Llama vs DeepSeek

Dwie rodziny modeli open-weight

Zarówno Llama, jak i DeepSeek to rodziny modeli AI, których wagi możesz swobodnie pobrać. Llama pochodzi od amerykańskiej firmy Meta, a DeepSeek od chińskiego przedsiębiorstwa o tej samej nazwie. Obie strony publikują karty modeli i wagi na Hugging Face, w najnowszych modelach wykorzystują architekturę mixture-of-experts oraz są oferowane przez wielu dostawców chmurowych. Różnice tkwią w wielkości, dacie wydania, licencjonowaniu, trybach rozumowania i obszarach, w których każda z rodzin sprawdza się najlepiej.

To porównanie zestawia najnowsze generacje obu rodzin z października 2026 r.: Llama 4 Scout i Maverick z DeepSeek V4. Nasz serwis korzysta wyłącznie z modeli Llama – modele DeepSeek nie są dostępne na naszym czacie.

Llama a DeepSeek – szybkie porównanie

Ceny według cennika OpenRouter z października 2026 r. dla oryginalnych wersji V4 Pro i V4 Flash z kwietnia.

Modele i architektura

Obie rodziny korzystają z architektury mixture-of-experts (MoE), w której przy każdym tokenie pracuje tylko część sieci. Dzięki temu odpowiedzi generowane są błyskawicznie, mimo potężnego rozmiaru całego modelu. Llama 4 Maverick i Scout aktywują po 17 miliardów parametrów. W karcie modelu DeepSeek znajdziemy DeepSeek-V4-Pro o 1,6 biliona parametrów (49 miliardów aktywnych) oraz DeepSeek-V4-Flash o 284 miliardach parametrów (13 miliardów aktywnych) – oba z obsługą miliona tokenów kontekstu.

DeepSeek V4 oferuje także trzy tryby rozumowania: szybki tryb standardowy (non-thinking) do prostych zadań, Think High do dokładniejszej analizy oraz Think Max, który maksymalnie pogłębia proces dedukcji. Llama 4 odpowiada bezpośrednio, bez osobnej fazy namysłu. W przypadku wieloetapowej matematyki, logiki czy złożonego kodu tryb reasoning bywa bardzo pomocny – kosztem dłuższego czasu oczekiwania i większej liczby tokenów.

DeepSeek wydał później kolejne warianty, w tym DeepSeek V4.1 Flash we wrześniu 2026 r., który obsługuje zarówno tekst, jak i obrazy.

Aktualność danych i jakość

DeepSeek V4 jest o około rok nowszy niż Llama 4, a jego późniejsze aktualizacje są jeszcze świeższe. Dane treningowe Llama 4 sięgają sierpnia 2024 roku. Do skomplikowanego wnioskowania i programowania DeepSeek V4 z włączonym trybem myślenia jest zazwyczaj mocniejszym wyborem. Llama 4 jest z kolei prostsza w codziennym czacie, natywnie obsługuje obrazy w obu głównych modelach i ma ugruntowaną pozycję w wielu aplikacjach i narzędziach. Żaden z tych modeli nie przeszukuje samodzielnie sieci.

Uruchamianie lokalne

Wymagania sprzętowe to kwestia, w której różnice są największe. Llama 4 Scout jest najbardziej przystępnym z tych modeli: Meta podkreśla, że mieści się na pojedynczym GPU H100 przy kwantyzacji Int4, a plik do pobrania w Ollama zajmuje około 67 GB. Llama 4 Maverick w Ollama wymaga pobrania 245 GB. Z kolei DeepSeek V4 Pro, liczący 1,6 biliona parametrów, to model typowo data-center. V4 Flash jest mniejszy, ale pod względem łącznej liczby parametrów wciąż znacznie przewyższa model Scout. Twórcy DeepSeek zalecają także okno kontekstu o wielkości co najmniej 384K tokenów dla trybu Think Max, co pochłania ogromne ilości pamięci.

Na laptopach żaden z najnowszych modeli flagowych obu rodzin nie sprawdzi się w praktyce – zazwyczaj wybiera się mniejsze modele, takie jak Llama 3.1 8B. Sprawdź, jak uruchomić Llama lokalnie.

Licencje

Repozytorium i wagi DeepSeek V4 są udostępniane na licencji MIT – jednej z najbardziej liberalnych licencji open source, która nie nakłada niemal żadnych warunków poza zachowaniem informacji o prawach autorskich. Llama 4 korzysta z licencji Meta Llama 4 Community License: pozwala ona na użytek komercyjny, ale dodaje ograniczenia, takie jak zasady akceptowalnego użytkowania (AUP), wymóg oznaczenia "Built with Llama", próg 700 milionów aktywnych użytkowników miesięcznie oraz ograniczenia dotyczące modeli multimodalnych dla firm z UE. Szczegóły wyjaśniamy w naszym przewodniku po licencjach. Jeśli Twojej firmie zależy na maksymalnie prostej licencji, DeepSeek ma tu przewagę.

Koszty

Korzystanie z obu rodzin przez API jest tanie w porównaniu z zamkniętymi modelami frontier. Llama 4 Scout kosztuje $0.10 za wejście i $0.30 za wyjście za milion tokenów, a DeepSeek V4 Flash odpowiednio $0.091 i $0.182 – to bardzo niskie stawki. Maverick ($0.1875 i $0.6525) wypada taniej niż V4 Pro ($0.4427 i $0.8853; cennik OpenRouter z października 2026 r.). Warto pamiętać, że tryby rozumowania generują dodatkowe tokeny myślenia, więc odpowiedź z DeepSeek w trybie Think Max może kosztować więcej, niż sugeruje podstawowy cennik.

Jak wybrać w praktyce?

Przetestuj oba modele na kilku własnych, realnych zadaniach. W DeepSeek zacznij od trybu standardowego (bez myślenia) i włączaj reasoning tylko wtedy, gdy odpowiedź wymaga dopracowania – myślenie wydłuża czas i zużywa tokeny. W przypadku modeli Llama sprawdź Mavericka pod kątem jakości i Scouta pod kątem kosztów. Jeśli planujesz self-hosting, zacznij od weryfikacji wymagań sprzętowych – to kryterium często od razu rozstrzyga wybór.

Wybierz model Llama, jeśli…

• zależy Ci na analizie obrazów w głównych modelach;
• chcesz hostować model na pojedynczym wydajnym GPU (np. model Scout);
• wolisz szybkie, bezpośrednie odpowiedzi w codziennych zadaniach;
• chcesz skorzystać z darmowego czatu online od zaraz, bez rejestracji.

Rozmawiaj z Llama 4 Maverick

Wybierz model DeepSeek, jeśli…

• potrzebujesz rozumowania krok po kroku do trudnej matematyki, logiki lub programowania;
• szukasz najprostszej możliwej licencji (MIT);
• zależy Ci na nowszym modelu ze świeższymi danymi treningowymi;
• dysponujesz infrastrukturą data-center lub korzystasz z modeli przez API.

Zobacz również porównania Llama vs Qwen i Llama vs Mistral dla innych rodzin modeli open-weight, albo poznaj historię modeli Meta w artykule Llama history.

FAQ

Czy DeepSeek jest lepszy od Llama?

W zaawansowanym rozumowaniu i kodowaniu DeepSeek V4 jest nowszy i zazwyczaj radzi sobie lepiej. Llama 4 analizuje obrazy w obu głównych wariantach, w wersji Scout jest łatwiejsza do samodzielnego hostowania i świetnie sprawdza się w szybkich, codziennych odpowiedziach.

Czy oba modele są open source?

DeepSeek V4 korzysta z licencji MIT. Wagi Llama są otwarte, jednak licencja społecznościowa Meta nakłada pewne warunki, dlatego najczęściej określa się ją mianem open-weight.

Czy mogę korzystać z DeepSeek na czacie Llama.Online?

Nie. Nasz czat obsługuje wyłącznie modele Llama. DeepSeek nie jest u nas dostępny.

Który model wychodzi taniej przez API?

Najmniejsze wersje wypadają bardzo podobnie: zarówno Llama 4 Scout, jak i DeepSeek V4 Flash kosztują ułamki dolara za milion tokenów. Wariant Maverick jest tańszy w cennikach niż V4 Pro.