모델 비교

Llama 4 vs DeepSeek V4 - 두 가지 MoE 철학, 다른 규모

Meta의 Llama 4 패밀리는 오픈 모델 중 가장 긴 컨텍스트 윈도우(1,000만 토큰)와 검증된 오픈 웨이트 접근성을 제공합니다. DeepSeek V4 Pro(총 1.6T, 49B 활성)는 SWE-Bench Verified 80.6%로 프론티어 코딩 성능을 보여주며, V4 Flash(284B, 13B 활성)는 비용 효율성을 목표로 합니다. 두 패밀리 모두 MIT/오픈 웨이트 라이선스입니다.

채팅 시작 벤치마크 비교

성능

직접 벤치마크 비교

DeepSeek V4 Pro는 순수 코딩 벤치마크에서, Llama 4 Scout는 비교 불가한 1,000만 토큰 컨텍스트 윈도우에서 우위를 보입니다. 두 패밀리 모두 매우 다른 규모에서 MoE 아키텍처를 사용합니다.

DeepSeek V4는 2026년 4월에 두 변형으로 출시되었습니다: Pro(총 1.6T, 49B 활성)와 Flash(284B, 13B 활성). 두 변형 모두 1M 컨텍스트 윈도우를 제공합니다. Llama 4 Maverick(400B, 17B 활성)은 일반 벤치마크에서 경쟁하며, Scout의 1,000만 토큰 컨텍스트 윈도우는 여전히 비교 불가합니다. DeepSeek V4 Pro의 SWE-Bench Verified 80.6%는 Claude Opus 4.6과 0.2포인트 차이입니다.

Llama 4 사용해 보기 모델 카드 보기

DeepSeek V4 Pro: SWE-Bench Verified 80.6% - Claude Opus 4.6에 근접한 수준

DeepSeek V4 Pro: 총 1.6T 파라미터, 49B 활성 - 최대 규모 오픈 웨이트 모델

Maverick: MMLU Pro 80.5%, MMMU 73.4% - 강력한 올라운드 성능

Scout: 1,000만 토큰 컨텍스트 - DeepSeek V4의 1M보다 10배 길다

DeepSeek V4 Flash: 총 284B, 13B 활성 - 비용 효율적 대안

전체 비교

Llama 4 패밀리 vs DeepSeek V4 패밀리

추론, 코딩, 아키텍처 지표에 걸친 전체 벤치마크 결과.

Benchmark	Llama 4 Maverick 400B / 17B 활성 오픈 웨이트	Llama 4 Scout 109B / 17B 활성 장문맥	DeepSeek V4 Pro 1.6T / 49B 활성 프론티어	DeepSeek V4 Flash 284B / 13B 활성 효율적
MMLU Pro 지식 및 추론	80.5%	74.3%	-	-
SWE-Bench Verified 에이전틱 코딩	-	-	80.6%	-
MMMU 멀티모달	73.4%	69.4%	-	-
GPQA Diamond 과학 지식	69.8%	57.2%	-	-
Context Window 최대 토큰	1M	10M	1M	1M
Total Parameters 모델 크기	400B	109B	1.6T	284B
Active Parameters 토큰당	17B	17B	49B	13B
License 상업적 사용	Llama 3.1	Llama 3.1	MIT	MIT
API Cost 출력 100만 토큰당	상이	상이	$3.48	<$1

Meta 공식 모델 카드, DeepSeek 기술 보고서, 독립 평가 데이터 기반. 2026년 4월.

Llama 4 선택

DeepSeek V4 대신 Llama 4를 선택해야 할 때

대규모 컨텍스트 윈도우, 검증된 멀티모달 기능, 더 낮은 활성 파라미터 비용이 필요하다면 Llama 4가 더 나은 선택입니다. Scout의 1,000만 토큰 컨텍스트는 DeepSeek V4의 1M보다 10배 길며, Maverick의 17B 활성 파라미터는 추론 비용을 낮게 유지합니다.