Modellvergleich
Llama 4 vs DeepSeek V4 - zwei MoE-Philosophien, unterschiedliche Skalierung
Metas Llama-4-Familie bietet das längste Kontextfenster offener Modelle (10M Token) und bewährte Open-Weight-Zugänglichkeit. DeepSeek V4 Pro (1,6T gesamt, 49B aktiv) erreicht Frontier-Coding-Leistung mit 80,6% SWE-Bench Verified, während V4 Flash (284B, 13B aktiv) auf Kosteneffizienz setzt. Beide Familien sind MIT/Open-Weight-lizenziert.
Leistung
Direkter Benchmark-Vergleich
DeepSeek V4 Pro führt bei reinen Coding-Benchmarks, während Llama 4 Scout ein unerreichtes 10M-Token-Kontextfenster bietet. Beide Familien nutzen MoE-Architektur in sehr unterschiedlichen Maßstäben.
DeepSeek V4 wurde im April 2026 mit zwei Varianten veröffentlicht: Pro (1,6T gesamt, 49B aktiv) und Flash (284B, 13B aktiv). Beide bieten 1M-Kontextfenster. Llama 4 Maverick (400B, 17B aktiv) konkurriert bei allgemeinen Benchmarks, während Scouts 10M-Kontextfenster unerreicht bleibt. DeepSeek V4 Pros 80,6% SWE-Bench Verified liegt nur 0,2 Punkte hinter Claude Opus 4.6.
DeepSeek V4 Pro: SWE-Bench Verified 80,6% - nahe Claude Opus 4.6 Niveau
DeepSeek V4 Pro: 1,6T Gesamtparameter, 49B aktiv - größtes Open-Weight-Modell
Maverick: MMLU Pro 80,5%, MMMU 73,4% - starke Allround-Leistung
Scout: 10M-Token-Kontext - 10-mal länger als DeepSeek V4s 1M
DeepSeek V4 Flash: 284B gesamt, 13B aktiv - kosteneffiziente Alternative
Vollständiger Vergleich
Llama-4-Familie vs DeepSeek-V4-Familie
Vollständige Benchmark-Ergebnisse über Reasoning, Coding und Architektur-Metriken.
| Benchmark | Llama 4 Maverick 400B / 17B aktiv Open Weight | Llama 4 Scout 109B / 17B aktiv Long Context | DeepSeek V4 Pro 1,6T / 49B aktiv Frontier | DeepSeek V4 Flash 284B / 13B aktiv Effizient |
|---|---|---|---|---|
MMLU Pro Wissen & Reasoning | 80.5% | 74.3% | - | - |
SWE-Bench Verified Agentisches Coding | - | - | 80.6% | - |
MMMU Multimodal | 73.4% | 69.4% | - | - |
GPQA Diamond Wissenschaftliches Wissen | 69.8% | 57.2% | - | - |
Context Window Max. Token | 1M | 10M | 1M | 1M |
Total Parameters Modellgröße | 400B | 109B | 1.6T | 284B |
Active Parameters Pro Token | 17B | 17B | 49B | 13B |
License Kommerzielle Nutzung | Llama 3.1 | Llama 3.1 | MIT | MIT |
API Cost Pro Million Output-Token | Variiert | Variiert | $3.48 | <$1 |
Daten aus Metas offiziellem Model Card, DeepSeeks technischem Bericht und unabhängigen Evaluierungen. April 2026.
Llama 4 wählen
Wann du Llama 4 statt DeepSeek V4 wählen solltest
Llama 4 ist die bessere Wahl, wenn du massive Kontextfenster, bewährte multimodale Fähigkeiten oder geringere aktive Parameterkosten brauchst. Scouts 10M-Kontext ist 10-mal länger als DeepSeek V4s 1M, und Mavericks 17B aktive Parameter halten die Inferenzkosten niedrig.
- 10M-Token-Kontext (Scout) - 10-mal länger als DeepSeek V4
- 17B aktive Parameter vs DeepSeek V4 Pros 49B - geringere Inferenzkosten
- MMMU 73,4% - bewährtes multimodales Verständnis
- Breite Ökosystem-Unterstützung bei allen großen Cloud-Anbietern
- Etablierte Open-Weight-Community und Tooling
DeepSeek V4 wählen
Wann DeepSeek V4 die Nase vorn hat
DeepSeek V4 Pro liefert Coding-Leistung nahe Claude Opus 4.6 zu einem Bruchteil der Kosten. Seine 80,6% SWE-Bench Verified und MIT-Lizenz machen es attraktiv für coding-intensive Produktions-Workloads.
- SWE-Bench Verified 80,6% - nur 0,2 Punkte hinter Claude Opus 4.6
- MIT-Lizenz - freizügiger als die Llama 3.1 Lizenz
- $3,48 pro Million Output-Token - 7-mal günstiger als Claude
- V4 Flash: 13B aktive Parameter für ultra-effiziente Inferenz
- 1M-Kontextfenster bei Pro- und Flash-Variante
Llama-4-Familie
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