Llama vs DeepSeek

Twee families van open-weight modellen

Llama en DeepSeek zijn beide families van AI-modellen waarvan je de modelgewichten kunt downloaden. Llama is afkomstig van Meta in de Verenigde Staten; DeepSeek komt van het gelijknamige Chinese bedrijf. Beide publiceren model cards en gewichten op Hugging Face, maken in hun nieuwste modellen gebruik van een mixture-of-experts-architectuur en worden door tal van cloudproviders aangeboden. De verschillen zitten in grootte, leeftijd, licenties, redeneermodi en waar elke familie het best in is.

Deze vergelijking kijkt naar de nieuwste generatie van elk per oktober 2026: Llama 4 Scout en Maverick tegenover DeepSeek V4. Onze site draait uitsluitend Llama; DeepSeek-modellen zijn niet beschikbaar in onze chat.

Llama vs DeepSeek in één oogopslag

Prijzen zijn de catalogusprijzen van OpenRouter, okt 2026, voor de oorspronkelijke releases van V4 Pro en V4 Flash uit april.

Modellen en architectuur

Beide families gebruiken een mixture-of-experts-opzet, waarbij per token slechts een deel van het model actief is. Daardoor blijven antwoorden snel terwijl het totale model groot blijft. Llama 4 Maverick en Scout gebruiken elk 17 miljard actieve parameters. De model card van DeepSeek beschrijft DeepSeek-V4-Pro met 1,6 biljoen parameters waarvan er 49 miljard actief zijn, en DeepSeek-V4-Flash met 284 miljard parameters en 13 miljard actief, beide met ondersteuning voor een context van één miljoen tokens.

DeepSeek V4 biedt daarnaast drie redeneermodi: een snelle non-thinking-modus voor routinetaken, Think High voor zorgvuldige analyses en Think Max, dat het redeneren zo ver mogelijk doortrekt. Llama 4 antwoordt direct zonder aparte denkfase. Voor wiskundige vraagstukken met meerdere stappen, logica en complexe code helpt zo'n redeneermodus vaak, al levert het tragere en langere antwoorden op.

DeepSeek heeft sindsdien nieuwere versies uitgebracht, waaronder DeepSeek V4.1 Flash in september 2026, die zowel tekst als afbeeldingen verwerkt.

Actualiteit en kwaliteit

DeepSeek V4 is ongeveer een jaar nieuwer dan Llama 4, en de recentere updates zijn nog verser. De trainingsdata van Llama 4 loopt tot augustus 2024. Voor ingewikkelde redeneervraagstukken en programmeerwerk is DeepSeek V4 met redeneren ingeschakeld over het algemeen de sterkere keuze. Llama 4 is eenvoudiger te gebruiken voor alledaagse chats, begrijpt afbeeldingen standaard in beide hoofdmodellen en heeft een bewezen staat van dienst in apps en tools. Geen van beide modellen zoekt zelfstandig op het web.

Zelf lokaal draaien

Op het gebied van hardware verschillen de twee het meest. Llama 4 Scout is het meest toegankelijke model van dit stel: Meta merkt op dat het met Int4-kwantisatie op een enkele H100-GPU past, en de download via Ollama is ongeveer 67 GB. Llama 4 Maverick is in Ollama een download van 245 GB. DeepSeek V4 Pro is met 1,6 biljoen parameters puur bedoeld voor datacenters. V4 Flash is kleiner, maar qua totale parameters nog altijd fors groter dan Scout. De documentatie van DeepSeek raadt bovendien een contextvenster van minstens 384K tokens aan voor de Think Max-modus, wat enorm veel geheugen vereist.

Voor laptops is het nieuwste vlaggenschip van geen van beide families praktisch; kleinere modellen zoals Llama 3.1 8B zijn dan de gebruikelijke keuze. Zie Llama lokaal draaien.

Licenties

De repository en gewichten van DeepSeek V4 zijn uitgebracht onder de MIT License, een van de meest vrije opensourcelicenties: er gelden nauwelijks voorwaarden buiten het behouden van de auteursrechtvermelding. Llama 4 maakt gebruik van Meta's Llama 4 Community License. Deze staat commercieel gebruik toe, maar stelt wel voorwaarden: het beleid voor acceptabel gebruik, de verplichte vermelding "Built with Llama", de drempel van 700 miljoen maandelijkse actieve gebruikers en een beperking op multimodale modellen voor bedrijven die in de EU zijn gevestigd. Onze licentiegids legt dit allemaal uit. Is een zo eenvoudig mogelijke licentie belangrijk voor je bedrijf, dan heeft DeepSeek een streepje voor.

Kosten

Via API's zijn beide erg voordelig vergeleken met gesloten topmodellen. Llama 4 Scout ($0.10 invoer en $0.30 uitvoer per miljoen tokens) en DeepSeek V4 Flash ($0.091 en $0.182) zijn beide extreem goedkoop; Maverick zit met $0.1875 en $0.6525 onder V4 Pro ($0.4427 en $0.8853, OpenRouter-lijstprijs van okt 2026). Redeneermodi genereren extra 'denktokens', waardoor een DeepSeek-antwoord met Think Max meer kan kosten dan de basistarieven doen vermoeden.

Hoe maak je in de praktijk de juiste keuze?

Test beide modellen met een aantal van je eigen praktijktaken. Probeer bij DeepSeek elke taak eerst in de modus zonder redeneren, en schakel redeneren pas in als de antwoorden tekortschieten — nadenken kost immers extra tijd en tokens. Probeer bij Llama Maverick voor maximale kwaliteit en Scout voor lagere kosten. Wil je het model zelf hosten, controleer dan eerst de vereiste hardware; dat geeft vaak al direct de doorslag.

Kies voor Llama als…

• je beeldherkenning wilt in de standaardmodellen;
• je een model zoekt dat je zelf kunt hosten op één krachtige GPU, zoals Scout;
• je de voorkeur geeft aan snelle, directe antwoorden voor alledaagse taken;
• je nu direct gratis online wilt chatten, zonder registratie.

Chat met Llama 4 Maverick

Kies voor DeepSeek als…

• je stapsgewijs redeneren nodig hebt voor moeilijke wiskunde, logica of code;
• je de meest eenvoudige licentie wilt (MIT);
• je een nieuwer model zoekt met recentere trainingsdata;
• je beschikt over datacenterhardware of DeepSeek via een API gebruikt.

Bekijk ook Llama vs Qwen en Llama vs Mistral voor andere open-weight modelreeksen, of de Llama-geschiedenis voor de tijdlijn van Meta.

Veelgestelde vragen

Is DeepSeek beter dan Llama?

Voor complexe redeneertaken en programmeren is DeepSeek V4 nieuwer en over het algemeen sterker. Llama 4 begrijpt afbeeldingen in beide hoofdmodellen, is in de Scout-variant makkelijker zelf te hosten en werkt eenvoudiger voor snelle, alledaagse antwoorden.

Zijn beide modellen open source?

DeepSeek V4 maakt gebruik van de MIT License. De gewichten van Llama zijn vrij toegankelijk, maar de community-licentie stelt extra voorwaarden; daarom wordt het meestal een open-weight model genoemd.

Kan ik DeepSeek gebruiken in de chat van Llama.Online?

Nee. Onze chat draait uitsluitend Llama-modellen. DeepSeek is hier niet beschikbaar.

Welke is goedkoper via een API?

De kleinste varianten ontlopen elkaar nauwelijks: Llama 4 Scout en DeepSeek V4 Flash kosten beide slechts een fractie van een dollar per miljoen tokens. Maverick is goedkoper geprijsd dan V4 Pro.