모델 비교

Llama 4 vs DeepSeek V4 - 조 단위 MoE와 장문맥 오픈 웨이트 AI의 만남

Llama 4 vs DeepSeek V4 비교는 오픈 웨이트 AI에 대한 근본적으로 다른 두 가지 접근 방식을 보여줍니다. Meta의 Llama 4 패밀리는 Scout의 1,000만 토큰으로 오픈 모델 중 가장 긴 컨텍스트 윈도우를 제공하면서 17B 활성 파라미터로 추론을 가볍게 유지합니다. DeepSeek V4 Pro는 반대 방향으로 총 1.6조 파라미터에 49B 활성으로 확장하여 SWE-Bench Verified 80.6%를 달성하며, Claude Opus 4.6에 근접한 수준입니다. DeepSeek V4 Flash는 총 284B, 13B 활성 파라미터로 1M 컨텍스트 윈도우를 유지하면서 비용 효율성이 필요한 팀을 위한 경량 대안을 제공합니다. 두 패밀리 모두 허용적 라이선스로 제공되어, Llama 4 vs DeepSeek V4는 2026년 프로덕션 팀에게 가장 중요한 오픈 모델 선택 중 하나입니다.

채팅 시작 벤치마크 비교

성능

Llama 4 vs DeepSeek V4 벤치마크 분석

DeepSeek V4 Pro는 SWE-Bench Verified 80.6%로 순수 코딩 벤치마크에서 선두를 달리며, Llama 4 Scout는 비교 불가한 1,000만 토큰 컨텍스트 윈도우를 제공합니다. 두 패밀리 모두 매우 다른 규모에서 Mixture of Experts 아키텍처를 사용하여, 워크로드 우선순위에 따라 실질적인 선택지를 제공합니다.

DeepSeek V4는 2026년 4월에 서로 다른 배포 프로필을 위한 두 가지 변형으로 출시되었습니다. Pro 모델은 총 1.6조 파라미터에 포워드 패스당 49B 활성으로 최대 코딩 및 추론 품질을 목표로 합니다. Flash 모델은 총 284B, 13B 활성으로 처리량과 비용에 최적화되어 있습니다. 두 변형 모두 1M 컨텍스트 윈도우를 지원하며 MIT 라이선스로 제공됩니다. Llama 4 측에서는 Maverick이 총 400B 파라미터에 17B 활성으로 MMLU Pro 80.5%를 기록하며, Scout는 업계 최고의 1,000만 토큰 컨텍스트 윈도우를 제공합니다. Llama 4 vs DeepSeek V4를 평가하는 프로덕션 팀에게 선택은 극한의 컨텍스트 길이가 필요한지, 아니면 대규모 최고 수준의 코딩 성능이 필요한지에 따라 달라집니다.

Llama 4 사용해 보기 모델 카드 보기

SWE-Bench, MMLU Pro, 컨텍스트 윈도우, 파라미터 수를 보여주는 Llama 4 vs DeepSeek V4 벤치마크 비교 차트

DeepSeek V4 Pro: SWE-Bench Verified 80.6%, Claude Opus 4.6과 0.2포인트 차이

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

DeepSeek V4 Flash: 총 284B에 13B 활성, 출력 100만 토큰당 $1 미만

Maverick: MMLU Pro 80.5%, MMMU 73.4%로 강력한 범용 추론 및 멀티모달 성능

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

DeepSeek V4 두 변형 모두 최대 상업적 유연성을 위한 MIT 라이선스

전체 비교

Llama 4 패밀리 vs DeepSeek V4 패밀리

Llama 4 vs DeepSeek V4 비교의 네 모델 전체에 대한 추론, 코딩, 아키텍처 지표별 벤치마크 결과입니다.

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

워크로드가 대규모 컨텍스트 윈도우, 검증된 멀티모달 이해, 또는 낮은 추론 비용에 의존한다면 Llama 4가 더 강력한 선택입니다. Scout의 1,000만 토큰 컨텍스트는 DeepSeek V4가 제공하는 것보다 10배 길어, 문서 분석, 코드베이스 이해, 장기 대화 기억에서 확실한 우위를 보입니다. Maverick은 DeepSeek V4 Pro의 49B에 비해 17B의 활성 파라미터를 유지하여 GPU 메모리 요구량이 낮고 토큰 생성 속도가 빠릅니다. Llama 4 생태계는 또한 원래 Llama 출시 이후 구축된 폭넓은 클라우드 제공업체 지원과 성숙한 오픈 웨이트 커뮤니티의 혜택을 받습니다.

Scout의 1,000만 토큰 컨텍스트는 DeepSeek V4의 1M 윈도우보다 10배 길어, 전체 코드베이스나 긴 문서를 한 번에 처리하는 데 이상적입니다
Scout와 Maverick 모두 17B 활성 파라미터로 DeepSeek V4 Pro의 49B 활성 대비 추론 비용을 크게 낮춥니다
Maverick의 MMMU 73.4%는 이미지, 차트, 다이어그램 작업에서 강력한 멀티모달 이해를 보여줍니다
MMLU Pro 80.5%로 Maverick은 복잡한 추론과 지식 작업에서 최상위 오픈 웨이트 모델에 속합니다
AWS, Azure, Google Cloud 및 수십 개의 추론 플랫폼을 포함한 모든 주요 클라우드 제공업체에서 사용 가능합니다
광범위한 파인튜닝 가이드, 양자화 도구, 실전 검증된 프로덕션 배포 레시피를 갖춘 성숙한 오픈 웨이트 커뮤니티

Llama 4 사용해 보기 가중치 다운로드

DeepSeek V4 선택

DeepSeek V4가 Llama 4보다 우위를 보이는 경우

DeepSeek V4 Pro는 최고의 클로즈드 소스 모델에 필적하는 코딩 성능을 훨씬 낮은 가격에 제공합니다. SWE-Bench Verified 80.6%로 Claude Opus 4.6과 0.2포인트 차이를 보이며, 에이전틱 코딩 워크플로와 자동화된 소프트웨어 엔지니어링을 위한 가장 강력한 오픈 웨이트 옵션입니다. MIT 라이선스는 사실상 모든 상업적 제한을 제거하여, 재배포와 수정에 있어 Llama 라이선스보다 더 큰 유연성을 기업에 제공합니다. 더 낮은 비용이 필요한 팀에게 DeepSeek V4 Flash는 13B 활성 파라미터와 출력 100만 토큰당 $1 미만의 가격으로 매력적인 대안을 제공합니다.

SWE-Bench Verified 80.6%로 DeepSeek V4 Pro는 현재 코딩 작업의 클로즈드 소스 리더인 Claude Opus 4.6과 0.2포인트 차이입니다
MIT 라이선스는 사용량 임계값, 재배포 제한, 보고 요구 사항 없이 최대한의 상업적 자유를 제공합니다
Pro의 출력 100만 토큰당 $3.48은 비슷한 수준의 클로즈드 소스 프론티어 모델보다 약 7배 저렴합니다
DeepSeek V4 Flash는 총 284B, 13B 활성으로 출력 100만 토큰당 $1 미만의 강력한 성능을 제공합니다
Pro와 Flash 변형 모두 1M 컨텍스트 윈도우로 대규모 코드베이스와 긴 기술 문서를 처리합니다
Pro의 총 1.6조 파라미터는 현재까지 출시된 가장 큰 오픈 웨이트 모델로, 대규모 다양한 데이터로 학습되었습니다

DeepSeek V4 자세히 보기 아키텍처 비교

FAQ

Llama 4 vs DeepSeek V4에 대해 자주 묻는 질문

프로덕션 워크로드를 위해 Llama 4와 DeepSeek V4 중 선택할 때 개발자와 팀이 가장 많이 묻는 질문에 대한 답변입니다.

프로덕션 사용 시 DeepSeek V4가 Llama 4보다 정말 저렴합니까?

변형과 워크로드에 따라 다릅니다. DeepSeek V4 Pro는 API를 통해 출력 100만 토큰당 $3.48로, 비슷한 수준의 클로즈드 소스 모델보다 약 7배 저렴합니다. 하지만 Llama 4 Maverick은 DeepSeek V4 Pro의 49B에 비해 토큰당 17B 파라미터만 활성화하므로, GPU 인프라를 이미 보유하고 있다면 Llama 4의 셀프 호스팅 추론이 더 비용 효율적일 수 있습니다. DeepSeek V4 Flash는 출력 100만 토큰당 $1 미만으로 API 기반 워크로드에서 가장 저렴한 옵션입니다.

코딩에는 Llama 4와 DeepSeek V4 중 어느 모델이 더 좋습니까?

이 비교에서 코딩 작업은 DeepSeek V4 Pro가 확실한 리더입니다. SWE-Bench Verified 80.6%로 Claude Opus 4.6과 0.2포인트 차이를 보입니다. Llama 4 Maverick은 MMLU Pro 80.5%의 강력한 범용 모델이지만, 전문 코딩 벤치마크에서 DeepSeek V4 Pro에 미치지 못합니다. 주요 워크로드가 자동 코드 생성이나 에이전틱 소프트웨어 엔지니어링이라면 DeepSeek V4 Pro가 더 나은 선택입니다.

Llama 4와 DeepSeek V4 모두 셀프 호스팅이 가능합니까?

네, 두 모델 패밀리 모두 셀프 호스팅 배포를 위한 오픈 웨이트로 제공됩니다. Llama 4는 대규모 배포에 대한 일부 조건이 있는 Llama 3.1 Community License로 제공됩니다. DeepSeek V4는 사용 제한이 전혀 없는 MIT 라이선스를 사용합니다. 두 모델 모두 vLLM, TGI, SGLang 등 표준 서빙 프레임워크를 사용하여 자체 인프라에서 다운로드하고 실행할 수 있습니다.

DeepSeek V4의 MIT 라이선스는 Llama 라이선스와 어떻게 다릅니까?

DeepSeek V4의 MIT 라이선스는 가장 허용적인 오픈 소스 라이선스 중 하나입니다. 보고 요구 사항 없이 무제한 상업적 사용, 수정, 재배포를 허용합니다. Llama 3.1 Community License도 상업적 사용을 허용하지만 월간 활성 사용자 임계값과 관련된 조건과 저작자 표시 요구 사항이 포함되어 있습니다. 대부분의 팀에게 두 라이선스 모두 문제없지만, 엄격한 법적 요구 사항이 있는 기업은 MIT의 단순함을 선호하는 경우가 많습니다.

멀티모달 지원은 Llama 4와 DeepSeek V4 중 어느 쪽이 더 좋습니까?

이 비교에서 Llama 4가 더 강력한 멀티모달 기능을 보여줍니다. Maverick은 이미지, 차트, 다이어그램, 시각적 콘텐츠 이해를 테스트하는 MMMU에서 73.4%를 기록합니다. DeepSeek V4는 주로 텍스트와 코드 작업에 최적화되어 있으며, 대표 벤치마크는 SWE-Bench Verified 80.6%입니다. 워크플로에 텍스트와 함께 시각적 콘텐츠 처리가 포함된다면 Llama 4 Maverick이 더 적합합니다.

DeepSeek V4 Pro와 Llama 4 Maverick을 실행하려면 VRAM이 얼마나 필요합니까?

DeepSeek V4 Pro는 총 1.6조 파라미터와 토큰당 49B 활성으로 인해 훨씬 더 많은 리소스가 필요합니다. 양자화를 적용해도 일반적으로 수백 기가바이트의 결합 VRAM을 갖춘 멀티 노드 설정이 필요합니다. Llama 4 Maverick은 총 400B, 17B 활성으로 훨씬 관리하기 쉬우며, 양자화 수준에 따라 4~8개 GPU를 갖춘 단일 고성능 서버에서 실행할 수 있습니다. DeepSeek V4 Flash는 13B 활성으로 가장 가벼운 옵션이며 더 작은 GPU 구성에서 실행할 수 있습니다.

DeepSeek V4 Flash는 Llama 4 Scout의 좋은 대안입니까?

두 모델은 서로 다른 목적을 가지고 있습니다. DeepSeek V4 Flash는 13B 활성 파라미터와 $1 미만의 API 가격으로 비용 효율적인 추론에 최적화되어 있어, 대량 프로덕션 워크로드에 적합합니다. Llama 4 Scout는 Flash의 1M 한도보다 10배 긴 1,000만 토큰 컨텍스트 윈도우를 중심으로 설계되었습니다. 표준 길이 작업에서 저렴한 처리량이 필요하면 Flash를, 매우 긴 문서 처리나 확장된 대화 기록 유지가 필요하면 Scout를 선택하세요.

2026년 엔터프라이즈 배포에는 어떤 오픈 모델을 선택해야 합니까?

Llama 4 vs DeepSeek V4 비교에서 최선의 선택은 주요 사용 사례에 따라 달라집니다. 코딩 및 소프트웨어 엔지니어링 자동화에는 DeepSeek V4 Pro의 SWE-Bench 80.6%와 MIT 라이선스가 최고의 선택입니다. 긴 문서 처리, 대규모 코퍼스에 대한 검색 증강 생성, 또는 확장된 메모리가 필요한 애플리케이션에는 Llama 4 Scout의 1,000만 토큰 컨텍스트 윈도우가 비교 불가합니다. 강력한 멀티모달 지원을 갖춘 범용 엔터프라이즈 AI에는 Llama 4 Maverick이 품질과 효율성의 최적 균형을 제공합니다.

Llama 4 패밀리