Comparaison de modèles

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

La famille Llama 4 de Meta offre la plus longue fenêtre de contexte des modèles ouverts (10M de tokens) et une accessibilité open-weight éprouvée. DeepSeek V4 Pro (1,6T au total, 49B actifs) repousse les limites en programmation avec 80,6% sur SWE-Bench Verified, tandis que V4 Flash (284B, 13B actifs) cible l'efficacité des coûts. Les deux familles sont sous licence MIT/open-weight.

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Performance

Comparaison directe des benchmarks

DeepSeek V4 Pro domine sur les benchmarks bruts de programmation, tandis que Llama 4 Scout offre une fenêtre de contexte de 10M de tokens inégalée. Les deux familles utilisent l'architecture MoE à des échelles très différentes.

DeepSeek V4 a été lancé en avril 2026 avec deux variantes : Pro (1,6T au total, 49B actifs) et Flash (284B, 13B actifs). Les deux offrent des fenêtres de contexte de 1M. Llama 4 Maverick (400B, 17B actifs) rivalise sur les benchmarks généraux, tandis que la fenêtre de contexte de 10M de Scout reste inégalée. Le score de 80,6% de DeepSeek V4 Pro sur SWE-Bench Verified est à 0,2 point de Claude Opus 4.6.

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Graphique comparatif Llama 4 vs DeepSeek V4

DeepSeek V4 Pro : SWE-Bench Verified 80,6% - au niveau de Claude Opus 4.6

DeepSeek V4 Pro : 1,6T de paramètres au total, 49B actifs - le plus grand modèle open-weight

Maverick : MMLU Pro 80,5%, MMMU 73,4% - solides performances générales

Scout : contexte de 10M de tokens - 10x plus long que le 1M de DeepSeek V4

DeepSeek V4 Flash : 284B au total, 13B actifs - alternative économique

Comparaison complète

Famille Llama 4 vs famille DeepSeek V4

Résultats complets des benchmarks en raisonnement, programmation et métriques d'architecture.

Benchmark	Llama 4 Maverick 400B / 17B actifs Open Weight	Llama 4 Scout 109B / 17B actifs Long contexte	DeepSeek V4 Pro 1,6T / 49B actifs Frontier	DeepSeek V4 Flash 284B / 13B actifs Efficient
MMLU Pro Connaissances et raisonnement	80.5%	74.3%	-	-
SWE-Bench Verified Programmation agentique	-	-	80.6%	-
MMMU Multimodal	73.4%	69.4%	-	-
GPQA Diamond Connaissances scientifiques	69.8%	57.2%	-	-
Context Window Tokens max	1M	10M	1M	1M
Total Parameters Taille du modèle	400B	109B	1.6T	284B
Active Parameters Par token	17B	17B	49B	13B
License Usage commercial	Llama 3.1	Llama 3.1	MIT	MIT
API Cost Par million de tokens en sortie	Variable	Variable	$3.48	<$1

Données issues de la fiche officielle de Meta, du rapport technique de DeepSeek et d'évaluations indépendantes. Avril 2026.

Choisir Llama 4

Quand choisir Llama 4 plutôt que DeepSeek V4

Llama 4 est le meilleur choix lorsque vous avez besoin de fenêtres de contexte massives, de capacités multimodales éprouvées ou de coûts en paramètres actifs plus faibles. Le contexte de 10M de Scout est 10x plus long que le 1M de DeepSeek V4, et les 17B de paramètres actifs de Maverick maintiennent des coûts d'inférence bas.

Contexte de 10M de tokens (Scout) - 10x plus long que DeepSeek V4
17B de paramètres actifs vs 49B pour DeepSeek V4 Pro - coût d'inférence plus faible
MMMU 73,4% - compréhension multimodale éprouvée
Large support écosystème chez tous les principaux fournisseurs cloud
Communauté open-weight établie et outillage mature

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Choisir DeepSeek V4

Quand DeepSeek V4 a l'avantage

DeepSeek V4 Pro offre des performances en programmation proches de Claude Opus 4.6 pour une fraction du coût. Son score de 80,6% sur SWE-Bench Verified et sa licence MIT en font un choix convaincant pour les charges de travail en production orientées programmation.