Llama vs DeepSeek

Duas famílias de modelos open-weight

Llama e DeepSeek são duas famílias de modelos de IA com pesos abertos para download. O Llama é desenvolvido pela Meta, nos Estados Unidos; o DeepSeek vem da empresa chinesa de mesmo nome. Ambos publicam fichas técnicas (model cards) e pesos no Hugging Face, usam arquiteturas mixture-of-experts em seus modelos mais recentes e estão disponíveis em vários provedores de nuvem. As diferenças ficam por conta do tamanho, data de lançamento, licença, modos de raciocínio e pontos fortes de cada um.

Este comparativo analisa a geração mais recente de cada família até outubro de 2026: Llama 4 Scout e Maverick contra DeepSeek V4. Nosso site roda exclusivamente Llama; os modelos DeepSeek não estão disponíveis no nosso chat.

Visão geral: Llama vs DeepSeek

Valores da tabela do OpenRouter, out/2026, para os lançamentos originais de abril do V4 Pro e V4 Flash.

Modelos e arquitetura

Ambas as famílias adotam o design mixture-of-experts, no qual apenas uma fração do modelo processa cada token. Isso garante respostas rápidas sem abrir mão de um modelo robusto. O Llama 4 Maverick e o Scout utilizam 17 bilhões de parâmetros ativos cada. A ficha técnica do DeepSeek lista o DeepSeek-V4-Pro com 1,6 trilhão de parâmetros (49 bilhões ativos) e o DeepSeek-V4-Flash com 284 bilhões (13 bilhões ativos), ambos com suporte a janelas de contexto de um milhão de tokens.

O DeepSeek V4 também traz três modos de raciocínio: um modo rápido sem raciocínio deliberado para tarefas simples, o Think High para análises aprofundadas e o Think Max para levar a capacidade lógica ao limite. O Llama 4 responde de forma direta, sem uma etapa explícita de pensamento. Em tarefas de matemática avançada, lógica e códigos complexos, o modo de raciocínio costuma fazer a diferença, gerando respostas mais longas e lentas.

O DeepSeek lançou atualizações posteriores, como o DeepSeek V4.1 Flash em setembro de 2026, que aceita texto e imagens.

Atualização dos dados e desempenho

O DeepSeek V4 é cerca de um ano mais novo que o Llama 4, com revisões ainda mais recentes. A base de treinamento do Llama 4 foi encerrada em agosto de 2024. Para desafios complexos de lógica e programação, o DeepSeek V4 com o modo de raciocínio ativado costuma se sair melhor. O Llama 4 é mais prático para conversas do dia a dia, processa imagens nativamente em seus dois modelos principais e possui um ecossistema maduro em ferramentas e aplicativos. Nenhum dos dois realiza buscas na web de forma autônoma.

Como rodar localmente

A exigência de hardware é onde eles mais se distanciam. O Llama 4 Scout é o mais viável de todos: a Meta destaca que ele roda em uma única GPU H100 com quantização Int4, somando cerca de 67 GB no download do Ollama. Já o Llama 4 Maverick exige 245 GB no Ollama. O DeepSeek V4 Pro, com 1,6 trilhão de parâmetros, é voltado exclusivamente para data centers. O V4 Flash é menor, mas ainda tem um total de parâmetros bem superior ao Scout. A documentação do DeepSeek também sugere ao menos 384 mil tokens de contexto no modo Think Max, o que consome bastante memória.

Para computadores pessoais, nenhum modelo topo de linha dessas gerações é viável; opções mais leves como o Llama 3.1 8B continuam sendo a escolha ideal. Confira nosso guia para rodar o Llama localmente.

Licenciamento

O código e os pesos do DeepSeek V4 estão sob a MIT License, uma das licenças de código aberto mais permissivas: exige pouco além de manter os avisos de direitos autorais. O Llama 4 segue a Llama 4 Community License da Meta, que autoriza o uso comercial, mas impõe exigências: conformidade com a política de uso aceitável, menção "Built with Llama", limite de 700 milhões de usuários ativos mensais e restrições para modelos multimodais em empresas com sede na UE. Veja detalhes no nosso guia de licença. Se a sua empresa busca o licenciamento mais desimpedido, o DeepSeek leva vantagem.

Custos de uso

Via API, ambos são extremamente acessíveis perto dos modelos proprietários de ponta. O Llama 4 Scout ($0,10 de entrada / $0,30 de saída por milhão de tokens) e o DeepSeek V4 Flash ($0,091 / $0,182) têm custos muito baixos; o Maverick ($0,1875 / $0,6525) custa menos que o V4 Pro ($0,4427 / $0,8853) na tabela de out/2026 do OpenRouter. Como os modos de raciocínio gastam tokens adicionais no pensamento, respostas no DeepSeek com Think Max podem custar mais do que a tabela base sugere.

Qual escolher na prática?

Faça testes reais com o seu fluxo de trabalho. No DeepSeek, comece sem o modo de raciocínio ativado e use-o apenas quando a resposta exigir mais profundidade, economizando tempo e tokens. No Llama, use o Maverick se priorizar precisão e o Scout para reduzir custos. Se a ideia é rodar localmente, verifique o hardware disponível antes de qualquer decisão; esse costuma ser o critério definitivo.

Escolha o Llama se você…

• precisa de compreensão visual nativa nos modelos principais;
• planeja hospedar o modelo em uma única GPU potente (com o Scout);
• busca respostas rápidas e diretas para o dia a dia;
• quer conversar online agora mesmo, de graça e sem cadastro.

Converse com o Llama 4 Maverick

Escolha o DeepSeek se você…

• precisa de raciocínio passo a passo para problemas difíceis de lógica, matemática ou programação;
• busca a licença mais simples e permissiva possível (MIT);
• precisa de uma base de treinamento mais recente;
• tem infraestrutura de data center ou vai consumir via API.

Veja também nossos comparativos Llama vs Qwen e Llama vs Mistral com outros modelos open-weight, ou acompanhe a trajetória da Meta no artigo sobre a história do Llama.

Perguntas frequentes

O DeepSeek é melhor que o Llama?

Em raciocínio lógico avançado e geração de código, o DeepSeek V4 é mais atual e costuma ser superior. O Llama 4 processa imagens em ambos os modelos principais, é mais viável para rodar localmente na versão Scout e responde tarefas cotidianas com mais agilidade.

Os dois são open source?

O DeepSeek V4 usa a MIT License, que é open source de fato. O Llama disponibiliza os pesos abertos para download, mas impõe termos de uso próprios em sua licença comunitária, sendo categorizado como open-weight.

Dá para usar o DeepSeek no chat do Llama.Online?

Não. Nosso chat disponibiliza apenas modelos Llama AI. O DeepSeek não faz parte do catálogo.

Qual é o mais barato via API?

Nos modelos compactos, os custos são parecidos: Llama 4 Scout e DeepSeek V4 Flash cobram centavos por milhão de tokens. Entre os maiores, o Maverick custa menos que o V4 Pro.