Llama 4 vs DeepSeek V4 - deux philosophies MoE, des échelles différentes

Cela dépend de la variante et de votre charge de travail. DeepSeek V4 Pro coûte 3,48$ par million de tokens en sortie via l'API, soit environ 7 fois moins cher que les modèles propriétaires comparables. Cependant, Llama 4 Maverick n'active que 17B de paramètres par token contre 49B pour DeepSeek V4 Pro, donc l'inférence auto-hébergée sur Llama 4 peut être plus rentable si vous disposez déjà d'une infrastructure GPU. DeepSeek V4 Flash à moins de 1$ par million de tokens en sortie est l'option la plus économique pour les charges de travail via API.

DeepSeek V4 Pro est le leader incontestable pour les tâches de programmation dans cette comparaison. Il obtient 80,6% sur SWE-Bench Verified, à 0,2 point de Claude Opus 4.6. Llama 4 Maverick est un solide modèle généraliste avec 80,5% sur MMLU Pro, mais il n'égale pas DeepSeek V4 Pro sur les benchmarks de programmation spécialisés. Si votre charge de travail principale est la génération de code automatisée ou l'ingénierie logicielle agentique, DeepSeek V4 Pro est le meilleur choix.

Oui, les deux familles de modèles sont disponibles en open weight pour un déploiement auto-hébergé. Llama 4 est distribué sous la licence communautaire Llama 3.1, qui autorise l'usage commercial avec certaines conditions pour les déploiements à très grande échelle. DeepSeek V4 utilise la licence MIT, qui n'impose aucune restriction d'utilisation. Les deux peuvent être téléchargés et exécutés sur votre propre infrastructure avec des frameworks de service standard comme vLLM, TGI ou SGLang.

La licence MIT de DeepSeek V4 est l'une des licences open source les plus permissives disponibles. Elle autorise un usage commercial, une modification et une redistribution sans restriction ni obligation de déclaration. La licence communautaire Llama 3.1 autorise également l'usage commercial mais inclut des conditions liées aux seuils d'utilisateurs actifs mensuels et exige une attribution. Pour la plupart des équipes, les deux licences conviennent, mais les entreprises avec des exigences juridiques strictes préfèrent souvent la simplicité de la MIT.

Llama 4 a des capacités multimodales plus solides dans cette comparaison. Maverick obtient 73,4% sur MMMU, qui teste la compréhension des images, graphiques, diagrammes et contenus visuels. DeepSeek V4 est principalement optimisé pour les tâches de texte et de code, avec son benchmark phare étant SWE-Bench Verified à 80,6%. Si votre workflow implique le traitement de contenu visuel en plus du texte, Llama 4 Maverick est le meilleur choix.

DeepSeek V4 Pro est nettement plus exigeant en raison de ses 1,6 trillion de paramètres au total et 49B actifs par token. Même avec quantification, il nécessite généralement une configuration multi-nœuds avec plusieurs centaines de gigaoctets de VRAM combinée. Llama 4 Maverick à 400B au total et 17B actifs est bien plus gérable et peut tourner sur un seul serveur haut de gamme avec 4 à 8 GPU selon le niveau de quantification. DeepSeek V4 Flash à 13B actifs est l'option la plus légère et peut tourner sur des configurations GPU plus modestes.

Ils répondent à des besoins différents. DeepSeek V4 Flash est optimisé pour une inférence économique avec 13B de paramètres actifs et des tarifs API inférieurs à 1$, idéal pour les charges de travail de production à haut volume. Llama 4 Scout est conçu autour de sa fenêtre de contexte de 10M de tokens, soit 10 fois plus longue que la limite de 1M de Flash. Choisissez Flash lorsque vous avez besoin d'un débit abordable sur des tâches de longueur standard, et Scout lorsque votre charge de travail nécessite le traitement de très longs documents ou le maintien d'un historique de conversation étendu.

Le meilleur choix dans la comparaison Llama 4 vs DeepSeek V4 dépend de votre cas d'usage principal. Pour la programmation et l'automatisation de l'ingénierie logicielle, le score de 80,6% de DeepSeek V4 Pro sur SWE-Bench et sa licence MIT en font le premier choix. Pour le traitement de longs documents, la génération augmentée par récupération sur de grands corpus ou les applications nécessitant une mémoire étendue, la fenêtre de contexte de 10M de Llama 4 Scout est inégalée. Pour une IA d'entreprise généraliste avec un solide support multimodal, Llama 4 Maverick offre le meilleur équilibre entre qualité et efficacité.