Model Karşılaştırması
Llama 4 vs DeepSeek V4 - trilyon ölçekli MoE, uzun bağlamlı açık ağırlıklı AI ile buluşuyor
Llama 4 vs DeepSeek V4 karşılaştırması, açık ağırlıklı AI'ya iki temel olarak farklı yaklaşımı vurgular. Meta'nın Llama 4 ailesi, Scout ile herhangi bir açık modelde mevcut olan en uzun bağlam penceresini 10M token ile sunarken, çıkarımı yalnızca 17B aktif parametreyle yalın tutar. DeepSeek V4 Pro tersi yolu izler, Claude Opus 4.6'ya ulaşma mesafesinde 80.6% SWE Bench Verified elde etmek için 1.6 trilyon toplam parametreye 49B aktif ile ölçeklenir. DeepSeek V4 Flash, 1M bağlam penceresinden ödün vermeden maliyet verimliliğine ihtiyaç duyan ekipler için 284B toplam ve 13B aktif parametreyle daha hafif bir alternatif sunar. Her iki aile de izin verici lisanslar altında gönderilir, bu da Llama 4 vs DeepSeek V4'ü 2026'da üretim ekipleri için en önemli açık model kararlarından biri haline getirir.
Performans
Llama 4 vs DeepSeek V4 kıyaslama dökümü
DeepSeek V4 Pro, %80.6 SWE Bench Verified ile ham kodlama kıyaslamalarında öne çıkarken, Llama 4 Scout eşsiz bir 10M token bağlam penceresi sunar. Her iki aile de çok farklı ölçeklerde Uzman Karışımı mimarisi kullanır, bu da iş yükü önceliklerine bağlı olarak ekiplere gerçek seçenekler verir.
DeepSeek V4, Nisan 2026'da farklı dağıtım profilleri için tasarlanmış iki varyantla yayınlandı. Pro modeli, maksimum kodlama ve akıl yürütme kalitesini hedefleyerek 1.6 trilyon toplam parametre ve ileri geçiş başına 49B aktif paketler. Flash modeli, bunu 284B toplam ve 13B aktife kadar kırpıp, verimlilik ve maliyet için optimize eder. Her iki varyant da 1M bağlam pencerelerini destekler ve MIT lisansı altında gönderilir. Llama 4 tarafında, Maverick 400B toplam parametre ve 17B aktifle gelir ve MMLU Pro'da %80.5 puan alırken, Scout bağlam penceresini endüstri lideri 10M token'a genişletir. Llama 4 vs DeepSeek V4'ü değerlendiren üretim ekipleri için, seçim genellikle iş yükünüzün aşırı bağlam uzunluğu mu yoksa ölçekte en yüksek kodlama performansı mı talep ettiğine indirgenir.
DeepSeek V4 Pro: SWE Bench Verified %80.6, Claude Opus 4.6'nın 0.2 puan içinde
DeepSeek V4 Pro: 49B aktif ile 1.6T toplam parametre, mevcut en büyük açık ağırlıklı model
DeepSeek V4 Flash: 13B aktif ile 284B toplam, milyon çıktı token başına $1'ın altında
Maverick: MMLU Pro %80.5 ve MMMU %73.4 ile güçlü genel akıl yürütme ve çok modlu görevler
Scout: 10M token bağlam penceresi, DeepSeek V4'ün 1M sınırından 10 kat uzun
Her iki DeepSeek V4 varyantı da maksimum ticari esneklik için MIT lisansı altında gönderilir
Tam karşılaştırma
Llama 4 ailesi vs DeepSeek V4 ailesi
Llama 4 vs DeepSeek V4 karşılaştırmasındaki tüm dört model için akıl yürütme, kodlama ve mimari metrikler genelinde tam kıyaslama sonuçları.
| Benchmark | Llama 4 Maverick 400B / 17B aktif Açık Ağırlıklı | Llama 4 Scout 109B / 17B aktif Uzun Bağlam | DeepSeek V4 Pro 1.6T / 49B aktif Sınır | DeepSeek V4 Flash 284B / 13B aktif Verimli |
|---|---|---|---|---|
MMLU Pro Bilgi ve akıl yürütme | %80.5 | %74.3 | - | - |
SWE-Bench Verified Ajan kodlama | - | - | %80.6 | - |
MMMU Çok modlu | %73.4 | %69.4 | - | - |
GPQA Diamond Bilimsel bilgi | %69.8 | %57.2 | - | - |
Bağlam Penceresi Maksimum token | 1M | 10M | 1M | 1M |
Toplam Parametreler Model boyutu | 400B | 109B | 1.6T | 284B |
Aktif Parametreler Token başına | 17B | 17B | 49B | 13B |
Lisans Ticari kullanım | Llama 3.1 | Llama 3.1 | MIT | MIT |
API Maliyeti Milyon çıktı token başına | Değişir | Değişir | $3.48 | <$1 |
Meta'nın resmi model kartından, DeepSeek'in teknik raporundan ve bağımsız değerlendirmelerden veriler. Nisan 2026.
Llama 4'ü Seç
DeepSeek V4 yerine Llama 4'ü ne zaman seçmelisiniz
İş yükünüz büyük bağlam pencerelerine, kanıtlanmış çok modlu anlayışa veya yalın çıkarım maliyetlerine bağlı olduğunda Llama 4 daha güçlü bir seçimdir. Scout'un 10M token bağlamı, DeepSeek V4'ün sunduğu her şeyden 10 kat uzun, bu da onu belge analizi, kod tabanı anlama ve uzun konuşma belleği için açık kazanan yapar. Maverick, aktif parametreleri DeepSeek V4 Pro'nun 49B'sine kıyasla yalnızca 17B'de tutar, bu da doğrudan daha düşük GPU bellek gereksinimleri ve daha hızlı token üretimi anlamına gelir. Llama 4 ekosistemi ayrıca geniş bulut sağlayıcı desteğinden ve orijinal Llama sürümünden beri araç oluşturan olgun bir açık ağırlık topluluğundan faydalanır.
- Scout ile 10M token bağlam, DeepSeek V4'ün 1M penceresinden 10 kat uzun, tek bir geçişte tüm kod tabanlarını veya uzun belgeleri işlemek için ideal
- Maverick'in 17B aktif parametresi, DeepSeek V4 Pro'nun 49B'sine kıyasla daha düşük GPU bellek gereksinimleri
- Tüm büyük bulut sağlayıcılarında ve çıkarım platformlarında olgun açık ağırlık ekosistemi desteği
- Erken kaynaşma mimarisi ile yerel çok modlu anlama, ekran görüntüleri ve diyagramlar için güçlü performans
DeepSeek V4'ü Seç
Llama 4 yerine DeepSeek V4'ü ne zaman seçmelisiniz
DeepSeek V4, iş yükünüz maksimum kodlama performansı talep ettiğinde ve büyük bağlam pencerelerine ihtiyaç duymadığında daha güçlü bir seçimdir. Pro varyantı, Claude Opus 4.6 ile rekabet eden %80.6 SWE Bench Verified ile otonom kodlama ajanları ve karmaşık yazılım mühendisliği görevleri için sınır sınıfı performans sunar. Flash varyantı, maliyet duyarlı dağıtımlar için milyonlarca token başına $1'ın altında API fiyatlandırması ile etkileyici bir verimlilik profili sunar. Her iki varyant da MIT lisansı altında gönderilir, bu da Llama 3.1 lisansının kullanım eşikleri olmadan tam ticari esneklik sağlar.
- DeepSeek V4 Pro ile %80.6 SWE Bench Verified, Claude Opus 4.6 ile rekabet eden otonom kodlama performansı
- Flash varyantı için milyonlarca token başına $1'ın altında endüstri lideri API maliyet verimliliği
- Tüm ticari kullanım senaryoları için maksimum esneklik sağlayan MIT lisansı
- Kodlama ve akıl yürütme görevleri için optimize edilmiş 1.6T toplam parametre ölçeği
Başlangıç
Her iki model ailesini de deneyin
Llama 4 ve DeepSeek V4'ü gerçek iş yüklerinizle değerlendirin.
Sonraki adım
Llama 4 vs DeepSeek V4 kararınızı gerçek görevlerle test edin
Her iki modeli de kod inceleme, belge analizi ve akıl yürütme görevleriyle değerlendirin, ardından yığınınız için en uygun olanı seçin.