Llama 4 مقابل DeepSeek V4 - فلسفتا MoE بحجم مختلف

يعتمد الأمر على الإصدار وحجم عملك. يكلّف DeepSeek V4 Pro 3.48 دولارًا لكل مليون رمز مخرج عبر API، وهو أرخص بنحو 7 أضعاف من النماذج المغلقة المماثلة. غير أن Llama 4 Maverick ينشّط 17B معلمة فقط لكل رمز مقارنةً بـ 49B في DeepSeek V4 Pro، لذا قد يكون الاستدلال المستضاف ذاتيًا على Llama 4 أكثر فعالية من حيث التكلفة إذا كانت لديك بنية تحتية GPU بالفعل. DeepSeek V4 Flash بأقل من دولار لكل مليون رمز مخرج هو الخيار الأرخص لأحمال العمل القائمة على API.

DeepSeek V4 Pro هو الرائد الواضح لمهام البرمجة في هذه المقارنة. يحقق 80.6% في SWE-Bench Verified، مما يضعه على بُعد 0.2 نقطة من Claude Opus 4.6. Llama 4 Maverick نموذج قوي للأغراض العامة بنسبة 80.5% في MMLU Pro، لكنه لا يضاهي DeepSeek V4 Pro في معايير البرمجة المتخصصة. إذا كان حمل عملك الأساسي هو توليد الأكواد الآلي أو هندسة البرمجيات الوكيلية، فـ DeepSeek V4 Pro هو الخيار الأفضل.

نعم، كلتا عائلتي النماذج متاحتان كأوزان مفتوحة للنشر المستضاف ذاتيًا. Llama 4 مُصدَر بموجب ترخيص Llama 3.1 Community License الذي يتيح الاستخدام التجاري مع بعض الشروط للنشر واسع النطاق جدًا. DeepSeek V4 يستخدم ترخيص MIT الذي لا يفرض أي قيود على الاستخدام على الإطلاق. يمكن تنزيل كليهما وتشغيلهما على بنيتك التحتية الخاصة باستخدام أطر الخدمة القياسية مثل vLLM وTGI وSGLang.

ترخيص MIT على DeepSeek V4 هو أحد أكثر تراخيص المصدر المفتوح تساهلًا. يتيح الاستخدام التجاري غير المقيد والتعديل وإعادة التوزيع دون أي متطلبات إبلاغ. ترخيص Llama 3.1 Community License يتيح أيضًا الاستخدام التجاري لكنه يتضمن شروطًا تتعلق بحدود المستخدمين النشطين شهريًا ويستلزم الإسناد. بالنسبة لمعظم الفرق، يعمل كلا الترخيصين بشكل جيد، لكن المؤسسات ذات المتطلبات القانونية الصارمة غالبًا ما تفضل بساطة MIT.

Llama 4 يمتلك قدرات متعددة الوسائط أقوى في هذه المقارنة. Maverick يحقق 73.4% في MMMU الذي يختبر فهم الصور والمخططات والرسوم البيانية والمحتوى المرئي. DeepSeek V4 مُحسَّن أساسًا لمهام النصوص والأكواد، وأبرز معاييره هو SWE-Bench Verified بنسبة 80.6%. إذا كان سير عملك يتضمن معالجة المحتوى المرئي جنبًا إلى جنب مع النصوص، فـ Llama 4 Maverick هو الخيار الأنسب.

DeepSeek V4 Pro أكثر تطلبًا بكثير نظرًا لإجمالي 1.6 تريليون معلمة و49B نشطة لكل رمز. حتى مع التكميم، يتطلب عادةً إعدادًا متعدد العقد مع مئات الجيجابايت من VRAM المجمّع. Llama 4 Maverick بإجمالي 400B و17B نشطة أكثر قابلية للإدارة ويمكن تشغيله على خادم واحد عالي الأداء بـ 4 إلى 8 GPU حسب مستوى التكميم. DeepSeek V4 Flash بـ 13B نشطة هو الخيار الأخف ويمكن تشغيله على إعدادات GPU أصغر.

كلاهما يخدم أغراضًا مختلفة. DeepSeek V4 Flash مُحسَّن للاستدلال الفعّال من حيث التكلفة بـ 13B معلمة نشطة وأسعار API أقل من دولار، مما يجعله رائعًا لأحمال العمل الإنتاجية عالية الحجم. Llama 4 Scout مبني حول نافذة سياقه البالغة 10 ملايين رمز، وهي أطول بـ 10 أضعاف من حد Flash البالغ مليون رمز. اختر Flash عندما تحتاج إنتاجية ميسورة التكلفة للمهام ذات الطول القياسي، واختر Scout عندما يتطلب عملك معالجة مستندات طويلة جدًا أو الحفاظ على سجل محادثات ممتد.

أفضل خيار في مقارنة Llama 4 مقابل DeepSeek V4 يعتمد على حالة استخدامك الأساسية. للبرمجة وأتمتة هندسة البرمجيات، تجعل نسبة DeepSeek V4 Pro البالغة 80.6% في SWE-Bench وترخيص MIT منه الخيار الأول. لمعالجة المستندات الطويلة أو التوليد المعزز بالاسترجاع على مجموعات بيانات كبيرة أو التطبيقات التي تحتاج ذاكرة ممتدة، فإن نافذة سياق Scout البالغة 10 ملايين رمز لا مثيل لها. للذكاء الاصطناعي المؤسسي للأغراض العامة مع دعم متعدد الوسائط قوي، يقدم Llama 4 Maverick أفضل توازن بين الجودة والكفاءة.