モデル比較

Llama 4 vs DeepSeek V4 - 2つの MoE 哲学、異なるスケール

Meta の Llama 4 ファミリーはオープンモデル最長のコンテキストウィンドウ（10Mトークン）と実績あるオープンウェイトのアクセス性を提供します。DeepSeek V4 Pro（総1.6T、49Bアクティブ）は SWE-Bench Verified 80.6%でフロンティアのコーディング性能を実現し、V4 Flash（284B、13Bアクティブ）はコスト効率を追求します。両ファミリーとも MIT/オープンウェイトライセンスです。

チャットを始めるベンチマークを比較

性能

直接対決ベンチマーク比較

DeepSeek V4 Pro はコーディングベンチマークでリードし、Llama 4 Scout は他に類を見ない10Mトークンのコンテキストウィンドウを提供します。両ファミリーとも大きく異なるスケールで MoE アーキテクチャを採用しています。

DeepSeek V4 は2026年4月に2つのバリアントで登場しました。Pro（総1.6T、49Bアクティブ）と Flash（284B、13Bアクティブ）で、どちらも1Mコンテキストウィンドウを提供します。Llama 4 Maverick（400B、17Bアクティブ）は汎用ベンチマークで競争し、Scout の10Mコンテキストウィンドウは他に類を見ません。DeepSeek V4 Pro の SWE-Bench Verified 80.6%は Claude Opus 4.6 との差がわずか0.2ポイントです。

Llama 4 を試すモデルカードを見る

DeepSeek V4 Pro：SWE-Bench Verified 80.6% - Claude Opus 4.6 に迫るレベル

DeepSeek V4 Pro：総1.6Tパラメータ、49Bアクティブ - 最大のオープンウェイトモデル

Maverick：MMLU Pro 80.5%、MMMU 73.4% - 強力なオールラウンド性能

Scout：10Mトークンのコンテキスト - DeepSeek V4 の1Mの10倍

DeepSeek V4 Flash：総284B、13Bアクティブ - コスト効率の高い選択肢

完全比較

Llama 4 ファミリー vs DeepSeek V4 ファミリー

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です。

Benchmark	Llama 4 Maverick 400B / 17Bアクティブオープンウェイト	Llama 4 Scout 109B / 17Bアクティブ長文コンテキスト	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