モデル比較
Llama 4 vs DeepSeek V4 - 兆スケール MoE とロングコンテキストオープンウェイト AI の出会い
Llama 4 vs DeepSeek V4 の比較は、オープンウェイト AI への根本的に異なる2つのアプローチを浮き彫りにします。Meta の Llama 4 ファミリーは Scout で1,000万トークンのオープンモデル最長コンテキストウィンドウを提供しつつ、わずか17Bアクティブパラメータで推論を軽量に保ちます。DeepSeek V4 Pro は逆のアプローチを取り、総パラメータ1.6兆、49Bアクティブにスケールして SWE Bench Verified 80.6%を達成し、Claude Opus 4.6 に迫る性能です。DeepSeek V4 Flash は総284B、13Bアクティブのより軽量な代替で、100万コンテキストウィンドウを犠牲にせずコスト効率を求めるチーム向けです。両ファミリーとも寛容なライセンスで提供されており、Llama 4 vs DeepSeek V4 は2026年の本番チームにとって最も重要なオープンモデルの選択の1つです。
性能
Llama 4 vs DeepSeek V4 ベンチマーク詳細
DeepSeek V4 Pro は SWE Bench Verified 80.6%で生のコーディングベンチマークをリードし、Llama 4 Scout は他に類を見ない1,000万トークンコンテキストウィンドウを提供します。両ファミリーとも非常に異なるスケールの Mixture of Experts アーキテクチャを使用し、ワークロードの優先事項に応じた実質的な選択肢をチームに提供します。
DeepSeek V4 は2026年4月に、異なるデプロイプロファイル向けの2つのバリアントでローンチしました。Pro モデルは総パラメータ1.6兆、フォワードパスあたり49Bアクティブで、最高のコーディングと推論品質をターゲットにしています。Flash モデルは総284B、13Bアクティブに絞り、スループットとコストに最適化されています。両バリアントとも100万コンテキストウィンドウに対応し、MIT ライセンスで提供されています。Llama 4 側では、Maverick が総パラメータ400B、17Bアクティブで MMLU Pro 80.5%を記録し、Scout はコンテキストウィンドウを業界最長の1,000万トークンに拡張しています。Llama 4 vs DeepSeek V4 を評価する本番チームにとって、選択はワークロードが極端なコンテキスト長を求めるか、スケールでのピークコーディング性能を求めるかに帰着することが多いです。
DeepSeek V4 Pro：SWE Bench Verified 80.6%、Claude Opus 4.6 との差わずか0.2ポイント
DeepSeek V4 Pro：総パラメータ1.6T、49Bアクティブ - 利用可能な最大のオープンウェイトモデル
DeepSeek V4 Flash：総284B、13Bアクティブ、100万出力トークンあたり1ドル未満
Maverick：MMLU Pro 80.5%、MMMU 73.4%で強力な汎用推論とマルチモーダルタスク
Scout：1,000万トークンコンテキストウィンドウ、DeepSeek V4 の100万制限の10倍
両方の DeepSeek V4 バリアントが最大限の商用柔軟性のため MIT ライセンスで提供
完全比較
Llama 4 ファミリー vs DeepSeek V4 ファミリー
Llama 4 vs DeepSeek V4 比較の全4モデルにわたる推論、コーディング、アーキテクチャ指標の完全なベンチマーク結果。
| Benchmark | Llama 4 Maverick 400B / 17Bアクティブ オープンウェイト | Llama 4 Scout 109B / 17Bアクティブ ロングコンテキスト | DeepSeek V4 Pro 1.6T / 49Bアクティブ フロンティア | DeepSeek V4 Flash 284B / 13Bアクティブ 高効率 |
|---|---|---|---|---|
MMLU Pro 知識と推論 | 80.5% | 74.3% | - | - |
SWE-Bench Verified エージェントコーディング | - | - | 80.6% | - |
MMMU マルチモーダル | 73.4% | 69.4% | - | - |
GPQA Diamond 科学的知識 | 69.8% | 57.2% | - | - |
Context Window 最大トークン数 | 1M | 10M | 1M | 1M |
Total Parameters モデルサイズ | 400B | 109B | 1.6T | 284B |
Active Parameters トークンあたり | 17B | 17B | 49B | 13B |
License 商用利用 | Llama 3.1 | Llama 3.1 | MIT | MIT |
API Cost 100万出力トークンあたり | 変動 | 変動 | $3.48 | <$1 |
データは Meta の公式モデルカード、DeepSeek の技術レポート、および独立した評価に基づきます。2026年4月。
Llama 4 を選ぶ
DeepSeek V4 より Llama 4 を選ぶべきとき
Llama 4 は、ワークロードが大規模コンテキストウィンドウ、実証済みのマルチモーダル理解、または軽量な推論コストに依存する場合により強い選択肢です。Scout の1,000万トークンコンテキストは DeepSeek V4 が提供するものの10倍で、ドキュメント分析、コードベース理解、長い会話メモリに明確な勝者です。Maverick はアクティブパラメータをわずか17Bに抑え、DeepSeek V4 Pro の49Bと比較して GPU メモリ要件の削減とトークン生成速度の向上に直結します。Llama 4 エコシステムは、オリジナル Llama リリース以来ツーリングを構築してきた幅広いクラウドプロバイダーサポートと成熟したオープンウェイトコミュニティの恩恵も受けています。
- Scout の1,000万トークンコンテキストは DeepSeek V4 の100万ウィンドウの10倍で、コードベース全体や長文ドキュメントを1回のパスで処理するのに最適
- Scout と Maverick の両方で17Bアクティブパラメータにより、DeepSeek V4 Pro の49Bアクティブフットプリントを大幅に下回る推論コスト
- Maverick の MMMU 73.4%は画像、チャート、図表、視覚コンテンツにわたる強力なマルチモーダル理解を実証
- MMLU Pro 80.5%で Maverick はトップオープンウェイトモデルの中で汎用知識と複雑な推論に位置づけ
- AWS、Azure、Google Cloud、数十の推論プラットフォームを含むすべての主要クラウドプロバイダーで利用可能
- 豊富なファインチューニングガイド、量子化ツール、本番デプロイレシピを持つ確立されたオープンウェイトコミュニティ
DeepSeek V4 を選ぶ
Llama 4 との比較で DeepSeek V4 が勝つとき
DeepSeek V4 Pro は、最高のクローズドソースモデルに匹敵するコーディング性能をそのごく一部の価格で提供します。SWE Bench Verified 80.6%のスコアは Claude Opus 4.6 との差わずか0.2ポイントで、エージェントコーディングワークフローと自動ソフトウェアエンジニアリングにおける最強のオープンウェイト選択肢です。MIT ライセンスは事実上すべての商用制限を排除し、再配布や変更において Llama ライセンスよりも企業に多くの柔軟性を提供します。さらに低コストが必要なチームには、DeepSeek V4 Flash が13Bアクティブパラメータと100万出力トークンあたり1ドル未満の価格で魅力的な代替を提供します。
- SWE Bench Verified 80.6%で DeepSeek V4 Pro は現在のクローズドソースリーダー Claude Opus 4.6 との差わずか0.2ポイント
- MIT ライセンスは使用量しきい値、再配布制限、報告要件なしで最大限の商用自由を提供
- Pro の100万出力トークンあたり$3.48は、同等のクローズドソースフロンティアモデルの約7分の1の価格
- DeepSeek V4 Flash は総284B、13Bアクティブで100万出力トークンあたり1ドル未満の強力な性能
- Pro と Flash の両バリアントで100万コンテキストウィンドウが大規模コードベースと長い技術ドキュメントに対応
- Pro の総パラメータ1.6兆はこれまでにリリースされた最大のオープンウェイトモデルで、大規模な多様なデータで学習
FAQ
Llama 4 vs DeepSeek V4 に関するよくある質問
本番ワークロードで Llama 4 と DeepSeek V4 を選択する際に開発者やチームからよく寄せられる質問への回答です。
バリアントとワークロードによります。DeepSeek V4 Pro は API 経由で100万出力トークンあたり$3.48で、主流のクローズドソースモデルの約7分の1です。ただし、Llama 4 Maverick はトークンあたり17Bパラメータのみをアクティブにし、DeepSeek V4 Pro の49Bと比較して、GPU インフラを既に持っている場合はセルフホスト推論の方がコスト効率が高くなる可能性があります。DeepSeek V4 Flash は100万出力トークンあたり1ドル未満で、API ベースワークロードでは最も安い選択肢です。
この比較ではコーディングタスクで DeepSeek V4 Pro が明確なリーダーです。SWE Bench Verified 80.6%を記録し、Claude Opus 4.6 との差わずか0.2ポイントです。Llama 4 Maverick は MMLU Pro 80.5%の強力な汎用モデルですが、特化型コーディングベンチマークでは DeepSeek V4 Pro に及びません。主なワークロードが自動コード生成やエージェントソフトウェアエンジニアリングなら、DeepSeek V4 Pro がより良い選択肢です。
はい、両モデルファミリーともセルフホストデプロイ用のオープンウェイトとして利用可能です。Llama 4 は Llama 3.1 Community License で提供され、非常に大規模なデプロイメントには一定の条件付きで商用利用が許可されています。DeepSeek V4 は MIT ライセンスを使用し、使用制限は一切ありません。両方とも vLLM、TGI、SGLang などの標準サービングフレームワークを使用して自社インフラにダウンロードして実行できます。
DeepSeek V4 の MIT ライセンスは、利用可能な最も寛容なオープンソースライセンスの1つです。報告要件なしで無制限の商用利用、変更、再配布を許可します。Llama 3.1 Community License も商用利用を許可しますが、月間アクティブユーザーしきい値に関する条件と帰属表示が必要です。ほとんどのチームにとって両ライセンスとも問題ありませんが、厳格な法的要件を持つ企業は MIT のシンプルさを好むことが多いです。
この比較では Llama 4 がより強力なマルチモーダル能力を実証しています。Maverick は画像、チャート、図表、視覚コンテンツの理解をテストする MMMU で73.4%を記録しています。DeepSeek V4 は主にテキストとコードタスクに最適化されており、際立つベンチマークは SWE Bench Verified 80.6%です。テキストと並行した視覚コンテンツの処理がワークフローに含まれる場合、Llama 4 Maverick がより適しています。
DeepSeek V4 Pro は総パラメータ1.6兆、トークンあたり49Bアクティブのため、大幅に多くのリソースが必要です。量子化しても通常、数百ギガバイトの合計 VRAM を持つマルチノードセットアップが必要です。Llama 4 Maverick は総400B、17Bアクティブではるかに管理しやすく、量子化レベルに応じて4〜8 GPU のシングルハイエンドサーバーで実行できます。DeepSeek V4 Flash は13Bアクティブで最も軽量なオプションで、より小さな GPU 構成で実行可能です。
用途が異なります。DeepSeek V4 Flash は13Bアクティブパラメータと1ドル未満の API 価格でコスト効率の高い推論に最適化されており、大量の本番ワークロードに最適です。Llama 4 Scout は1,000万トークンコンテキストウィンドウを中心に構築されており、Flash の100万制限の10倍です。標準的な長さのタスクで手頃なスループットが必要なら Flash、非常に長いドキュメントの処理や長時間の会話履歴の維持がワークロードに必要なら Scout を選んでください。
Llama 4 vs DeepSeek V4 の比較での最適な選択は、主なユースケースによります。コーディングとソフトウェアエンジニアリング自動化には、DeepSeek V4 Pro の SWE Bench 80.6%と MIT ライセンスがトップピックです。長文ドキュメント処理、大規模コーパスでの検索拡張生成、拡張メモリが必要なアプリケーションには、Llama 4 Scout の1,000万トークンコンテキストウィンドウが他に類を見ません。強力なマルチモーダルサポートを備えた汎用エンタープライズ AI には、Llama 4 Maverick が品質と効率の最適なバランスを提供します。
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