Comparación de modelos
Llama 4 vs DeepSeek V4: dos filosofías MoE, diferente escala
La familia Llama 4 de Meta ofrece la ventana de contexto más larga en modelos abiertos (10M tokens) y accesibilidad probada de pesos abiertos. DeepSeek V4 Pro (1.6T total, 49B activos) empuja el rendimiento de frontera en código con 80.6% en SWE-Bench Verified, mientras que V4 Flash (284B, 13B activos) apunta a la eficiencia de coste. Ambas familias tienen licencia MIT/pesos abiertos.
Rendimiento
Comparativa directa de benchmarks
DeepSeek V4 Pro lidera en benchmarks brutos de programación, mientras que Llama 4 Scout ofrece una ventana de contexto de 10M tokens sin rival. Ambas familias usan arquitectura MoE a escalas muy diferentes.
DeepSeek V4 se lanzó en abril de 2026 con dos variantes: Pro (1.6T total, 49B activos) y Flash (284B, 13B activos). Ambas ofrecen ventanas de contexto de 1M. Llama 4 Maverick (400B, 17B activos) compite en benchmarks generales, mientras que la ventana de contexto de 10M de Scout sigue sin rival. El 80.6% de DeepSeek V4 Pro en SWE-Bench Verified está a 0.2 puntos de Claude Opus 4.6.
DeepSeek V4 Pro: SWE-Bench Verified 80.6%, cerca del nivel de Claude Opus 4.6
DeepSeek V4 Pro: 1.6T parámetros totales, 49B activos, el modelo de pesos abiertos más grande
Maverick: MMLU Pro 80.5%, MMMU 73.4%, sólido rendimiento general
Scout: contexto de 10M tokens, 10x más largo que el 1M de DeepSeek V4
DeepSeek V4 Flash: 284B totales, 13B activos, alternativa eficiente en coste
Comparativa completa
Familia Llama 4 vs familia DeepSeek V4
Resultados completos de benchmarks en razonamiento, programación y métricas de arquitectura.
| Benchmark | Llama 4 Maverick 400B / 17B activos Pesos abiertos | Llama 4 Scout 109B / 17B activos Contexto largo | DeepSeek V4 Pro 1.6T / 49B activos Frontera | DeepSeek V4 Flash 284B / 13B activos Eficiente |
|---|---|---|---|---|
MMLU Pro Conocimiento y razonamiento | 80.5% | 74.3% | - | - |
SWE-Bench Verified Programación agéntica | - | - | 80.6% | - |
MMMU Multimodal | 73.4% | 69.4% | - | - |
GPQA Diamond Conocimiento científico | 69.8% | 57.2% | - | - |
Context Window Tokens máximos | 1M | 10M | 1M | 1M |
Total Parameters Tamaño del modelo | 400B | 109B | 1.6T | 284B |
Active Parameters Por token | 17B | 17B | 49B | 13B |
License Uso comercial | Llama 3.1 | Llama 3.1 | MIT | MIT |
API Cost Por millón de tokens de salida | Varía | Varía | $3.48 | <$1 |
Datos de la ficha oficial de Meta, el informe técnico de DeepSeek y evaluaciones independientes. Abril 2026.
Elige Llama 4
Cuándo elegir Llama 4 sobre DeepSeek V4
Llama 4 es la mejor opción cuando necesitas ventanas de contexto masivas, capacidades multimodales probadas o menores costes de parámetros activos. El contexto de 10M de Scout es 10x más largo que el 1M de DeepSeek V4, y los 17B parámetros activos de Maverick mantienen bajos los costes de inferencia.
- Contexto de 10M tokens (Scout): 10x más largo que DeepSeek V4
- 17B parámetros activos vs 49B de DeepSeek V4 Pro: menor coste de inferencia
- MMMU 73.4%: comprensión multimodal probada
- Amplio soporte del ecosistema en todos los principales proveedores cloud
- Comunidad consolidada de pesos abiertos y herramientas
Elige DeepSeek V4
Cuándo DeepSeek V4 tiene ventaja
DeepSeek V4 Pro ofrece rendimiento en código cercano a Claude Opus 4.6 a una fracción del coste. Su 80.6% en SWE-Bench Verified y licencia MIT lo hacen atractivo para cargas de trabajo en producción centradas en código.
- SWE-Bench Verified 80.6%: a 0.2 puntos de Claude Opus 4.6
- Licencia MIT: más permisiva que la licencia Llama 3.1
- $3.48 por millón de tokens de salida: 7x más barato que Claude
- V4 Flash: 13B parámetros activos para inferencia ultraeficiente
- Ventana de contexto de 1M en ambas variantes Pro y Flash
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