Llama vs DeepSeek

Två familjer av open-weight-modeller

Llama och DeepSeek är båda familjer av AI-modeller vars vikter du kan ladda ner. Llama kommer från Meta i USA; DeepSeek kommer från det kinesiska företaget med samma namn. Båda publicerar modellkort och vikter på Hugging Face, båda använder mixture-of-experts-arkitektur i sina senaste modeller och båda erbjuds av många molnleverantörer. Skillnaderna ligger i storlek, ålder, licensiering, resonemangslägen och vad respektive familj är bäst på.

Den här jämförelsen tittar på den senaste generationen från vardera per oktober 2026: Llama 4 Scout och Maverick mot DeepSeek V4. Vår webbplats kör enbart Llama; DeepSeek-modeller finns inte tillgängliga i vår chatt.

Snabb överblick: Llama vs DeepSeek

Priserna är listpriser från OpenRouter i oktober 2026 för de ursprungliga versionerna från april av V4 Pro och V4 Flash.

Modeller och arkitektur

Båda familjerna använder en mixture-of-experts-arkitektur, där bara en del av modellen aktiveras för varje token. Det ger snabba svar samtidigt som den totala modellen kan vara mycket stor. Llama 4 Maverick och Scout använder båda 17 miljarder aktiva parametrar. DeepSeeks modellkort beskriver DeepSeek-V4-Pro med 1,6 biljoner parametrar och 49 miljarder aktiverade, och DeepSeek-V4-Flash med 284 miljarder parametrar och 13 miljarder aktiverade – båda med stöd för ett kontextfönster på en miljon tokens.

DeepSeek V4 har också tre resonemangslägen: ett snabbt läge utan extra tänkande för rutinuppgifter, Think High för noggranna analyser och Think Max som maximerar resonemangsförmågan. Llama 4 svarar direkt utan någon separat tankefas. Vid flerstegsmatte, logik och komplex kod hjälper ofta ett resonemangsläge, till priset av långsammare och längre svar.

DeepSeek har sedan dess släppt fler versioner, inklusive DeepSeek V4.1 Flash i september 2026, som hanterar både text och bilder.

Aktualitet och kvalitet

DeepSeek V4 är ungefär ett år nyare än Llama 4, och dess senare uppdateringar är ännu färskare. Träningsdata för Llama 4 sträcker sig fram till augusti 2024. För avancerade resonemang och programmering är DeepSeek V4 med tankeläget aktiverat i regel det starkare valet. Llama 4 är enklare att använda för vardaglig chatt, läser bilder direkt i båda huvudmodellerna och har en lång meritlista i appar och verktyg. Ingen av modellerna söker på webben på egen hand.

Köra lokalt

Hårdvaran är den punkt där de skiljer sig mest åt. Llama 4 Scout är den mest lättillgängliga av dessa modeller: Meta påpekar att den ryms på en enda H100 GPU med Int4-kvantisering, och Ollama-nedladdningen ligger på cirka 67 GB. Llama 4 Maverick är en nedladdning på 245 GB i Ollama. DeepSeek V4 Pro, med sina 1,6 biljoner parametrar, kräver hårdvara i datacenterklass. V4 Flash är mindre, men har fortfarande betydligt fler parametrar totalt än Scout. DeepSeeks modellkort rekommenderar dessutom ett kontextfönster på minst 384K tokens för läget Think Max, vilket drar enormt mycket minne.

För bärbara datorer är ingen av familjernas senaste flaggskepp praktiskt genomförbar; mindre modeller som Llama 3.1 8B är det vanliga valet. Se kör Llama lokalt.

Licensiering

DeepSeek V4:s kod och vikter släpps under MIT License, en av de mest tillåtande öppen källkods-licenserna: få villkor utöver att upphovsrättsnotisen ska behållas. Llama 4 använder Metas Llama 4 Community License, som tillåter kommersiell användning men ställer fler villkor: en policy för acceptabel användning, "Built with Llama"-attribuering, gränsen på 700 miljoner aktiva användare i månaden samt restriktioner kring multimodala modeller för företag baserade inom EU. Vår licensguide går igenom detaljerna. Om enkel licensiering är viktigt för ditt företag har DeepSeek ett övertag.

Pris

Via API:er är båda billiga jämfört med proprietära toppmodeller. Llama 4 Scout för $0,10 indata och $0,30 utdata per miljon tokens och DeepSeek V4 Flash för $0,091 och $0,182 är båda extremt prisvärda; Maverick på $0,1875 och $0,6525 ligger lägre än V4 Pro på $0,4427 och $0,8853 (OpenRouter-listpris, okt 2026). Resonemangslägen genererar extra tanketokens, vilket innebär att ett DeepSeek-svar med Think Max kan kosta mer än vad grundpriset antyder.

Hur du väljer i praktiken

Testa båda på ett par av dina faktiska uppgifter. För DeepSeek kan du börja med non-thinking-läget och slå på resonemang först om svaren inte räcker till, eftersom tänkandet tar mer tid och fler tokens. För Llama: testa Maverick för kvalitet och Scout för lägre kostnad. Om du tänker köra modellen själv, kontrollera hårdvarukraven innan du gör något annat – det avgör oftast saken direkt.

Välj Llama om du…

• vill ha bildförståelse direkt i huvudmodellerna;
• behöver en modell som du kan köra själv på en enda kraftfull GPU, som Scout;
• föredrar snabba, direkta svar för vardagliga uppgifter;
• vill chatta gratis online direkt, helt utan registrering.

Chatta med Llama 4 Maverick

Välj DeepSeek om du…

• behöver stegvisa resonemang för svår matematik, logik eller kod;
• vill ha enklast möjliga licens (MIT);
• vill ha en nyare modell med färskare träningsdata;
• har tillgång till datacenter-hårdvara eller använder DeepSeek via API.

Kolla även in Llama vs Qwen och Llama vs Mistral för andra open-weight-familjer, eller Llamas historia för Metas tidslinje.

Vanliga frågor

Är DeepSeek bättre än Llama?

För avancerade resonemang och kod är DeepSeek V4 nyare och generellt starkare. Llama 4 hanterar bilder i båda huvudmodellerna, är enklare att köra själv i Scout-versionen och passar bättre för snabba vardagssvar.

Är båda öppen källkod?

DeepSeek V4 använder MIT License. Llamas vikter är öppna, men community-licensen sätter upp vissa villkor, så den brukar kallas för en open-weight-modell.

Kan jag använda DeepSeek i chatten på Llama.Online?

Nej. Vår chatt kör enbart Llama-modeller. DeepSeek finns inte tillgängligt här.

Vilken är billigast via API?

De minsta alternativen är snarlika i pris: Llama 4 Scout och DeepSeek V4 Flash kostar båda en bråkdel av en dollar per miljon tokens. Maverick är billigare än V4 Pro i listpriserna.