Llama vs DeepSeek: İki Açık Model Ailesi

Açık ağırlıklı iki model ailesi

Llama ve DeepSeek, ağırlıklarını indirip kullanabileceğiniz yapay zeka modeli aileleridir. Llama, ABD merkezli Meta tarafından; DeepSeek ise aynı adlı Çinli şirket tarafından geliştirilmektedir. Her iki taraf da model kartlarını ve ağırlıklarını Hugging Face üzerinde yayınlar, en yeni modellerinde Mixture-of-Experts (uzmanlar karması) mimarisini kullanır ve birçok bulut sağlayıcısı tarafından sunulur. Aralarındaki farklar ise boyut, çıkış tarihi, lisanslama, akıl yürütme modları ve her bir ailenin en başarılı olduğu alanlarda ortaya çıkar.

Bu karşılaştırma, Ekim 2026 itibarıyla her iki tarafın da en yeni neslini ele almaktadır: Llama 4 Scout ve Maverick ile DeepSeek V4. Sitemiz yalnızca Llama modellerini çalıştırır; DeepSeek modelleri sohbetimizde yer almamaktadır.

Bir bakışta Llama ve DeepSeek

	Llama 4	DeepSeek V4
Çıkış Tarihi	Nisan 2025	Nisan 2026 (ön izleme), Ekim 2026'ya kadar güncellemeler
Ana Modeller	Scout: toplam 109B, aktif 17B; Maverick: toplam 400B, aktif 17B	V4 Flash: toplam 284B, aktif 13B; V4 Pro: toplam 1.6T, aktif 49B
Bağlam (model kartı)	Scout 10M, Maverick 1M token	1M token
Girdiler	Metin ve görseller	Metin (V4 Pro ve Flash); metin ve görseller (V4.1 Flash)
Akıl Yürütme Modları	Standart yanıtlar	Non-think, Think High, Think Max
Lisans	Llama 4 Community License	MIT License
1M token başına API ücreti (girdi / çıktı)	Maverick $0.1875 / $0.6525; Scout $0.10 / $0.30	V4 Pro $0.4427 / $0.8853; V4 Flash $0.091 / $0.182

Fiyatlar, V4 Pro ve V4 Flash'ın orijinal Nisan sürümleri için Ekim 2026 tarihli OpenRouter liste fiyatlarıdır.

Modeller ve mimari

Her iki aile de her bir token için modelin yalnızca belirli bir kısmının çalıştığı Mixture-of-Experts mimarisini kullanır. Bu sayede modelin toplam boyutu çok büyük kalsa bile yanıtlar hızlı bir şekilde üretilir. Llama 4 Maverick ve Scout'un her biri 17 milyar aktif parametre kullanır. DeepSeek'in model kartında ise 1,6 trilyon parametreye ve 49 milyar aktif parametreye sahip DeepSeek-V4-Pro ile 284 milyar parametreye ve 13 milyar aktif parametreye sahip DeepSeek-V4-Flash açıklanmaktadır; her iki model de bir milyon token bağlam uzunluğunu destekler.

DeepSeek V4 ayrıca üç farklı akıl yürütme modu sunar: rutin görevler için hızlı bir düşünmeme modu (non-thinking), kapsamlı analizler için Think High ve akıl yürütmenin sınırlarını zorlayan Think Max. Llama 4 ise ayrı bir düşünme aşaması olmadan doğrudan yanıt verir. Çok adımlı matematik, mantık ve karmaşık kodlama işlerinde akıl yürütme modları genellikle fayda sağlar; ancak yanıt süreleri uzar ve çıktılar daha uzun olur.

DeepSeek o zamandan bu yana, Eylül 2026'da çıkan ve hem metin hem de görselleri kabul eden DeepSeek V4.1 Flash dahil olmak üzere daha yeni sürümler yayınlamıştır.

Güncellik ve kalite

DeepSeek V4, Llama 4'ten yaklaşık bir yıl daha yenidir ve sonraki güncellemeleri çok daha günceldir. Llama 4'ün eğitim verileri Ağustos 2024'te sona ermektedir. Zorlu akıl yürütme ve kodlama görevlerinde, düşünme modu açıkken DeepSeek V4 genellikle daha güçlü bir seçenektir. Llama 4 ise günlük sohbetler için daha pratiktir, her iki ana modelinde de görselleri yerel olarak anlayabilir ve uygulama ile araç entegrasyonlarında uzun bir geçmişe sahiptir. İki model de kendi başına internette arama yapamaz.

Kendi donanımınızda çalıştırma

İki modelin en çok ayrıştığı alan donanım gereksinimleridir. Llama 4 Scout, bu modeller arasında en erişilebilir olanıdır: Meta, Int4 nicelleştirmesiyle (quantization) tek bir H100 GPU'ya sığdığını belirtmektedir; Ollama indirme boyutu ise yaklaşık 67 GB'tır. Llama 4 Maverick, Ollama'da 245 GB indirme boyutuna sahiptir. 1,6 trilyon parametreli DeepSeek V4 Pro ise tam anlamıyla bir veri merkezi modelidir. V4 Flash daha küçüktür, ancak toplam parametre sayısı açısından Scout'tan çok daha büyüktür. DeepSeek'in model kartı ayrıca çok fazla bellek gerektiren Think Max modu için en az 384K tokenlik bir bağlam penceresi önermektedir.

Dizüstü bilgisayarlar için iki ailenin de en yeni amiral gemisi modelleri uygun değildir; genellikle Llama 3.1 8B gibi daha küçük modeller tercih edilir. Ayrıntılar için Llama'yı yerel olarak çalıştırma rehberimize göz atabilirsiniz.

Lisanslama

DeepSeek V4'ün kod deposu ve ağırlıkları, en esnek açık kaynak lisanslarından biri olan MIT License ile yayınlanmıştır: telif hakkı bildirimini korumak dışında neredeyse hiçbir kısıtlama içermez. Llama 4 ise Meta'nın Llama 4 Community License modelini kullanır. Bu lisans ticari kullanıma izin vermekle birlikte bazı şartlar koşar: kabul edilebilir kullanım politikası, "Built with Llama" atfı, 700 milyon aylık aktif kullanıcı eşiği ve AB merkezli şirketler için çok modlu modellerde uygulanan kısıtlamalar. Bunların detaylarını lisans rehberimizden öğrenebilirsiniz. Lisansın olabildiğince sade olması şirketiniz için kritikse DeepSeek bu konuda öndedir.

Maliyet

API kullanımı söz konusu olduğunda, her ikisi de kapalı amiral gemisi modellere kıyasla oldukça ekonomiktir. Milyon token başına $0.10 girdi ve $0.30 çıktı ücretiyle Llama 4 Scout ile $0.091 ve $0.182 ücretiyle DeepSeek V4 Flash son derece hesaplı seçeneklerdir; Maverick'in $0.1875 ve $0.6525 seviyesindeki fiyatı da V4 Pro'nun $0.4427 ve $0.8853'lük fiyatının altında kalmaktadır (Ekim 2026, OpenRouter liste fiyatları). Akıl yürütme modları fazladan düşünme tokenleri ürettiğinden, Think Max ile alınan bir DeepSeek yanıtı liste fiyatının öngördüğünden daha maliyetli olabilir.

Pratikte nasıl karar vermeli?

İki modeli de kendi işlerinizden oluşan birkaç örnekle test edin. DeepSeek tarafında her görevi önce düşünme modu kapalıyken deneyin ve akıl yürütme süreyi ve token miktarını artırdığı için düşünme modunu yalnızca yanıtların yetersiz kaldığı durumlarda açın. Llama tarafında ise kalite odaklı işler için Maverick'i, maliyet odaklı işler için Scout'u deneyin. Kendi sunucunuzda barındırmayı planlıyorsanız her şeyden önce modellerin ihtiyaç duyduğu donanımı kontrol edin; çoğu zaman belirleyici olan tek unsur bu olmaktadır.

Şu durumlarda Llama'yı seçin:

Ana modellerde doğrudan görsel anlama desteği istiyorsanız;
Scout gibi tek bir üst seviye GPU üzerinde barındırabileceğiniz bir modele ihtiyacınız varsa;
Günlük görevler için hızlı ve dolaysız yanıtları tercih ediyorsanız;
Kayıt olmadan hemen şimdi ücretsiz bir çevrim içi sohbet deneyimi arıyorsanız.

Llama 4 Maverick ile Sohbet Edin

Şu durumlarda DeepSeek'i seçin:

Zorlu matematik, mantık veya kodlama görevleri için adım adım akıl yürütmeye ihtiyaç duyuyorsanız;
Mümkün olan en sade lisansı (MIT) istiyorsanız;
Daha güncel eğitim verilerine sahip daha yeni bir model arıyorsanız;
Veri merkezi düzeyinde donanımınız varsa veya modeli API üzerinden kullanacaksanız.

Diğer açık ağırlıklı aileleri incelemek için Llama vs Qwen ve Llama vs Mistral karşılaştırmalarımıza veya Meta'nın geçmiş sürümleri için Llama geçmişi sayfasına da göz atabilirsiniz.

SSS

DeepSeek, Llama'dan daha mı iyi?

Zorlu akıl yürütme ve kodlama konularında DeepSeek V4 daha yenidir ve genel olarak daha üstündür. Llama 4 ise her iki ana modelinde de görselleri anlayabilir, Scout sürümüyle kendi sunucunuzda barındırması çok daha kolaydır ve hızlı günlük yanıtlar için daha pratiktir.

Her iki model de açık kaynak mı?

DeepSeek V4, MIT License kullanmaktadır. Llama'nın da ağırlıkları açıktır; ancak topluluk lisansı belirli şartlar içerdiği için genellikle "açık ağırlıklı" (open-weight) olarak adlandırılır.

DeepSeek'i Llama.Online sohbetinde kullanabilir miyim?

Hayır. Sohbetimizde yalnızca Llama AI modelleri çalışır. DeepSeek modelleri sitemizde sunulmamaktadır.

API üzerinden hangisi daha ucuz?

En küçük seçeneklerin fiyatları birbirine oldukça yakındır: Llama 4 Scout ve DeepSeek V4 Flash, milyon token başına bir doların çok altında maliyetlere sahiptir. Maverick'in liste fiyatı da V4 Pro'dan daha uygundur.