Llama vs DeepSeek

สองตระกูลโมเดล Open-weight

Llama และ DeepSeek เป็นตระกูลโมเดล AI ที่คุณสามารถดาวน์โหลดค่าน้ำหนัก (weights) มาใช้งานได้ โดย Llama พัฒนาโดย Meta ในสหรัฐอเมริกา ส่วน DeepSeek มาจากบริษัทสัญชาติจีนในชื่อเดียวกัน ทั้งคู่เผยแพร่ Model Card และค่าน้ำหนักบน Hugging Face ใช้สถาปัตยกรรม Mixture-of-Experts ในโมเดลรุ่นใหม่ล่าสุด และมีให้บริการผ่านผู้ให้บริการคลาวด์หลายแห่ง จุดที่แตกต่างกันคือขนาด ความสดใหม่ของข้อมูล สัญญาอนุญาต โหมดการใช้เหตุผล (Reasoning) และความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านของแต่ละตระกูล

การเปรียบเทียบนี้จะพิจารณารุ่นล่าสุดของทั้งสองฝั่ง ณ เดือนตุลาคม 2026 ได้แก่ Llama 4 Scout และ Maverick เทียบกับ DeepSeek V4 โดยเว็บไซต์ของเราให้บริการเฉพาะ Llama เท่านั้น ไม่มีโมเดล DeepSeek ในระบบแชท

เปรียบเทียบ Llama กับ DeepSeek แบบสรุป

ราคาอ้างอิงจาก OpenRouter ณ เดือนตุลาคม 2026 สำหรับเวอร์ชันเปิดตัวดั้งเดิมเมื่อเดือนเมษายนของ V4 Pro และ V4 Flash

โครงสร้างและสถาปัตยกรรมโมเดล

ทั้งสองตระกูลใช้สถาปัตยกรรมแบบ Mixture-of-Experts ซึ่งจะเรียกใช้งานโมเดลเพียงบางส่วนในการประมวลผลแต่ละโทเค็น ช่วยให้ตอบคำถามได้รวดเร็วแม้โมเดลโดยรวมจะมีขนาดใหญ่มาก Llama 4 Maverick และ Scout มีพารามิเตอร์ที่ทำงานจริง (Active) 1.7 หมื่นล้านพารามิเตอร์ (17B) ส่วนใน Model Card ของ DeepSeek ระบุว่า DeepSeek-V4-Pro มีพารามิเตอร์รวม 1.6 ล้านล้านพารามิเตอร์ (1.6T) โดยเปิดทำงานจริง 4.9 หมื่นล้านพารามิเตอร์ (49B) และ DeepSeek-V4-Flash มีพารามิเตอร์รวม 2.84 แสนล้านพารามิเตอร์ (284B) โดยเปิดทำงานจริง 1.3 หมื่นล้านพารามิเตอร์ (13B) ซึ่งทั้งสองรองรับบริบทได้ถึง 1 ล้านโทเค็น

DeepSeek V4 ยังมีโหมดการใช้เหตุผลให้เลือก 3 รูปแบบ ได้แก่ โหมด Non-think สำหรับงานทั่วไปที่ต้องการความเร็ว, Think High สำหรับงานที่ต้องวิเคราะห์อย่างรอบคอบ และ Think Max สำหรับการคิดวิเคราะห์เชิงลึกขั้นสุด ในขณะที่ Llama 4 จะตอบคำถามโดยตรงโดยไม่มีขั้นตอนการคิดแยกต่างหาก สำหรับโจทย์คณิตศาสตร์หลายขั้นตอน ตรรกะขั้นสูง และโค้ดที่ซับซ้อน โหมดการใช้เหตุผลมักจะช่วยได้มาก แต่อาจแลกมาด้วยคำตอบที่ยาวขึ้นและใช้เวลานานขึ้น

หลังจากนั้น DeepSeek ยังได้เปิดตัวรุ่นย่อยเพิ่มเติม รวมถึง DeepSeek V4.1 Flash ในเดือนกันยายน 2026 ซึ่งรองรับทั้งข้อความและรูปภาพ

ความสดใหม่และคุณภาพของคำตอบ

DeepSeek V4 เปิดตัวหลัง Llama 4 ราวหนึ่งปี และเวอร์ชันอัปเดตยังใหม่กว่านั้นอีก ส่วนข้อมูลการเทรนของ Llama 4 สิ้นสุดลงในเดือนสิงหาคม 2024 สำหรับงานใช้เหตุผลที่ยากและการเขียนโค้ด DeepSeek V4 ที่เปิดโหมด Thinking มักจะให้ผลลัพธ์ที่แข็งแกร่งกว่า ส่วน Llama 4 เหมาะสำหรับบทสนทนาทั่วไปในชีวิตประจำวันมากกว่า เข้าใจรูปภาพได้ในตัวสำหรับโมเดลหลักทั้งสองรุ่น และมีประวัติการนำไปใช้งานในแอปพลิเคชันและเครื่องมือต่างๆ อย่างยาวนาน ทั้งนี้ ทั้งสองโมเดลไม่สามารถค้นหาข้อมูลบนอินเทอร์เน็ตได้ด้วยตนเอง

การรันใช้งานด้วยตนเอง

ฮาร์ดแวร์คือจุดที่ทั้งสองตระกูลแตกต่างกันชัดเจนที่สุด Llama 4 Scout ถือเป็นโมเดลที่เข้าถึงได้ง่ายที่สุด โดย Meta ระบุว่าสามารถรันบน GPU H100 ตัวเดียวได้ด้วยการ Quantization ระดับ Int4 และขนาดดาวน์โหลดบน Ollama อยู่ที่ราว 67 GB ส่วน Llama 4 Maverick มีขนาดดาวน์โหลดบน Ollama อยู่ที่ 245 GB ในขณะที่ DeepSeek V4 Pro ซึ่งมีขนาดถึง 1.6 ล้านล้านพารามิเตอร์ จำเป็นต้องใช้ฮาร์ดแวร์ระดับดาต้าเซ็นเตอร์ ทางด้าน V4 Flash แม้จะเล็กลงมาแต่ก็ยังมีพารามิเตอร์รวมมากกว่า Scout อยู่มาก นอกจากนี้ Model Card ของ DeepSeek ยังแนะนำ Context Window อย่างน้อย 384K โทเค็นสำหรับโหมด Think Max ซึ่งต้องใช้หน่วยความจำมหาศาล

สำหรับการรันบนแล็ปท็อป โมเดลเรือธงรุ่นล่าสุดของทั้งสองฝั่งยังไม่เหมาะแก่การใช้งานจริง ผู้ใช้ส่วนใหญ่มักเลือกโมเดลขนาดเล็กอย่าง Llama 3.1 8B แทน คุณสามารถดูรายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่ วิธีรัน Llama บนเครื่องของคุณเอง

สัญญาอนุญาต (License)

คลังข้อมูลและค่าน้ำหนักของ DeepSeek V4 เผยแพร่ภายใต้ MIT License ซึ่งเป็นหนึ่งในสัญญาอนุญาตโอเพนซอร์สที่ยืดหยุ่นที่สุด แทบไม่มีเงื่อนไขใดๆ นอกจากต้องระบุข้อความลิขสิทธิ์เดิมไว้ ส่วน Llama 4 ใช้สัญญาอนุญาต Llama 4 Community License ของ Meta ซึ่งอนุญาตให้ใช้งานเชิงพาณิชย์ได้ แต่มีเงื่อนไขเพิ่มเติม เช่น นโยบายการใช้งานที่ยอมรับได้ (AUP), การระบุข้อความ "Built with Llama", เกณฑ์ผู้ใช้งานต่อเดือนไม่เกิน 700 ล้านคน และข้อจำกัดในการใช้โมเดล Multimodal สำหรับบริษัทที่มีฐานอยู่ในสหภาพยุโรป คุณสามารถอ่านรายละเอียดได้ใน คู่มือสัญญาอนุญาต ของเรา หากความเรียบง่ายของสัญญาอนุญาตเป็นสิ่งสำคัญสำหรับองค์กรของคุณ DeepSeek จะได้เปรียบในจุดนี้

ค่าใช้จ่าย

หากใช้งานผ่าน API ทั้งสองตระกูลถือว่ามีราคาถูกมากเมื่อเทียบกับโมเดล Frontier แบบปิด Llama 4 Scout อยู่ที่ $0.10 สำหรับ Input และ $0.30 สำหรับ Output ต่อหนึ่งล้านโทเค็น ส่วน DeepSeek V4 Flash อยู่ที่ $0.091 และ $0.182 ซึ่งต่ำมากทั้งคู่ สำหรับ Maverick อยู่ที่ $0.1875 และ $0.6525 ซึ่งถูกกว่า V4 Pro ที่คิด $0.4427 และ $0.8853 (อ้างอิงราคาจาก OpenRouter ณ เดือนตุลาคม 2026) อย่างไรก็ตาม โหมดการใช้เหตุผลจะสร้างโทเค็นความคิด (Thinking tokens) เพิ่มเติม ทำให้คำตอบของ DeepSeek เมื่อใช้โหมด Think Max อาจมีราคาสูงกว่าที่ระบุไว้ในราคาพื้นฐาน

คำแนะนำในการเลือกใช้งาน

เราขอแนะนำให้คุณทดสอบทั้งสองตระกูลกับงานจริง สำหรับ DeepSeek ให้ลองใช้โหมด Non-thinking ดูก่อน และเปิดโหมด Thinking เฉพาะเมื่อคำตอบยังไม่ดีพอ เนื่องจากกระบวนการคิดจะต้องใช้เวลาและโทเค็นเพิ่มขึ้น ส่วน Llama ให้เลือก Maverick หากต้องการคุณภาพสูง หรือเลือก Scout เพื่อความประหยัด หากคุณวางแผนจะโฮสต์ใช้งานเอง ให้ตรวจสอบฮาร์ดแวร์ที่ต้องใช้เป็นอันดับแรก เพราะข้อจำกัดด้านฮาร์ดแวร์มักจะเป็นคำตอบที่ชัดเจนที่สุด

เลือก Llama หากคุณ…

• ต้องการโมเดลหลักที่รองรับการวิเคราะห์รูปภาพได้ในตัว
• ต้องการโมเดลที่สามารถโฮสต์เองได้บน GPU สเปกระดับสูงเพียงตัวเดียว เช่น Scout
• ชอบคำตอบที่กระชับ รวดเร็ว ตรงประเด็นสำหรับงานทั่วไป
• ต้องการแชทออนไลน์ฟรีได้ทันทีโดยไม่ต้องลงทะเบียน

แชทกับ Llama 4 Maverick

เลือก DeepSeek หากคุณ…

• ต้องการการคิดวิเคราะห์แบบเป็นขั้นตอนสำหรับโจทย์คณิตศาสตร์ ตรรกะ หรือโค้ดที่ซับซ้อน
• ต้องการสัญญาอนุญาตที่เรียบง่ายและเปิดกว้างที่สุด (MIT)
• ต้องการโมเดลที่มีชุดข้อมูลในการเทรนที่สดใหม่กว่า
• มีฮาร์ดแวร์ระดับดาต้าเซ็นเตอร์ หรือวางแผนใช้งานผ่าน API เป็นหลัก

อ่านเพิ่มเติมได้ที่ Llama vs Qwen และ Llama vs Mistral เพื่อดูการเปรียบเทียบโมเดล Open-weight อื่นๆ หรือดูไทม์ไลน์การพัฒนาของ Meta ได้ที่ ประวัติความเป็นมาของ Llama

คำถามที่พบบ่อย (FAQ)

DeepSeek ดีกว่า Llama หรือไม่?

สำหรับงานด้านการใช้เหตุผลเชิงลึกและการเขียนโค้ดที่ยาก DeepSeek V4 มีความสดใหม่กว่าและโดยรวมทำงานได้มีประสิทธิภาพมากกว่า ส่วน Llama 4 โดดเด่นด้านการประมวลผลรูปภาพในโมเดลหลักทั้งสองรุ่น โฮสต์ใช้งานเองได้ง่ายกว่าในรุ่น Scout และให้คำตอบในชีวิตประจำวันได้อย่างรวดเร็ว

ทั้งสองตระกูลเป็นโอเพนซอร์สหรือไม่?

DeepSeek V4 ใช้สัญญาอนุญาตแบบ MIT License ในขณะที่ Llama เปิดให้เข้าถึงค่าน้ำหนักได้ แต่มีเงื่อนไขตามสัญญาอนุญาตเฉพาะ จึงมักถูกเรียกว่าเป็นโมเดลแบบ Open-weight

สามารถใช้งาน DeepSeek บนระบบแชทของ Llama.Online ได้หรือไม่?

ไม่ได้ ระบบแชทของเราให้บริการเฉพาะโมเดล Llama เท่านั้น โดยไม่มีโมเดล DeepSeek ให้บริการ

โมเดลไหนประหยัดกว่าเมื่อใช้งานผ่าน API?

ในรุ่นเล็กมีราคาใกล้เคียงกันมาก โดย Llama 4 Scout และ DeepSeek V4 Flash คิดราคาเพียงไม่กี่เซนต์ต่อหนึ่งล้านโทเค็น ส่วนรุ่นใหญ่ Maverick มีราคาตามตารางที่ต่ำกว่า V4 Pro