Llama vs DeepSeek

2つのオープンウェイトモデルファミリー

LlamaとDeepSeekは、どちらも重み（ウェイト）をダウンロードして利用できるAIモデルファミリーです。Llamaは米国のMetaが、DeepSeekは同名の中国企業が開発しています。両者ともHugging Faceでモデルカードと重みを公開しており、最新モデルではMixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャを採用、多くのクラウドプロバイダーでも提供されています。違いは、サイズ、リリース時期、ライセンス、推論モード、そしてそれぞれの得意分野にあります。

この比較では、2026年10月時点での両者の最新世代であるLlama 4 ScoutおよびMaverickと、DeepSeek V4を比較します。当サイトではLlamaのみを実行しており、チャットでDeepSeekモデルを利用することはできません。

LlamaとDeepSeekの比較一覧

価格は2026年10月時点のOpenRouter公式価格（V4 ProおよびV4 Flashの2025年4月初期リリース版）に基づきます。

モデル構成と設計

どちらのファミリーもMixture-of-Experts（MoE）設計を採用しており、各トークンに対してモデルの一部のみを稼働させます。これにより、モデル全体の規模を大きく保ちながら高速な応答を実現しています。Llama 4 MaverickとScoutは、それぞれ170億（17B）のアクティブパラメータを使用します。一方、DeepSeekのモデルカードによると、DeepSeek-V4-Proは総計1.6兆パラメータ中490億、DeepSeek-V4-Flashは総計2840億パラメータ中130億がアクティブになり、どちらも100万トークンのコンテキストに対応しています。

また、DeepSeek V4は3つの推論モードを提供しています。定型タスク向けの高速なNon-thinkモード、綿密な分析を行うThink High、そして徹底的に推論を深めるThink Maxです。対してLlama 4は、思考プロセスを挟まずダイレクトに回答を生成します。複数ステップの数学、論理問題、複雑なコーディングでは推論モードが役立つ場面が多いものの、応答時間やトークン消費量は増加します。

DeepSeekはその後もバージョンアップを重ね、2026年9月にはテキストと画像の両方に対応するDeepSeek V4.1 Flashをリリースしました。

鮮度とクオリティ

DeepSeek V4はLlama 4よりも約1年新しく、その後のアップデートによりさらに鮮度が増しています。Llama 4のトレーニングデータは2024年8月で終了しています。難度の高い推論やコーディングにおいては、思考モードを有効にしたDeepSeek V4の方が一般的に優れています。一方、Llama 4は日常的な会話で手軽に使いやすく、主要2モデルとも標準で画像認識に対応しており、アプリやツールでの豊富な実績があります。なお、どちらのモデルも単体でWeb検索を行う機能はありません。

ローカル環境での実行

両者の最大の差は必要なハードウェアにあります。Llama 4 Scoutはこの中で最も導入しやすく、MetaによるとInt4量子化を適用すれば単一のH100 GPUに収まり、Ollamaでのダウンロードサイズは約67GBです。Llama 4 MaverickはOllamaで245GBとなっています。これに対し、1.6兆パラメータを持つDeepSeek V4 Proは完全にデータセンター向けのモデルです。V4 Flashはそれより小さいものの、総パラメータ数ではScoutを大きく上回ります。さらにDeepSeekの推奨環境では、Think Maxモードを利用する際に最低でも384Kトークンのコンテキストウィンドウが推奨されており、膨大なメモリを必要とします。

ノートPCなどの個人端末では、どちらの最新フラッグシップモデルも現実的ではありません。Llama 3.1 8Bのような小型モデルが一般的な選択肢となります。詳細はLlamaをローカルで動かすをご覧ください。

ライセンス

DeepSeek V4のリポジトリと重みはMIT Licenseの下で公開されており、著作権表示を保持する以外にほぼ制限がない、極めて自由度の高いオープンソースライセンスです。一方、Llama 4はMeta独自のLlama 4 Community Licenseを採用しています。商用利用は可能ですが、利用規定の遵守、「Built with Llama」のクレジット表記、月間アクティブユーザー数7億人の上限、EU圏の企業に対するマルチモーダルモデルの利用制限などの条件が付加されています。詳しくはライセンス解説をご覧ください。ライセンスのわかりやすさを最優先する場合は、DeepSeekに軍配が上がります。

コスト

API経由で利用する場合、どちらも商用の最先端モデルと比べて非常に安価です。Llama 4 Scout（100万トークンあたり入力$0.10、出力$0.30）とDeepSeek V4 Flash（入力$0.091、出力$0.182）はいずれも極めて低コストです。上位モデルでは、Maverick（入力$0.1875、出力$0.6525）がV4 Pro（入力$0.4427、出力$0.8853）よりも安価に設定されています（2026年10月時点のOpenRouter公式価格）。ただし、推論モードを使用すると思考用の追加トークンが発生するため、Think Maxを使ったDeepSeekの回答は表記スペック以上のコストがかかる場合があります。

実際の選び方

まずは実際の業務タスクをいくつか使って両者を試してみることをおすすめします。DeepSeekの場合、推論プロセスは時間とトークンを消費するため、最初はNon-thinkモードでテストし、精度が足りない場合にのみ思考モードを有効にすると良いでしょう。Llamaなら、品質重視ならMaverick、コスト重視ならScoutを試してみてください。自社サーバーでホストする計画がある場合は、何よりもまず必要なハードウェア要件を確認してください。多くの場合、それだけで選択肢が絞られます。

Llamaが適しているケース

• 主要モデルで画像認識機能を活用したい場合
• Scoutのように、ハイエンドGPU 1枚でセルフホストできるモデルを求めている場合
• 日常的なタスクに対して、素早くダイレクトな回答が欲しい場合
• 登録不要ですぐに無料のオンラインチャットを試したい場合

Llama 4 Maverickでチャットする

DeepSeekが適しているケース

• 高度な数学、論理、コーディングにおいて、ステップごとの推論プロセスが必要な場合
• 最もシンプルで制約の少ないライセンス（MIT）を希望する場合
• より新しい学習データを持つ最新モデルを使いたい場合
• データセンター規模のハードウェアを保有しているか、API経由での利用を想定している場合

他のオープンウェイトファミリーについてはLlama vs QwenやLlama vs Mistralを、Metaの開発の歩みについてはLlamaの歴史もご覧ください。

よくある質問

DeepSeekはLlamaよりも優れていますか？

高度な推論やコーディングにおいては、登場時期が新しく推論機能を備えたDeepSeek V4の方が一般的に強力です。一方、Llama 4は主要2モデルで画像認識に対応しており、Scoutであればセルフホストも容易で、日常の素早いやり取りに適しています。

どちらもオープンソースですか？

DeepSeek V4はMIT Licenseを採用しています。Llamaの重みも公開されていますが、独自のコミュニティライセンスによる制限があるため、通常は「オープンウェイト」と呼ばれます。

Llama.OnlineのチャットでDeepSeekは使えますか？

いいえ。当サイトのチャットで提供しているのはLlamaモデルのみです。DeepSeekはご利用いただけません。

API経由ではどちらが安いですか？

小型モデル同士は僅差です。Llama 4 ScoutとDeepSeek V4 Flashはどちらも100万トークンあたり1ドル未満で利用できます。大型モデル同士の比較では、Maverickの方がV4 Proよりも安価に設定されています。