Llama чи DeepSeek

Два сімейства моделей із відкритими вагами

Llama та DeepSeek — це сімейства моделей штучного інтелекту, чиї ваги можна завантажити. Llama розробляється компанією Meta у США, а DeepSeek — однойменною китайською компанією. Обидві публікують описи моделей (model cards) і ваги на Hugging Face, обидві використовують архітектуру mixture-of-experts у своїх найновіших моделях, і обидві доступні в багатьох хмарних провайдерів. Відмінності полягають у розмірі, новизні даних, ліцензуванні, режимах міркування та сферах, у яких кожне сімейство показує себе найкраще.

У цьому порівнянні розглядаються найновіші покоління обох сімейств станом на жовтень 2026 року: Llama 4 Scout та Maverick проти DeepSeek V4. Наш сайт працює виключно на Llama; моделі DeepSeek у нашому чаті недоступні.

Коротке порівняння: Llama проти DeepSeek

Ціни наведено за прейскурантом OpenRouter (жовтень 2026) для початкових квітневих релізів V4 Pro та V4 Flash.

Моделі та архітектура

Обидва сімейства використовують архітектуру mixture-of-experts, у якій над кожним токеном працює лише частина моделі. Це зберігає високу швидкість відповідей за великого загального розміру мережі. Llama 4 Maverick та Scout мають по 17 мільярдів активних параметрів кожна. За описом від DeepSeek, модель DeepSeek-V4-Pro містить 1,6 трильйона параметрів (49 мільярдів активних), а DeepSeek-V4-Flash — 284 мільярди (13 мільярдів активних); обидві підтримують контекст в один мільйон токенів.

DeepSeek V4 також пропонує три режими міркування: швидкий non-thinking для повсякденних завдань, Think High для ретельного аналізу та Think Max, що розгортає ланцюжок міркувань на максимум. Llama 4 відповідає одразу, без окремого етапу міркувань. Для багатоетапних математичних розрахунків, логіки та складного коду режим міркувань часто дає кращий результат, але ціною довших і повільніших відповідей.

Згодом DeepSeek випустила новіші версії, зокрема DeepSeek V4.1 Flash у вересні 2026 року, що підтримує як текст, так і зображення.

Актуальність і якість

DeepSeek V4 приблизно на рік новіша за Llama 4, а її подальші оновлення — ще свіжіші. Дані для навчання Llama 4 завершуються серпнем 2024 року. Для складних логічних завдань і програмування DeepSeek V4 з увімкненим міркуванням зазвичай є сильнішим вибором. Llama 4 простіша у щоденному чаті, "з коробки" розуміє зображення в обох основних моделях і має солідну репутацію у застосунках та сервісах. Жодна з моделей не здійснює пошук в інтернеті самостійно.

Локальний запуск

Найбільша різниця полягає у вимогах до заліза. Llama 4 Scout є найдоступнішою з цих моделей: Meta зазначає, що за квантування Int4 вона поміщається на один графічний процесор H100, а розмір завантаження через Ollama становить близько 67 ГБ. Llama 4 Maverick в Ollama важить 245 ГБ. DeepSeek V4 Pro з 1,6 трильйона параметрів вимагає ресурсів рівня дата-центрів. V4 Flash менша, проте все одно значно перевершує Scout за загальною кількістю параметрів. Окрім того, розробники DeepSeek рекомендують вікно контексту щонайменше 384K токенів для режиму Think Max, що потребує величезного обсягу пам'яті.

На ноутбуках найновіші флагмани обох сімейств запустити не вийде; для цього зазвичай обирають компактніші варіанти, такі як Llama 3.1 8B. Перегляньте, як запустити Llama локально.

Ліцензування

Репозиторій і ваги DeepSeek V4 випущені під MIT License — однією з найпростіших ліцензій відкритого коду, яка майже не висуває умов, окрім збереження повідомлення про авторські права. Llama 4 використовує ліцензію Llama 4 Community License від Meta, яка дозволяє комерційне використання, але містить певні умови: правила прийнятного використання, зазначення авторства "Built with Llama", ліміт у 700 мільйонів активних користувачів на місяць та обмеження щодо мультимодальних моделей для компаній із ЄС. Наш довідник із ліцензій пояснює це докладніше. Якщо для вашої компанії важлива простота ліцензування, перевага за DeepSeek.

Вартість

Через API обидва варіанти коштують недорого, якщо порівнювати із закритими флагманськими моделями. Llama 4 Scout ($0,10 за вхід і $0,30 за вихід на мільйон токенів) та DeepSeek V4 Flash ($0,091 і $0,182) мають дуже низькі тарифи; ціна Maverick ($0,1875 і $0,6525) дещо нижча за V4 Pro ($0,4427 і $0,8853 за прейскурантом OpenRouter, жовтень 2026). Режими міркування генерують додаткові токени роздумів, тому відповідь DeepSeek із Think Max може коштувати дорожче, ніж здається за базовими тарифами.

Як зробити вибір на практиці

Протестуйте обидва рішення на кількох ваших типових завданнях. У DeepSeek спершу запустіть кожну задачу без міркувань і вмикайте цей режим лише тоді, коли звичайної відповіді недостатньо, адже міркування потребують більше часу й токенів. У випадку з Llama спробуйте Maverick для кращої якості або Scout для економії коштів. Якщо ви плануєте запускати модель самостійно, насамперед оцініть вимоги до апаратного забезпечення — найчастіше саме вони визначають вибір.

Обирайте Llama, якщо…

• вам потрібне розпізнавання зображень в основних моделях;
• потрібна модель, яку можна хостити самостійно на одному потужному GPU (як-от Scout);
• ви віддаєте перевагу швидким і прямим відповідям на щоденні запити;
• ви хочете скористатися безкоштовним онлайн-чатом просто зараз, без реєстрації.

Спілкуватися з Llama 4 Maverick

Обирайте DeepSeek, якщо…

• потрібне покрокове міркування для складної математики, логіки або програмування;
• ви шукаєте максимально просту та гнучку ліцензію (MIT);
• вам потрібна новіша модель із більш актуальними даними для навчання;
• у вас є інфраструктура рівня дата-центру або ви підключаєтеся через API.

Також дивіться порівняння Llama проти Qwen і Llama проти Mistral для інших сімейств із відкритими вагами або історію Llama, щоб переглянути шлях розвитку моделей від Meta.

Часті запитання

DeepSeek краща за Llama?

Для складного логічного аналізу та написання коду DeepSeek V4 новіша й загалом показує сильніші результати. Llama 4 розпізнає зображення в обох основних моделях, значно простіша для локального хостингу у версії Scout і зручніша для швидких повсякденних відповідей.

Обидві моделі мають відкритий код?

DeepSeek V4 поширюється за ліцензією MIT. Ваги Llama відкриті, проте її спільнотна ліцензія накладає додаткові умови, тому її зазвичай називають моделлю з відкритими вагами (open-weight).

Чи можна використовувати DeepSeek у чаті Llama.Online?

Ні. Наш чат працює лише з моделями Llama. DeepSeek тут недоступний.

Що вигідніше за ціною API?

Найдоступніші варіанти коштують приблизно однаково: і Llama 4 Scout, і DeepSeek V4 Flash обходяться в лічені центи за мільйон токенів. При цьому Maverick коштує менше, ніж V4 Pro.