Llama 对比 DeepSeek

两大开放权重模型家族

Llama 与 DeepSeek 都是可以下载模型权重的 AI 家族。Llama 来自美国 Meta 公司；DeepSeek 则来自同名的中国公司。两者均在 Hugging Face 上发布了模型卡和权重，最新的模型都采用了混合专家（MoE）架构，且已上线各大主流云服务平台。两者的区别主要体现在参数规模、发布时间、开源协议、推理模式以及各自擅长的领域。

本次对比聚焦于截至 2026 年 10 月两者的最新一代：Llama 4 Scout 和 Maverick 对决 DeepSeek V4。本站仅运行 Llama 系列；我们的聊天界面暂不支持 DeepSeek 模型。

Llama vs DeepSeek 一览

价格参考自 OpenRouter 2026 年 10 月的标价，针对 4 月最初发布的 V4 Pro 和 V4 Flash。

模型与架构设计

两个系列均采用混合专家（MoE）设计，即针对每个 token 仅激活部分参数。这在保持超大参数容量的同时，保证了极快的响应速度。Llama 4 Maverick 和 Scout 各使用 170 亿激活参数。DeepSeek 的模型卡显示，DeepSeek-V4-Pro 拥有 1.6 万亿总参数和 490 亿激活参数，DeepSeek-V4-Flash 拥有 2840 亿总参数和 130 亿激活参数，两者均支持 100 万 tokens 的上下文窗口。

DeepSeek V4 还提供了三种推理模式：用于常规任务的快速非思考模式、用于细致分析的 Think High 模式，以及发挥极致推理能力的 Think Max 模式。Llama 4 则是直接输出，没有单独的思考过程。对于多步骤数学题、逻辑分析和复杂代码，推理模式往往更有优势，代价则是响应时间更长、生成内容更多。

此后 DeepSeek 又发布了更多版本，包括 2026 年 9 月推出的 DeepSeek V4.1 Flash，该版本支持同时输入文本与图像。

时效性与输出质量

DeepSeek V4 比 Llama 4 晚推出约一年，其后续更新版本更新时间也更近。Llama 4 的训练数据截止于 2024 年 8 月。对于高难度的推理和编程任务，开启思考模式的 DeepSeek V4 通常表现更出色。而 Llama 4 在日常对话中更加直观易用，主力模型原生支持图像理解，并在各类应用和工具中有着长期的落地积累。两款模型本身都不支持自动联网搜索。

本地私有化部署

硬件需求是两者的最大差异所在。Llama 4 Scout 是其中门槛最低的模型：Meta 指出，采用 Int4 量化后，它只需单张 H100 GPU 即可运行，在 Ollama 上的下载体积约为 67 GB。Llama 4 Maverick 在 Ollama 上的下载体积为 245 GB。而拥有 1.6 万亿参数的 DeepSeek V4 Pro 则是纯粹的数据中心级模型。V4 Flash 体积更小，但总参数量仍远超 Scout。此外，DeepSeek 的模型卡建议其 Think Max 模式至少配备 384K tokens 的上下文窗口，这对显存要求极高。

对于笔记本电脑来说，两家最新的旗舰模型都不适合本地部署；像 Llama 3.1 8B 这样的小模型才是常见之选。详见本地运行 Llama 指南。

开源协议

DeepSeek V4 的代码库和权重采用 MIT License 发布，这是最宽松的开源协议之一：除保留版权声明外几乎没有任何限制。Llama 4 则使用 Meta 的 Llama 4 Community License，虽然允许商用，但附加了额外条款：包括合规使用政策、标注“Built with Llama”、7 亿月活跃用户门槛，以及针对欧盟境内企业使用多模态模型的限制。我们的协议指南对此有详细解读。如果你的公司非常看重协议的极简性，DeepSeek 更具优势。

调用成本

通过 API 调用时，与闭源前沿模型相比，两者都非常便宜。Llama 4 Scout 每百万 tokens 输入 $0.10、输出 $0.30，DeepSeek V4 Flash 为输入 $0.091、输出 $0.182，成本都极低；Maverick 的 $0.1875 / $0.6525 也低于 V4 Pro 的 $0.4427 / $0.8853（OpenRouter 2026 年 10 月标价）。需要注意的是，推理模式会生成额外的思考 tokens，因此开启 Think Max 的 DeepSeek 实际回答成本可能会高于其表面单价。

实际选型建议

建议用少许实际业务任务来分别测试两者。使用 DeepSeek 时，先在非思考模式下尝试各项任务，只有当效果不理想时再开启思考模式，因为深度推理会消耗更多时间和 tokens。使用 Llama 时，追求效果可选 Maverick，看重成本可选 Scout。如果你计划私有化部署，务必首先确认各自的硬件需求；往往仅硬件这一项就决定了最终选择。

在以下情况下选择 Llama：

• 你需要主力模型原生支持图像理解；
• 你需要能在单张高端 GPU 上私有化部署的模型（如 Scout）；
• 你更喜欢快速、直接的日常任务回答；
• 你想立即免费在线体验，无需注册登录。

与 Llama 4 Maverick 对话

在以下情况下选择 DeepSeek：

• 你需要针对复杂数学、逻辑或代码的分步推理能力；
• 你需要最极简的开源协议（MIT）；
• 你想要训练数据更新、发布更晚的模型；
• 你拥有数据中心级硬件，或者通过 API 进行调用。

你还可以查看 Llama vs Qwen 和 Llama vs Mistral 了解其他开放权重模型家族，或查看 Llama 发展史了解 Meta 的技术演进历程。

常见问题

DeepSeek 比 Llama 更好吗？

对于高难度的推理和编程任务，DeepSeek V4 发布更晚，综合实力通常更强。而 Llama 4 的两大主力模型均支持图像理解，Scout 版本更容易私有化部署，日常快速问答也更加便捷。

两者都是开源的吗？

DeepSeek V4 采用 MIT License。Llama 开放了权重，但其社区协议包含附加条款，因此通常被称为“开放权重（open-weight）”模型。

我可以在 Llama.Online 聊天中使用 DeepSeek 吗？

不可以。我们的聊天界面仅运行 Llama 模型，暂不支持 DeepSeek 模型。

通过 API 调用哪个更划算？

两者的轻量级版本成本非常接近：Llama 4 Scout 和 DeepSeek V4 Flash 每百万 tokens 的费用都只需几毛钱。在旗舰模型中，Maverick 的标价低于 V4 Pro。