Llama vs DeepSeek

Dua rumpun model open-weight

Llama dan DeepSeek sama-sama merupakan rumpun model AI yang bobot parameternya (weights) bisa Anda unduh. Llama dikembangkan oleh Meta di Amerika Serikat; DeepSeek berasal dari perusahaan Tiongkok dengan nama yang sama. Keduanya memublikasikan model card serta bobot model di Hugging Face, memanfaatkan arsitektur mixture-of-experts pada model terbarunya, dan disediakan oleh banyak penyedia cloud. Perbedaannya terletak pada ukuran, tanggal rilis, lisensi, mode penalaran, serta keunggulan masing-masing rumpun.

Perbandingan ini mengulas generasi terbaru dari masing-masing model per Oktober 2026: Llama 4 Scout dan Maverick berhadapan dengan DeepSeek V4. Situs kami hanya menjalankan Llama; model DeepSeek tidak tersedia di chat kami.

Sekilas tentang Llama vs DeepSeek

Harga berdasarkan daftar harga OpenRouter, Okt 2026, untuk rilis perdana V4 Pro dan V4 Flash pada bulan April.

Model dan arsitektur

Kedua rumpun model ini menggunakan arsitektur mixture-of-experts, yaitu hanya sebagian model yang bekerja untuk memproses setiap token. Pendekatan ini membuat respons tetap cepat meski ukuran total model sangat besar. Llama 4 Maverick dan Scout masing-masing memakai 17 miliar parameter aktif. Model card DeepSeek menjelaskan bahwa DeepSeek-V4-Pro memiliki 1,6 triliun parameter dengan 49 miliar yang aktif, sedangkan DeepSeek-V4-Flash memiliki 284 miliar parameter dengan 13 miliar yang aktif. Keduanya mendukung konteks hingga satu juta token.

DeepSeek V4 juga menyediakan tiga mode penalaran: mode non-thinking yang cepat untuk tugas rutin, Think High untuk analisis mendalam, dan Think Max yang mengoptimalkan penalaran semaksimal mungkin. Llama 4 langsung menjawab tanpa tahap berpikir terpisah. Untuk matematika bertahap, logika, dan coding rumit, mode penalaran kerap sangat membantu, dengan kompromi respons yang lebih lambat dan lebih panjang.

DeepSeek kemudian meluncurkan versi lanjutan, termasuk DeepSeek V4.1 Flash pada September 2026, yang mendukung input teks dan gambar.

Kebaruan dan kualitas

DeepSeek V4 sekitar satu tahun lebih baru dibandingkan Llama 4, dan pembaruan berikutnya bahkan jauh lebih baru. Data pelatihan Llama 4 berakhir pada Agustus 2024. Untuk penalaran rumit dan coding, DeepSeek V4 dengan mode berpikir aktif umumnya merupakan pilihan yang lebih unggul. Llama 4 lebih praktis untuk obrolan sehari-hari, mampu membaca gambar secara bawaan di kedua model utamanya, serta memiliki rekam jejak panjang dalam berbagai aplikasi dan integrasi tools. Tak satu pun dari kedua model ini yang dapat menjelajahi web secara otomatis.

Menjalankan model sendiri

Kebutuhan perangkat keras menjadi perbedaan terbesar di antara keduanya. Llama 4 Scout adalah model yang paling mudah diakses: Meta menyatakan model ini muat di satu GPU H100 dengan kuantisasi Int4, dan ukuran unduhan Ollama sekitar 67 GB. Llama 4 Maverick berukuran 245 GB di Ollama. DeepSeek V4 Pro, dengan 1,6 triliun parameter, dirancang khusus untuk infrastruktur pusat data. V4 Flash memang lebih kecil, tetapi parameter totalnya masih jauh lebih besar daripada Scout. Model card DeepSeek juga menyarankan context window minimal 384K token untuk mode Think Max, yang membutuhkan memori sangat besar.

Untuk laptop, model unggulan terbaru dari kedua rumpun ini jelas kurang praktis; model yang lebih ringkas seperti Llama 3.1 8B adalah pilihan yang lazim. Lihat panduan menjalankan Llama secara lokal.

Lisensi

Repositori dan bobot DeepSeek V4 dirilis di bawah MIT License, salah satu lisensi open source yang paling fleksibel: hampir tanpa syarat selain mencantumkan pemberitahuan hak cipta. Llama 4 menggunakan Llama 4 Community License dari Meta, yang mengizinkan penggunaan komersial dengan beberapa syarat: kebijakan penggunaan yang wajar (acceptable use policy), atribusi "Built with Llama", batasan 700 juta pengguna aktif bulanan, serta batasan model multimodal bagi perusahaan yang berbasis di Uni Eropa. Panduan lisensi kami menjelaskan detail ini. Jika kesederhanaan lisensi menjadi prioritas perusahaan Anda, DeepSeek lebih unggul.

Biaya

Melalui API, keduanya tergolong terjangkau jika dibandingkan dengan model frontier tertutup. Llama 4 Scout seharga $0,10 input dan $0,30 output per satu juta token serta DeepSeek V4 Flash di harga $0,091 dan $0,182 sama-sama sangat hemat; Maverick dengan $0,1875 dan $0,6525 masih lebih murah daripada V4 Pro di harga $0,4427 dan $0,8853 (daftar harga OpenRouter, Okt 2026). Mode penalaran menghasilkan token berpikir tambahan, sehingga respons DeepSeek dengan Think Max bisa memakan biaya lebih tinggi dari sekadar perkiraan harga per tokennya.

Cara menentukan pilihan

Ujilah keduanya secara langsung pada beberapa tugas nyata Anda. Untuk DeepSeek, cobalah setiap tugas dalam mode non-thinking terlebih dahulu, lalu aktifkan mode berpikir hanya jika hasil jawabannya dirasa kurang optimal, mengingat proses penalaran memerlukan waktu dan token ekstra. Untuk Llama, gunakan Maverick demi kualitas terbaik dan Scout untuk efisiensi biaya. Jika Anda berencana melakukan self-hosting, periksa kebutuhan perangkat keras masing-masing model sebelum memutuskan; faktor ini sering kali menjadi penentu utama.

Pilih Llama jika…

• Anda membutuhkan pemahaman visual/gambar pada model utama;
• Anda memerlukan model yang bisa di-host sendiri di satu GPU canggih, seperti Scout;
• Anda menginginkan jawaban yang cepat dan langsung untuk tugas sehari-hari;
• Anda ingin langsung mencoba chat online gratis sekarang, tanpa perlu mendaftar.

Chat dengan Llama 4 Maverick

Pilih DeepSeek jika…

• Anda memerlukan penalaran langkah-demi-langkah untuk matematika, logika, atau coding rumit;
• Anda menginginkan lisensi yang paling praktis dan bebas (MIT);
• Anda menginginkan model yang lebih baru dengan data pelatihan yang lebih mutakhir;
• Anda memiliki infrastruktur pusat data atau menggunakan DeepSeek via API.

Lihat juga Llama vs Qwen dan Llama vs Mistral untuk melihat rumpun model open-weight lainnya, atau riwayat Llama untuk menyimak linimasa dari Meta.

FAQ

Apakah DeepSeek lebih baik daripada Llama?

Untuk penalaran rumit dan coding, DeepSeek V4 lebih baru dan secara umum lebih tangguh. Llama 4 mampu memproses gambar di kedua model utamanya, lebih mudah di-host sendiri dalam versi Scout, dan lebih praktis untuk jawaban cepat sehari-hari.

Apakah keduanya open source?

DeepSeek V4 menggunakan MIT License. Bobot model Llama memang terbuka, tetapi lisensi komunitasnya memiliki sejumlah ketentuan khusus, sehingga model ini umumnya disebut open-weight.

Bisakah saya menggunakan DeepSeek di chat Llama.Online?

Tidak. Chat kami hanya menjalankan model Llama. DeepSeek tidak tersedia di sini.

Mana yang lebih murah via API?

Untuk varian terkecil, harganya bersaing ketat: Llama 4 Scout dan DeepSeek V4 Flash sama-sama mematok tarif di bawah satu dolar per satu juta token. Sementara itu, tarif resmi Maverick lebih rendah daripada V4 Pro.