Llama vs DeepSeek

두 가지 오픈 가중치 모델 패밀리

Llama와 DeepSeek는 모두 가중치를 직접 다운로드할 수 있는 AI 모델 패밀리예요. Llama는 미국의 Meta에서, DeepSeek는 동명의 중국 기업에서 개발했죠. 두 패밀리 모두 Hugging Face에 모델 카드와 가중치를 공개하고 있고, 최신 모델에 전문가 혼합(MoE) 아키텍처를 사용하며, 여러 클라우드 서비스에서도 폭넓게 제공되고 있어요. 차이점은 크기, 출시 시기, 라이선스, 추론 모드, 그리고 각 패밀리가 강점을 보이는 분야에 있습니다.

이번 비교에서는 2026년 10월 기준 최신 세대인 Llama 4 Scout 및 Maverick과 DeepSeek V4를 살펴봅니다. 저희 사이트에서는 Llama 모델만 실행되며, DeepSeek 모델은 채팅에서 제공되지 않아요.

Llama vs DeepSeek 한눈에 보기

가격은 2026년 10월 OpenRouter 정가 기준이며, V4 Pro 및 V4 Flash의 4월 최초 릴리스 버전 기준이에요.

모델 구성과 설계

두 패밀리 모두 매 토큰마다 모델의 일부만 활성화하는 전문가 혼합(MoE) 아키텍처를 채택했어요. 덕분에 전체 모델 크기를 크게 유지하면서도 빠른 답변 속도를 낼 수 있죠. Llama 4 Maverick과 Scout는 각각 170억(17B) 개의 활성 파라미터를 사용해요. DeepSeek의 모델 카드에 따르면 DeepSeek-V4-Pro는 총 1.6조(1.6T) 파라미터 중 490억(49B) 개가 활성화되고, DeepSeek-V4-Flash는 총 2,840억(284B) 파라미터 중 130억(13B) 개가 활성화되며, 두 모델 모두 100만 토큰의 컨텍스트를 지원합니다.

DeepSeek V4는 세 가지 추론 모드도 제공해요. 일상적인 작업을 위한 빠른 Non-thinking 모드, 꼼꼼한 분석을 위한 Think High, 그리고 한계까지 사고 과정을 거치는 Think Max가 있죠. 반면 Llama 4는 별도의 생각 단계 없이 곧바로 응답해요. 여러 단계의 수학, 논리, 복잡한 코드 작업에서는 추론 모드가 큰 도움이 되지만, 응답 속도가 느려지고 길이가 길어지는 단점이 있어요.

이후 DeepSeek는 2026년 9월 텍스트와 이미지를 모두 지원하는 DeepSeek V4.1 Flash를 비롯해 추가 버전을 선보였어요.

최신성과 성능 품질

DeepSeek V4는 Llama 4보다 약 1년 늦게 나왔고, 후속 업데이트는 더 최신이에요. Llama 4의 학습 데이터는 2024년 8월에 끝납니다. 고난도 추론과 코딩 작업에서는 추론 모드를 켠 DeepSeek V4가 전반적으로 더 강력한 편이에요. Llama 4는 일상적인 대화에서 사용하기 더 간편하고, 두 주요 모델 모두 기본적으로 이미지를 인식하며, 다양한 앱과 도구에서 오랫동안 검증되어 왔어요. 두 모델 모두 자체적인 웹 검색 기능은 지원하지 않습니다.

직접 로컬에서 실행하기

하드웨어 요구 사양은 두 패밀리가 가장 크게 갈리는 부분이에요. Llama 4 Scout는 이 모델들 중 접근성이 가장 뛰어납니다. Meta에 따르면 Int4 양자화를 통해 H100 GPU 단 1장에서도 구동할 수 있으며, Ollama 다운로드 크기도 약 67GB 수준이에요. Llama 4 Maverick은 Ollama에서 245GB 크기입니다. 반면 1.6조 파라미터의 DeepSeek V4 Pro는 데이터센터급 장비가 필요한 모델이에요. V4 Flash는 상대적으로 작지만, 전체 파라미터 수에서는 Scout보다 훨씬 큽니다. 또한 DeepSeek 모델 카드는 Think Max 모드 사용 시 최소 384K 토큰의 컨텍스트 윈도우를 권장하므로 막대한 메모리가 필요해요.

노트북 환경에서는 두 패밀리의 최신 플래그십 모델 모두 실행하기 어렵습니다. 이런 환경에서는 보통 Llama 3.1 8B 같은 더 가벼운 모델을 선택하죠. 자세한 내용은 Llama 로컬 실행 가이드를 참고해 보세요.

라이선스

DeepSeek V4의 저장소와 가중치는 가장 허용 범위가 넓은 오픈소스 라이선스 중 하나인 MIT License로 배포돼요. 저작권 표기 외에는 별다른 조건이 없죠. Llama 4는 Meta의 Llama 4 Community License를 사용하며, 상업적 이용은 허용되지만 몇 가지 조건이 붙습니다. 이용 제한 정책 준수, "Built with Llama" 출처 표기, 월간 활성 사용자(MAU) 7억 명 기준, EU 기반 기업 대상 멀티모달 모델 제한 등이 대표적이에요. 자세한 내용은 라이선스 가이드에서 확인하실 수 있어요. 라이선스의 단순함이 중요하다면 DeepSeek가 더 유리합니다.

비용 비교

폐쇄형 프론티어 모델과 비교하면 두 패밀리 모두 API 비용이 매우 저렴해요. 100만 토큰당 입력 $0.10, 출력 $0.30인 Llama 4 Scout와 각각 $0.091, $0.182인 DeepSeek V4 Flash는 모두 아주 저렴한 편이에요. Maverick($0.1875 / $0.6525) 역시 V4 Pro($0.4427 / $0.8853)보다 가격이 낮습니다(2026년 10월 OpenRouter 정가 기준). 다만 추론 모드는 사고 과정에서 추가 토큰을 소모하므로, DeepSeek에서 Think Max를 사용할 경우 표기된 단가보다 실제 비용이 더 많이 나올 수 있어요.

실전 선택 가이드

실제 업무 몇 가지에 두 모델을 직접 테스트해 보세요. DeepSeek는 먼저 Non-thinking 모드로 사용해 보고, 답변이 아쉬울 때만 추론 모드를 켜는 것이 좋습니다. 생각 과정이 추가되면 시간과 토큰이 더 들기 때문이죠. Llama의 경우 답변 품질은 Maverick, 비용 절감은 Scout로 테스트해 보세요. 직접 호스팅할 계획이라면 다른 무엇보다 각 모델이 요구하는 하드웨어 사양을 가장 먼저 확인해야 합니다. 사양만으로 결정되는 경우가 많거든요.

이런 분께 Llama를 추천해요

• 주요 모델에서 기본 이미지 이해 기능이 필요한 경우
• Scout처럼 단일 고성능 GPU에서 직접 호스팅할 수 있는 모델을 찾는 경우
• 일상적인 작업에서 빠르고 직관적인 즉답을 선호하는 경우
• 가입 없이 지금 바로 무료 온라인 채팅을 이용하고 싶은 경우

Llama 4 Maverick으로 대화하기

이런 분께 DeepSeek를 추천해요

• 고난도 수학, 논리, 코딩을 위한 단계별 심층 추론이 필요한 경우
• 가장 단순하고 깔끔한 라이선스(MIT)를 원하는 경우
• 더 최신 학습 데이터를 갖춘 모델을 원하는 경우
• 데이터센터급 하드웨어를 보유하고 있거나 API로 호출해 사용하는 경우

다른 오픈 가중치 패밀리가 궁금하다면 Llama vs Qwen 및 Llama vs Mistral을 살펴보시거나, Meta의 모델 발전 흐름을 다룬 Llama 히스토리도 함께 확인해 보세요.

자주 묻는 질문 (FAQ)

DeepSeek가 Llama보다 더 좋은가요?

복잡한 추론과 코딩 작업에서는 최신 모델인 DeepSeek V4가 전반적으로 더 강력해요. 반면 Llama 4는 두 주요 모델 모두 이미지를 지원하고, Scout 버전은 직접 호스팅하기 수월하며, 빠르고 일상적인 응답에 더 편리합니다.

두 모델 모두 오픈소스인가요?

DeepSeek V4는 MIT License를 사용합니다. Llama는 가중치를 공개하고 있지만 커뮤니티 라이선스에 몇 가지 제약 조건이 있어 보통 '오픈 가중치(open-weight)' 모델로 분류돼요.

Llama.Online 채팅에서 DeepSeek를 써볼 수 있나요?

아니요. 저희 사이트에서는 Llama 모델만 제공되며, DeepSeek는 지원하지 않습니다.

API 비용은 어느 쪽이 더 저렴한가요?

가장 가벼운 옵션끼리는 비슷해요. Llama 4 Scout와 DeepSeek V4 Flash 모두 100만 토큰당 1달러도 안 되는 비용으로 쓸 수 있습니다. 플래그십 기준으로는 Maverick이 V4 Pro보다 저렴해요.