Llama vs DeepSeek

Dua keluarga model berbobot terbuka

Llama dan DeepSeek adalah keluarga model AI yang bobotnya (weights) boleh anda muat turun. Llama dibangunkan oleh Meta di Amerika Syarikat; DeepSeek pula dibangunkan oleh syarikat China dengan nama yang sama. Kedua-duanya menerbitkan kad model dan bobot di Hugging Face, menggunakan seni bina campuran pakar (mixture-of-experts) dalam model terbaharu mereka, dan ditawarkan oleh pelbagai penyedia awan. Perbezaannya terletak pada saiz, usia keluaran, pelesenan, mod penaakulan, serta kekuatan utama masing-masing.

Perbandingan ini meneliti generasi terbaharu kedua-duanya setakat Oktober 2026: Llama 4 Scout dan Maverick berbanding DeepSeek V4. Laman kami hanya menjalankan Llama; model DeepSeek tidak tersedia dalam sembang kami.

Perbandingan pantas Llama vs DeepSeek

Harga adalah harga senarai OpenRouter, Okt 2026, untuk versi asal keluaran April bagi V4 Pro dan V4 Flash.

Model dan seni bina

Kedua-dua keluarga model menggunakan seni bina campuran pakar (mixture-of-experts), di mana hanya sebahagian daripada model diaktifkan bagi setiap token. Ini memastikan respons kekal pantas walaupun saiz keseluruhan model sangat besar. Llama 4 Maverick dan Scout masing-masing menggunakan 17 bilion parameter aktif. Kad model DeepSeek menyatakan bahawa DeepSeek-V4-Pro mempunyai 1.6 trilion parameter dengan 49 bilion parameter aktif, manakala DeepSeek-V4-Flash mempunyai 284 bilion parameter dengan 13 bilion parameter aktif, di mana kedua-duanya menyokong konteks sehingga satu juta token.

DeepSeek V4 turut menawarkan tiga mod penaakulan: mod pantas tanpa penaakulan untuk tugasan rutin, Think High untuk analisis mendalam, dan Think Max yang memanfaatkan potensi penaakulan sepenuhnya. Llama 4 pula terus memberi jawapan tanpa fasa berfikir yang berasingan. Untuk matematik berlapis, logik rumit, dan pengekodan yang kompleks, mod penaakulan selalunya sangat membantu, walaupun jawapannya mengambil masa lebih lama dan lebih panjang.

DeepSeek sejak itu telah mengeluarkan versi tambahan, termasuk DeepSeek V4.1 Flash pada September 2026 yang menyokong input teks dan imej.

Ketepatan masa dan kualiti

DeepSeek V4 kira-kira setahun lebih baharu berbanding Llama 4, dan kemas kini lanjutannya lebih terkini. Data latihan Llama 4 berakhir pada Ogos 2024. Untuk tugasan pengekodan dan penaakulan yang sukar, DeepSeek V4 dengan mod berfikir diaktifkan secara umumnya adalah pilihan yang lebih mantap. Llama 4 pula lebih mudah digunakan untuk sembang harian, menyokong analisis imej secara terus dalam kedua-dua model utamanya, dan mempunyai rekod penggunaan yang kukuh dalam pelbagai aplikasi dan alatan. Kedua-dua model tidak mencari maklumat di web secara automatik.

Menjalankannya sendiri

Keperluan perkakasan adalah aspek yang paling membezakan kedua-duanya. Llama 4 Scout adalah model yang paling mudah diakses: Meta menyatakan ia boleh dimuatkan dalam satu GPU H100 melalui kuantisasi Int4, dan saiz muat turun di Ollama adalah sekitar 67 GB. Llama 4 Maverick pula memerlukan muat turun 245 GB di Ollama. DeepSeek V4 Pro, dengan 1.6 trilion parameter, adalah model bertaraf pusat data. V4 Flash lebih kecil tetapi masih jauh lebih besar berbanding Scout dari segi jumlah parameter keseluruhan. Kad model DeepSeek juga mengesyorkan tetingkap konteks sekurang-kurangnya 384K token untuk mod Think Max, yang memerlukan memori yang sangat besar.

Untuk komputer riba, model terunggul terbaharu daripada kedua-dua keluarga ini tidak praktikal; model yang lebih kecil seperti Llama 3.1 8B adalah pilihan lazim. Sila rujuk panduan menjalankan Llama secara lokal.

Pelesenan

Repositori dan bobot DeepSeek V4 diterbitkan di bawah MIT License, salah satu lesen sumber terbuka yang paling fleksibel: hampir tiada syarat ketat selain mengekalkan notis hak cipta. Llama 4 menggunakan Llama 4 Community License daripada Meta yang membenarkan penggunaan komersial tetapi menetapkan beberapa syarat: dasar penggunaan yang boleh diterima, atribusi "Built with Llama", had 700 juta pengguna aktif bulanan, serta sekatan model multimodal bagi syarikat yang berpangkalan di EU. Panduan lesen kami menerangkan perkara ini dengan lebih lanjut. Jika kemudahan perlesenan menjadi keutamaan syarikat anda, DeepSeek mempunyai kelebihan.

Kos

Melalui API, kedua-duanya jauh lebih jimat berbanding model proprietari terkemuka. Llama 4 Scout pada harga input $0.10 dan output $0.30 setiap sejuta token serta DeepSeek V4 Flash pada harga $0.091 dan $0.182 kedua-duanya sangat murah; Maverick pada harga $0.1875 dan $0.6525 berada di bawah V4 Pro yang berharga $0.4427 dan $0.8853 (harga senarai OpenRouter, Okt 2026). Mod penaakulan menjana token berfikir tambahan, jadi jawapan DeepSeek dengan Think Max mungkin menelan kos yang lebih tinggi berbanding harga senarainya.

Cara memilih mengikut keperluan

Uji kedua-duanya dengan beberapa tugasan sebenar anda. Untuk DeepSeek, cuba setiap tugasan dalam mod tanpa berfikir terlebih dahulu dan aktifkan mod penaakulan hanya jika jawapan kurang memuaskan, memandangkan penaakulan menggunakan lebih banyak masa dan token. Bagi Llama, pilih Maverick untuk kualiti dan Scout untuk penjimatan kos. Jika anda bercadang mengehosnya sendiri, pastikan anda menyemak keperluan perkakasan setiap model terlebih dahulu; faktor ini sahaja selalunya sudah mencukupi untuk membuat keputusan.

Pilih Llama jika anda…

• memerlukan keupayaan pemahaman imej pada model utama;
• memerlukan model yang boleh dihoskan sendiri pada satu GPU berprestasi tinggi, seperti Scout;
• lebih menyukai jawapan yang pantas dan tepat untuk tugasan harian;
• mahu menggunakan sembang dalam talian percuma sekarang juga, tanpa perlu mendaftar.

Berbual dengan Llama 4 Maverick

Pilih DeepSeek jika anda…

• memerlukan penaakulan langkah demi langkah untuk matematik sukar, logik atau kod;
• menginginkan lesen yang paling ringkas (MIT);
• mahukan model yang lebih baharu dengan data latihan yang lebih terkini;
• mempunyai perkakasan bertaraf pusat data atau menggunakan DeepSeek melalui API.

Lihat juga perbandingan Llama vs Qwen dan Llama vs Mistral untuk keluarga model berbobot terbuka yang lain, atau terokai sejarah Llama untuk melihat garis masa perkembangan Meta.

Soalan Lazim

Adakah DeepSeek lebih hebat daripada Llama?

Untuk penaakulan sukar dan pengekodan, DeepSeek V4 lebih baharu dan umumnya lebih berkuasa. Llama 4 pula menyokong pemprosesan imej dalam kedua-dua model utamanya, lebih mudah dihoskan sendiri melalui versi Scout, dan lebih praktikal untuk jawapan harian yang pantas.

Adakah kedua-duanya sumber terbuka?

DeepSeek V4 menggunakan MIT License. Bobot Llama adalah terbuka, tetapi lesen komunitinya mengenakan beberapa syarat, maka ia lebih tepat dikategorikan sebagai model berbobot terbuka (open-weight).

Bolehkah saya menggunakan DeepSeek di sembang Llama.Online?

Tidak. Sembang kami hanya menyokong model Llama AI. DeepSeek tidak ditawarkan di platform ini.

Yang mana satukah lebih jimat jika digunakan melalui API?

Bagi pilihan paling ringan, kosnya hampir sama: Llama 4 Scout dan DeepSeek V4 Flash kedua-duanya berharga amat rendah bagi setiap sejuta token. Harga Maverick pula lebih rendah berbanding V4 Pro.