Llama vs DeepSeek

Due famiglie di modelli open-weight

Llama e DeepSeek sono entrambe famiglie di modelli AI di cui puoi scaricare i pesi. Llama è sviluppato da Meta negli Stati Uniti; DeepSeek proviene dall'omonima azienda cinese. Entrambi pubblicano schede del modello e pesi su Hugging Face, utilizzano un'architettura mixture-of-experts nelle versioni più recenti e sono disponibili tramite numerosi provider cloud. Le differenze risiedono in dimensioni, data di rilascio, licenze, modalità di ragionamento e ambiti d'eccellenza.

Questo confronto analizza l'ultima generazione di ciascuna famiglia a ottobre 2026: Llama 4 Scout e Maverick contro DeepSeek V4. Il nostro sito utilizza esclusivamente Llama; i modelli DeepSeek non sono disponibili nella nostra chat.

Llama vs DeepSeek a colpo d'occhio

I prezzi si basano sul listino OpenRouter di ottobre 2026 per i rilasci iniziali di aprile di V4 Pro e V4 Flash.

Modelli e architettura

Entrambe le famiglie sfruttano un'architettura mixture-of-experts, in cui solo una parte del modello si attiva per ciascun token. Questo permette di mantenere risposte veloci pur conservando una dimensione totale imponente. Llama 4 Maverick e Scout attivano ciascuno 17 miliardi di parametri. La scheda tecnica di DeepSeek descrive DeepSeek-V4-Pro con 1,6 trilioni di parametri (49 miliardi attivi) e DeepSeek-V4-Flash con 284 miliardi di parametri (13 miliardi attivi), entrambi con una finestra di contesto di un milione di token.

DeepSeek V4 offre anche tre modalità di ragionamento: una modalità rapida non-thinking per compiti di routine, Think High per analisi accurate e Think Max, che spinge il ragionamento al massimo delle sue capacità. Llama 4 risponde in modo diretto senza una fase di pensiero separata. Per problemi complessi di logica, matematica a più passaggi e programmazione avanzata, una modalità di ragionamento è spesso preziosa, al costo però di risposte più lente e prolisse.

DeepSeek ha successivamente introdotto ulteriori versioni, tra cui DeepSeek V4.1 Flash nel settembre 2026, capace di elaborare sia testo che immagini.

Aggiornamento e qualità

DeepSeek V4 è più recente di circa un anno rispetto a Llama 4, e i suoi ultimi aggiornamenti lo sono ancora di più. I dati di addestramento di Llama 4 si fermano ad agosto 2024. Per compiti complessi di ragionamento e codice, DeepSeek V4 con la modalità di pensiero attiva è generalmente la scelta più potente. Llama 4 è più immediato per la chat quotidiana, supporta le immagini in modo nativo in entrambi i modelli principali e vanta un ecosistema collaudato di app e strumenti. Nessuno dei due modelli effettua ricerche sul web in autonomia.

Esecuzione in locale

L'hardware è l'aspetto in cui differiscono maggiormente. Llama 4 Scout è il più accessibile tra questi modelli: Meta segnala che può girare su una singola GPU H100 con quantizzazione Int4, e il download tramite Ollama pesa circa 67 GB. Llama 4 Maverick richiede un download di 245 GB su Ollama. DeepSeek V4 Pro, con i suoi 1,6 trilioni di parametri, richiede infrastrutture da data center. V4 Flash è più compatto, ma comunque molto più grande di Scout per numero complessivo di parametri. La scheda di DeepSeek consiglia inoltre una finestra di contesto di almeno 384K token per la modalità Think Max, con un consumo di memoria considerevole.

Per l'uso su portatili, i modelli di punta più recenti di entrambe le famiglie non sono praticabili; opzioni più leggere come Llama 3.1 8B rappresentano la scelta consueta. Scopri di più su come eseguire Llama in locale.

Licenze

Repository e pesi di DeepSeek V4 sono rilasciati con MIT License, una delle licenze open source più permissive in assoluto, che richiede praticamente solo di mantenere l'attribuzione del copyright. Llama 4 adotta la Llama 4 Community License di Meta, che consente l'uso commerciale ma impone vincoli: il rispetto della policy d'uso accettabile, l'attribuzione "Built with Llama", la soglia dei 700 milioni di utenti attivi mensili e una limitazione sui modelli multimodali per le aziende con sede nell'UE. Puoi approfondire questi aspetti nella nostra guida alle licenze. Se la semplicità della licenza è un fattore critico per la tua azienda, DeepSeek offre un chiaro vantaggio.

Costi

Tramite API, entrambi risultano molto economici rispetto ai modelli proprietari frontier. Llama 4 Scout (0,10 $ input e 0,30 $ output per milione di token) e DeepSeek V4 Flash (0,091 $ e 0,182 $) presentano costi ridottissimi; Maverick (0,1875 $ e 0,6525 $) costa meno di V4 Pro (0,4427 $ e 0,8853 $ secondo il listino OpenRouter di ottobre 2026). Le modalità di ragionamento generano token di pensiero aggiuntivi, quindi una risposta DeepSeek con Think Max può costare più di quanto suggerisca il prezzo base.

Come scegliere nella pratica

Mettili alla prova sui tuoi casi d'uso concreti. Con DeepSeek, prova prima ogni richiesta in modalità non-thinking e attiva il ragionamento solo se la risposta non è all'altezza, dato che pensare comporta più tempo e token. Con Llama, punta su Maverick per la qualità e su Scout per contenere i costi. Se intendi gestire l'hosting in locale, verifica anzitutto i requisiti hardware di ciascun modello: spesso questo singolo fattore risolverà ogni dubbio.

Scegli Llama se…

• vuoi l'analisi delle immagini integrata nei modelli principali;
• cerchi un modello che puoi ospitare in autonomia su una singola GPU di fascia alta, come Scout;
• preferisci risposte rapide e dirette per i task di tutti i giorni;
• vuoi chattare online gratis adesso, senza alcuna registrazione.

Chatta con Llama 4 Maverick

Scegli DeepSeek se…

• ti serve un ragionamento dettagliato passo per passo per problemi complessi di logica, matematica o codice;
• vuoi la massima semplicità di licenza (MIT);
• cerchi un modello più recente con dati di addestramento più freschi;
• disponi di un'infrastruttura data center o usi DeepSeek via API.

Dai un'occhiata anche a Llama vs Qwen e Llama vs Mistral per esplorare altre famiglie open-weight, oppure alla storia di Llama per ripercorrere l'evoluzione dei modelli Meta.

Domande frequenti

DeepSeek è migliore di Llama?

Per il codice e il ragionamento complesso, DeepSeek V4 è più recente e generalmente più performante. Llama 4 analizza le immagini in entrambi i modelli principali, è più accessibile da ospitare in locale nella versione Scout ed è più pratico per risposte rapide nell'uso quotidiano.

Sono entrambi open source?

DeepSeek V4 adotta la licenza MIT. I pesi di Llama sono aperti, ma la sua licenza comunitaria introduce delle condizioni, motivo per cui viene solitamente definito open-weight.

Posso usare DeepSeek nella chat di Llama.Online?

No. La nostra chat supporta unicamente i modelli Llama. I modelli DeepSeek non sono disponibili qui.

Quale costa meno tramite API?

Sui modelli più compatti la differenza è minima: sia Llama 4 Scout che DeepSeek V4 Flash costano frazioni di dollaro per milione di token. Maverick risulta più economico di V4 Pro a listino.