Llama vs DeepSeek

Hai dòng mô hình trọng số mở

Llama và DeepSeek đều là các dòng mô hình AI cho phép tải về trọng số. Llama do Meta (Hoa Kỳ) phát triển; DeepSeek đến từ công ty cùng tên của Trung Quốc. Cả hai đều công bố model card cùng trọng số trên Hugging Face, áp dụng kiến trúc mixture-of-experts (MoE) trên các phiên bản mới nhất và được cung cấp bởi nhiều nền tảng đám mây. Sự khác biệt nằm ở kích thước, thời điểm phát hành, giấy phép, chế độ suy luận và thế mạnh riêng của từng dòng.

Bài so sánh này đánh giá thế hệ mới nhất của cả hai tính đến tháng 10/2026: Llama 4 Scout và Maverick đối đầu với DeepSeek V4. Trang web của chúng tôi chỉ chạy Llama; các mô hình DeepSeek hiện không hỗ trợ trong trình chat.

So sánh nhanh Llama vs DeepSeek

Mức giá dựa trên niêm yết của OpenRouter vào tháng 10/2026 cho phiên bản gốc tháng 4 của V4 Pro và V4 Flash.

Các mô hình và kiến trúc thiết kế

Cả hai dòng mô hình đều sử dụng kiến trúc mixture-of-experts, nghĩa là chỉ một phần mô hình hoạt động trên mỗi token. Cách này giúp tốc độ phản hồi luôn nhanh trong khi tổng quy mô mô hình vẫn rất lớn. Llama 4 Maverick và Scout đều sử dụng 17 tỷ tham số kích hoạt. Model card của DeepSeek ghi nhận DeepSeek-V4-Pro có 1,6 nghìn tỷ tham số với 49 tỷ kích hoạt, còn DeepSeek-V4-Flash có 284 tỷ tham số với 13 tỷ kích hoạt; cả hai đều hỗ trợ ngữ cảnh 1 triệu token.

DeepSeek V4 cung cấp 3 chế độ suy luận: chế độ non-think tốc độ cao cho tác vụ thông thường, Think High để phân tích kỹ lưỡng, và Think Max nhằm khai thác tối đa khả năng suy luận. Llama 4 phản hồi trực tiếp mà không cần bước suy nghĩ riêng biệt. Với toán nhiều bước, tư duy logic và lập trình phức tạp, chế độ suy luận thường mang lại kết quả tốt hơn, đổi lại tốc độ phản hồi sẽ chậm và độ dài câu trả lời sẽ lớn hơn.

DeepSeek sau đó đã phát hành thêm các phiên bản mới, bao gồm DeepSeek V4.1 Flash vào tháng 9/2026, hỗ trợ cả văn bản lẫn hình ảnh.

Độ mới dữ liệu và chất lượng

DeepSeek V4 mới hơn Llama 4 khoảng một năm, và các bản cập nhật sau đó thậm chí còn mới hơn nữa. Dữ liệu huấn luyện của Llama 4 dừng lại vào tháng 8/2024. Với các tác vụ suy luận hóc búa và viết mã, DeepSeek V4 khi bật chế độ suy luận nhìn chung vượt trội hơn. Llama 4 lại dễ dùng hơn cho nhu cầu trò chuyện hàng ngày, xử lý hình ảnh trực tiếp trên cả hai mô hình chính và đã được chứng minh hiệu quả qua vô số ứng dụng, công cụ thực tế. Cả hai mô hình đều không tự động tìm kiếm trên web.

Tự chạy trên máy (self-host)

Phần cứng là điểm khác biệt lớn nhất giữa hai bên. Llama 4 Scout là mô hình dễ tiếp cận nhất trong nhóm này: Meta cho biết nó có thể chạy trên một GPU H100 duy nhất với lượng tử hóa Int4, và bản tải qua Ollama chỉ khoảng 67 GB. Llama 4 Maverick có dung lượng tải khoảng 245 GB trên Ollama. Trong khi đó, DeepSeek V4 Pro với 1,6 nghìn tỷ tham số là mô hình dành riêng cho trung tâm dữ liệu. V4 Flash nhỏ hơn nhưng tổng số tham số vẫn lớn hơn Scout đáng kể. Model card của DeepSeek cũng khuyến nghị cửa sổ ngữ cảnh tối thiểu 384K token cho chế độ Think Max, đòi hỏi dung lượng bộ nhớ rất lớn.

Đối với laptop, các mô hình đầu bảng mới nhất của cả hai dòng đều không khả thi; những mô hình nhỏ gọn hơn như Llama 3.1 8B sẽ là lựa chọn phù hợp. Xem thêm hướng dẫn chạy Llama cục bộ.

Giấy phép

Mã nguồn và trọng số của DeepSeek V4 được phát hành theo MIT License, một trong những giấy phép nguồn mở thông thoáng nhất: gần như không có điều kiện ràng buộc nào ngoài việc giữ lại thông báo bản quyền. Llama 4 sử dụng Llama 4 Community License của Meta, cho phép dùng thương mại nhưng kèm theo các điều kiện: tuân thủ chính sách sử dụng, ghi nhận "Built with Llama", giới hạn 700 triệu người dùng hoạt động hàng tháng và hạn chế mô hình đa phương thức đối với các công ty có trụ sở tại EU. Bài viết hướng dẫn giấy phép của chúng tôi sẽ giải thích chi tiết điều này. Nếu doanh nghiệp của bạn ưu tiên sự đơn giản về pháp lý, DeepSeek sẽ chiếm ưu thế.

Chi phí

Khi dùng qua API, cả hai đều có giá rất rẻ so với các mô hình đóng hàng đầu thị trường. Llama 4 Scout ở mức $0.10 đầu vào và $0.30 đầu ra trên mỗi triệu token, còn DeepSeek V4 Flash ở mức $0.091 và $0.182 — đều cực kỳ tiết kiệm; Maverick ở mức $0.1875 và $0.6525, thấp hơn V4 Pro với $0.4427 và $0.8853 (giá niêm yết OpenRouter, tháng 10/2026). Lưu ý rằng các chế độ suy luận sẽ tạo thêm các token suy nghĩ (thinking tokens), do đó phản hồi từ DeepSeek với Think Max có thể tốn kém hơn so với mức giá niêm yết ban đầu.

Lựa chọn nào phù hợp cho bạn?

Hãy kiểm tra cả hai trên chính các tác vụ thực tế của bạn. Với DeepSeek, hãy thử trước ở chế độ thông thường (non-thinking) và chỉ bật chế độ suy luận khi kết quả chưa đạt yêu cầu, vì suy luận sẽ tốn thêm thời gian và token. Với Llama, hãy chọn Maverick nếu cần chất lượng và Scout nếu muốn tối ưu chi phí. Nếu bạn định tự chạy mô hình (self-host), hãy kiểm tra yêu cầu phần cứng đầu tiên; yếu tố này thường sẽ quyết định ngay lựa chọn của bạn.

Nên chọn Llama nếu…

• bạn muốn khả năng nhận diện hình ảnh có sẵn trên các mô hình chính;
• bạn cần mô hình có thể tự chạy trên một GPU cao cấp duy nhất, chẳng hạn như Scout;
• bạn thích câu trả lời nhanh chóng, trực diện cho các tác vụ hàng ngày;
• bạn muốn trò chuyện trực tuyến miễn phí ngay bây giờ mà không cần đăng ký.

Trò chuyện với Llama 4 Maverick

Nên chọn DeepSeek nếu…

• bạn cần khả năng suy luận từng bước cho toán khó, tư duy logic hoặc lập trình phức tạp;
• bạn muốn giấy phép đơn giản tối đa (MIT);
• bạn cần mô hình mới hơn với dữ liệu huấn luyện cập nhật gần đây;
• bạn sở hữu hạ tầng phần cứng cấp trung tâm dữ liệu hoặc sử dụng DeepSeek qua API.

Xem thêm Llama vs Qwen và Llama vs Mistral để khám phá các dòng mô hình trọng số mở khác, hoặc xem lịch sử Llama để theo dõi các cột mốc phát triển của Meta.

Câu hỏi thường gặp

DeepSeek có tốt hơn Llama không?

Với các tác vụ suy luận hóc búa và viết mã, DeepSeek V4 mới hơn và nhìn chung thể hiện tốt hơn. Llama 4 có khả năng đọc hình ảnh trên cả hai mô hình chính, dễ tự triển khai hơn ở bản Scout và phù hợp hơn cho các câu trả lời thường ngày nhanh gọn.

Cả hai có phải là mã nguồn mở không?

DeepSeek V4 sử dụng MIT License. Trọng số của Llama được công khai mở, nhưng giấy phép cộng đồng của nó kèm theo các điều kiện ràng buộc nhất định, vì vậy mô hình này thường được gọi chính xác là mô hình trọng số mở (open-weight).

Tôi có thể dùng DeepSeek trên trình chat của Llama.Online không?

Không. Trình chat của chúng tôi chỉ chạy các mô hình Llama AI. DeepSeek hiện không có mặt trên hệ thống.

Mô hình nào rẻ hơn khi dùng qua API?

Ở các phiên bản nhỏ nhất, mức giá khá tương đương: Llama 4 Scout và DeepSeek V4 Flash đều chưa tới 1 USD cho mỗi triệu token. Maverick có giá niêm yết rẻ hơn so với V4 Pro.