उनकी खास खूबियों को लेकर है।

यह तुलना अक्टूबर 2026 तक की दोनों की सबसे नई जनरेशन पर आधारित है: Llama 4 Scout और Maverick बनाम DeepSeek V4। हमारी साइट केवल Llama चलाती है; हमारे चैट में DeepSeek मॉडल्स उपलब्ध नहीं हैं।

Llama बनाम DeepSeek: एक नज़र में

कीमतें OpenRouter की लिस्ट प्राइस (अक्टूबर 2026) पर आधारित हैं, जो V4 Pro और V4 Flash के शुरुआती अप्रैल रिलीज़ के लिए हैं।

मॉडल्स और आर्किटेक्चर

दोनों मॉडल परिवार mixture-of-experts आर्किटेक्चर का इस्तेमाल करते हैं, जिसमें प्रत्येक टोकन पर मॉडल का केवल एक हिस्सा ही काम करता है। इससे कुल मॉडल बड़ा होने के बावजूद जवाब तेजी से मिलते हैं। Llama 4 Maverick और Scout दोनों 17 बिलियन एक्टिव पैरामीटर्स का उपयोग करते हैं। DeepSeek के मॉडल कार्ड के अनुसार DeepSeek-V4-Pro में 1.6 ट्रिलियन कुल और 49 बिलियन एक्टिव पैरामीटर्स हैं, जबकि DeepSeek-V4-Flash में 284 बिलियन कुल और 13 बिलियन एक्टिव पैरामीटर्स हैं; दोनों ही 1 मिलियन टोकन कॉन्टेक्स्ट को सपोर्ट करते हैं।

DeepSeek V4 तीन रीजनिंग मोड्स भी प्रदान करता है: सामान्य टास्क के लिए एक तेज़ नॉन-थिंकिंग मोड, गहन विश्लेषण के लिए Think High, और Think Max जो रीजनिंग को उच्चतम स्तर तक ले जाता है। Llama 4 बिना किसी अलग थिंकिंग फेज़ के सीधे जवाब देता है। मल्टी-स्टेप मैथ्स, लॉजिक और जटिल कोडिंग के लिए रीजनिंग मोड काफी मददगार साबित होता है, भले ही इसमें जवाब थोड़े धीमे और लंबे हों।

DeepSeek ने इसके बाद और भी वर्ज़न जारी किए हैं, जिनमें सितंबर 2026 का DeepSeek V4.1 Flash शामिल है, जो टेक्स्ट और इमेज दोनों स्वीकार करता है।

नया डेटा और क्वालिटी

DeepSeek V4, Llama 4 की तुलना में लगभग एक साल नया है और इसके बाद के अपडेट्स और भी नए हैं। Llama 4 का ट्रेनिंग डेटा अगस्त 2024 पर समाप्त होता है। कठिन रीजनिंग और कोडिंग के लिए, थिंकिंग मोड ऑन होने पर DeepSeek V4 आमतौर पर बेहतर विकल्प है। Llama 4 रोज़मर्रा की चैट के लिए उपयोग में आसान है, अपने दोनों मुख्य मॉडल्स में नेटिवली इमेज प्रोसेस कर सकता है, और ऐप्स व टूल्स में इसका एक लंबा ट्रैक रिकॉर्ड है। दोनों में से कोई भी मॉडल अपने आप वेब सर्च नहीं करता।

इन्हें खुद रन करना (सेल्फ-होस्टिंग)

हार्डवेयर के मामले में दोनों में सबसे बड़ा अंतर है। Llama 4 Scout इन सब में सबसे आसानी से रन होने वाला मॉडल है: Meta के अनुसार यह Int4 क्वांटाइजेशन के साथ सिंगल H100 GPU पर फिट हो जाता है, और Ollama पर इसका डाउनलोड साइज़ लगभग 67 GB है। Ollama में Llama 4 Maverick का डाउनलोड 245 GB का है। DeepSeek V4 Pro, अपने 1.6 ट्रिलियन पैरामीटर्स के साथ, एक डेटा-सेंटर लेवल का मॉडल है। V4 Flash छोटा है, लेकिन कुल पैरामीटर्स के मामले में यह भी Scout से काफी बड़ा है। DeepSeek अपने Think Max मोड के लिए कम से कम 384K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो की सिफारिश करता है, जिसके लिए बहुत अधिक मेमोरी की आवश्यकता होती है।

लैपटॉप के लिए किसी भी परिवार का नया फ्लैगशिप मॉडल प्रैक्टिकल नहीं है; इसके लिए आमतौर पर Llama 3.1 8B जैसे छोटे मॉडल्स चुने जाते हैं। देखें Llama को लोकली रन कैसे करें।

लाइसेंसिंग

DeepSeek V4 का रिपॉजिटरी और वेट्स MIT License के तहत जारी किए गए हैं, जो सबसे अनुमेय (permissive) ओपन-सोर्स लाइसेंसों में से एक है: इसमें कॉपीराइट नोटिस बनाए रखने के अलावा बहुत कम शर्तें हैं। Llama 4 में Meta का Llama 4 Community License इस्तेमाल होता है, जो कॉमर्शियल इस्तेमाल की अनुमति तो देता है लेकिन कुछ शर्तें जोड़ता है: जैसे एक्सेप्टेबल यूज़ पॉलिसी, "Built with Llama" एट्रिब्यूशन, 70 करोड़ (700 million) मंथली एक्टिव यूज़र्स की सीमा और EU स्थित कंपनियों के लिए मल्टीमॉडल मॉडल्स पर प्रतिबंध। हमारी लाइसेंस गाइड में इन्हें विस्तार से समझाया गया है। यदि आपकी कंपनी के लिए आसान लाइसेंसिंग मायने रखती है, तो DeepSeek आगे है।

खर्च

API के ज़रिए दोनों ही क्लोज़्ड फ्रंटियर मॉडल्स की तुलना में काफी सस्ते हैं। প্রতি मिलियन टोकन Llama 4 Scout ($0.10 इनपुट और $0.30 आउटपुट) और DeepSeek V4 Flash ($0.091 और $0.182) दोनों की दरें बहुत कम हैं; Maverick ($0.1875 और $0.6525) की कीमत V4 Pro ($0.4427 और $0.8853) से कम है (OpenRouter लिस्ट प्राइस, अक्टूबर 2026)। ध्यान रखें कि रीजनिंग मोड्स अतिरिक्त थिंकिंग टोकन जनरेट करते हैं, इसलिए Think Max के साथ DeepSeek के जवाब की लागत लिस्ट प्राइस से अधिक हो सकती है।

प्रैक्टिकल फैसला कैसे लें

अपने असल काम के कुछ टास्क पर दोनों को टेस्ट करें। DeepSeek के लिए, पहले हर टास्क को नॉन-थिंकिंग मोड में आज़माएं और केवल वहीं थिंकिंग ऑन करें जहाँ जवाब अधूरे लगें, क्योंकि रीजनिंग में समय और टोकन दोनों ज़्यादा लगते हैं। Llama के लिए, बेहतर क्वालिटी हेतु Maverick और कम लागत के लिए Scout आज़माएं। यदि आप खुद होस्ट करने की सोच रहे हैं, तो सबसे पहले हर मॉडल की हार्डवेयर ज़रूरतों की जांच करें; अक्सर फैसला उसी से तय हो जाता है।

Llama चुनें यदि…

• आप मुख्य मॉडल्स में इमेज समझने की क्षमता चाहते हैं;
• आपको ऐसा मॉडल चाहिए जिसे Scout की तरह एक सिंगल हाई-एंड GPU पर सेल्फ-होस्ट किया जा सके;
• आप रोज़मर्रा के कामों के लिए तेज़ और सीधे जवाब पसंद करते हैं;
• आप बिना साइन अप किए अभी बिल्कुल मुफ्त ऑनलाइन चैट करना चाहते हैं।

Llama 4 Maverick के साथ चैट करें

DeepSeek चुनें यदि…

• आपको कठिन मैथ्स, लॉजिक या कोड के लिए स्टेप-बाय-स्टेप रीजनिंग चाहिए;
• आप सबसे सरल लाइसेंस (MIT) चाहते हैं;
• आप नए ट्रेनिंग डेटा वाला अधिक आधुनिक मॉडल चाहते हैं;
• आपके पास डेटा-सेंटर हार्डवेयर है या आप API के ज़रिए DeepSeek इस्तेमाल करते हैं।

अन्य ओपन-वेट मॉडल्स के लिए Llama बनाम Qwen और Llama बनाम Mistral भी देखें, या Meta की पूरी टाइमलाइन के लिए Llama इतिहास पढ़ें।

FAQ

क्या DeepSeek, Llama से बेहतर है?

कठिन रीजनिंग और कोडिंग के लिए DeepSeek V4 नया है और आमतौर पर अधिक ताकतवर है। Llama 4 अपने दोनों मुख्य मॉडल्स में इमेज प्रोसेस कर सकता है, Scout के रूप में इसे सेल्फ-होस्ट करना आसान है, और यह रोज़मर्रा के त्वरित जवाबों के लिए अधिक सरल है।

क्या दोनों ओपन सोर्स हैं?

DeepSeek V4 में MIT License का उपयोग होता है। Llama के वेट्स ओपन हैं, लेकिन इसके कम्युनिटी लाइसेंस में कुछ शर्तें जुड़ी हैं, इसलिए इसे आमतौर पर ओपन-वेट कहा जाता है।

क्या मैं Llama.Online चैट में DeepSeek का उपयोग कर सकता हूँ?

नहीं। हमारी चैट केवल Llama मॉडल्स चलाती है। DeepSeek यहाँ उपलब्ध नहीं है।

API के ज़रिए कौन सा सस्ता है?

दोनों के सबसे छोटे ऑप्शंस में कड़ा मुकाबला है: प्रति मिलियन टोकन Llama 4 Scout और DeepSeek V4 Flash दोनों की कीमत एक डॉलर के छोटे से हिस्से के बराबर है। वहीं Maverick की कीमत V4 Pro से कम है।