Llama или DeepSeek

Два семейства моделей с открытыми весами

Llama и DeepSeek — это семейства ИИ-моделей, веса которых можно скачать в открытом доступе. Llama создана американской компанией Meta, а DeepSeek — одноимённой компанией из Китая. Обе выпускают описания (model cards) и веса моделей на Hugging Face, используют архитектуру Mixture-of-Experts (MoE) в свежих версиях и доступны у множества облачных провайдеров. Различия кроются в размерах, актуальности данных, лицензиях, режимах рассуждения и основных сценариях применения.

В этом сравнении рассматриваются новейшие поколения обеих линеек по состоянию на октябрь 2026 года: Llama 4 Scout и Maverick против DeepSeek V4. На нашем сайте представлена только Llama; модели DeepSeek в нашем чате недоступны.

Краткое сравнение: Llama и DeepSeek

Цены указаны по тарифам OpenRouter на октябрь 2026 года для первоначальных апрельских релизов V4 Pro и V4 Flash.

Модели и архитектура

Оба семейства используют архитектуру Mixture-of-Experts (смесь экспертов), в которой для обработки каждого токена задействуется лишь часть нейросети. Это позволяет сохранить высокую скорость генерации при общем огромном размере модели. В Llama 4 Maverick и Scout активно по 17 миллиардов параметров. Согласно спецификации DeepSeek, модель DeepSeek-V4-Pro насчитывает 1,6 триллиона параметров (49 миллиардов активных), а DeepSeek-V4-Flash — 284 миллиарда (13 миллиардов активных); обе поддерживают контекст в один миллион токенов.

DeepSeek V4 также предлагает три режима рассуждения: быстрый режим без генерации мыслей для повседневных задач, Think High для детального анализа и Think Max для максимально глубокой проработки вопроса. Llama 4 отвечает сразу, без отдельного этапа размышлений. В сложных многоэтапных математических вычислениях, логических задачах и запутанном коде режим рассуждений часто оказывается полезен, хотя ответы требуют больше времени и токенов.

Позже DeepSeek представила обновлённые версии, включая DeepSeek V4.1 Flash в сентябре 2026 года, которая умеет работать и с текстом, и с изображениями.

Актуальность данных и качество

DeepSeek V4 примерно на год новее Llama 4, а её последующие обновления ещё свежее. Обучающая выборка Llama 4 заканчивается августом 2024 года. Для сложной логики и написания кода DeepSeek V4 с включённым режимом рассуждений обычно оказывается сильнее. Llama 4 проще в использовании для привычного диалога, «из коробки» распознаёт изображения в обеих флагманских версиях и уже давно проверена во множестве сервисов и инструментов. Ни одна из моделей не умеет самостоятельно искать информацию в интернете.

Локальный запуск

Главные различия заключаются в требованиях к «железу». Llama 4 Scout — самая доступная из этих моделей: по данным Meta, она помещается на одном графическом процессоре H100 при квантовании Int4, а образ для Ollama весит около 67 ГБ. Модель Llama 4 Maverick занимает в Ollama уже 245 ГБ. DeepSeek V4 Pro с её 1,6 триллиона параметров предназначена исключительно для дата-центров. V4 Flash компактнее, но всё равно значительно превосходит Scout по общему числу параметров. Кроме того, разработчики DeepSeek рекомендуют контекстное окно объёмом не менее 384 тысяч токенов для режима Think Max, что требует внушительного объёма памяти.

Для обычных ноутбуков новейшие флагманы обоих семейств не подойдут — для них обычно выбирают более компактные решения вроде Llama 3.1 8B. Подробнее читайте в руководстве по локальному запуску Llama.

Условия лицензирования

Репозиторий и веса DeepSeek V4 распространяются под лицензией MIT — одной из самых свободных в мире открытого ПО, требующей лишь сохранения сведений об авторских правах. Llama 4 регулируется лицензией Llama 4 Community License от Meta. Она разрешает коммерческое использование, но содержит ряд требований: соблюдение правил допустимого использования, указание авторства «Built with Llama», порог в 700 миллионов активных пользователей в месяц и ограничения на работу с мультимодальными версиями для компаний из ЕС. Подробности можно найти в нашем обзоре лицензии. Если для вашей компании критична простота юридических условий, DeepSeek выглядит привлекательнее.

Стоимость

При использовании через API обе модели стоят недорого по сравнению с закрытыми проприетарными системами. Llama 4 Scout ($0,10 за ввод и $0,30 за вывод на миллион токенов) и DeepSeek V4 Flash ($0,091 и $0,182) обходятся очень дёшево; Maverick ($0,1875 и $0,6525) также дешевле V4 Pro ($0,4427 и $0,8853; тарифы OpenRouter на октябрь 2026 г.). Однако режимы рассуждения тратят дополнительные токены на промежуточные мысли, поэтому итоговый ответ DeepSeek с Think Max может выйти дороже базовой цены за токен.

Что выбрать на практике

Протестируйте обе линейки на пуле ваших реальных задач. При работе с DeepSeek сначала пробуйте режим без рассуждений и включайте глубокий анализ только там, где обычного ответа недостаточно: рассуждения занимают больше времени и расходуют токены. В случае с Llama выбирайте Maverick для максимального качества или Scout для экономии. Если вы планируете запускать модель на собственных мощностях, первым делом оцените требования к оборудованию — зачастую именно они становятся решающими.

Выбирайте Llama, если…

• вам нужно распознавание изображений в основных моделях линейки;
• вы хотите запускать модель локально на одном мощном GPU (например, Scout);
• вам нужны быстрые и прямые ответы на повседневные вопросы;
• вы хотите общаться в бесплатном чате прямо сейчас, без регистрации.

Попробовать Llama 4 Maverick в чате

Выбирайте DeepSeek, если…

• вам нужно пошаговое логическое мышление для сложной математики или программирования;
• вам требуется максимально простая лицензия (MIT);
• вам важна свежесть модели и более актуальные обучающие данные;
• у вас есть серверное оборудование уровня дата-центра или вы работаете через API.

Также ознакомьтесь со сравнениями Llama и Qwen и Llama и Mistral, либо изучите историю Llama, чтобы узнать обо всех поколениях моделей от Meta.

Часто задаваемые вопросы

DeepSeek лучше, чем Llama?

Для сложных задач на логику и программирование DeepSeek V4 новее и в целом эффективнее. Llama 4 поддерживает анализ изображений в обеих базовых версиях, проще разворачивается локально (в версии Scout) и быстрее справляется с повседневными запросами.

Являются ли обе модели полностью открытыми (open-source)?

DeepSeek V4 распространяется под лицензией MIT. Веса Llama находятся в открытом доступе, однако лицензия Community License накладывает ряд ограничений, поэтому её чаще классифицируют как модель с открытыми весами (open-weight).

Можно ли протестировать DeepSeek в чате Llama.Online?

Нет. Наш чат работает исключительно на моделях семейства Llama. DeepSeek на сайте не поддерживается.

Какая модель выгоднее при работе через API?

Младшие версии близки по стоимости: Llama 4 Scout и DeepSeek V4 Flash стоят доли доллара за миллион токенов. При этом Maverick доступнее по цене, чем V4 Pro.