DeepSeek vs Llama: Open-Weight Showdown in 2026

如果您今天正在选择一个开放权重模型用于生产，DeepSeek与Llama的问题归结为四个关键变量：许可自由度、基准性能、托管API成本以及权重在您的硬件上的实际表现。两家实验室都提供混合专家（MoE）架构。它们都在Hugging Face上发布权重。这就是它们的相似之处大致结束的地方。DeepSeek V4-Pro总参数量为1.6T，活跃参数量为49B。Flash总参数量为284B，活跃参数量为13B。它们使用标准的MIT许可。Llama 4在Meta的社区许可下发布，受欧盟和700M-MAU限制。本文为您提供了直接的对比：价格精确到分，带有版本标签的基准测试，以及何时选择每个模型的明确决策规则。

Verdict: who wins, for whom

对于2026年4月的大多数团队来说， DeepSeek V4是更佳的选择 在纯模型质量、托管API经济和许可自由度方面。DeepSeek对Flash收费为每百万输入令牌0.14美元和每百万输出令牌0.28美元，对Pro收费为每百万输入令牌0.435美元和每百万输出令牌0.87美元，在2026年5月31日前的75%促销期间（列表价格为1.74美元/3.48美元）。DeepSeek-V4-Flash是小型模型中最便宜的，甚至比OpenAI的GPT-5.4 Nano还要便宜。DeepSeek-V4-Pro是大型前沿模型中最便宜的。两个V4模型都使用MIT许可发布代码。 and 权重。

Llama 4是更佳的选择 如果（a）您需要在基础模型中嵌入原生的多模态图像理解，（b）Scout的单H100部署性比原始质量更重要，或者（c）您已经在Meta的生态系统中（WhatsApp、Messenger、Instagram、AWS Bedrock）。如果您位于欧盟，这将是错误的选择——Llama 4的许可禁止这样做。

At-a-glance comparison table

一个需要仔细阅读的关键列：Llama 4没有像DeepSeek那样的第一方托管API——您需要通过合作伙伴（AWS Bedrock、Together、Groq、Fireworks等）租用它，每个合作伙伴都有自己的价格表。这意味着有意义的定价比较必须包括谁在托管Llama。下面是一个工作示例。

Coding

这就是DeepSeek V4-Pro施展其最有力打击的地方。DeepSeek V4 Pro于2026年4月发布，具有1.6T参数、100万个令牌的上下文、Terminal-Bench 67.9%对比Claude 65.4%、LiveCodeBench 93.5%对比88.8%、SWE-bench 80.6%。这些分数的独立验证仍在等待中——DeepSeek自己的报告和公告是原始来源——但方向是明确的：V4-Pro与代码的前沿闭源模型处于同一水平。

Llama 4 并非主要作为一个编码模型而构建。在 LiveCodeBench（2024年10月至2025年2月），Maverick 得分43.4，Scout 得分32.8。这些数字在2025年4月Llama 4发布时具有竞争力。但随着其他领域一年内的快速进步，这些数字显得有些过时。如果你的工作负载是真正的软件工程——仓库规模的编辑、终端工具的使用、代理重构——那么DeepSeek V4-Pro是更具实力的模型。要深入了解，请参阅我们的 DeepSeek for coding breakdown.

Reasoning

在这里，Llama 4 存在一个结构上的劣势，这在营销文案中被忽略了。Llama 4 的所有模型都不是像OpenAI的o1和o3-mini那样的“推理”模型。推理模型会核实它们的答案，并且通常比传统模型更可靠地回答问题，但因此也花费更长的时间来提供答案。

DeepSeek V4 将思维模式作为参数提供，适用于V4-Pro或V4-Flash——而不是一个单独的模型ID。你可以通过以下命令启用它，这样你就可以以结构化字段的形式获得模型的中间工作，而不是将其埋藏在答案文本中。 reasoning_effort="high" plus extra_body={"thinking": {"type": "enabled"}}, or reasoning_effort="max" 用于最深层的追踪。API 返回 reasoning_content alongside the final content，因此你获得的是模型的中间工作作为结构化字段，而不是埋藏在答案文本中。

在数学基准测试中，差距很大。在Putnam-200 Pass@8的测试中，使用最小工具，V4-Flash-Max 得分81.0，而Seed-2.0-Pro 得分35.5，Gemini-3-Pro 和 Seed-1.5-Prover 均得26.5。Llama 4 没有出现在DeepSeek的推理排行榜上，因为它没有参与推理对话。如果你正在构建需要逐步推理风格问题解决的任何东西，这并不是一个接近的较量。我们的 DeepSeek R1 本页涵盖了为 V4 的推理训练提供数据的谱系。

多模态与写作

这是Llama 4领先的一章。Meta Llama 4 是一个多模态LLM，可以分析和理解文本、图像和视频数据。这个第四代模型还支持来自全球各地的多种语言。Llama 4 模型是Llama家族中第一个采用专家混合架构的LLM：只有总参数的一部分会在输入令牌时激活。这种方法旨在实现功率与效率的平衡。Llama 4的“早期融合”训练在架构层面整合了图像和文本令牌——它不是一个附加在文本模型上的视觉适配器。

DeepSeek V4在发布时仅支持文本。DeepSeek表示当前版本专注于文本，但正在准备一个多模态AI路线图。然而，公司尚未公布该升级的公开时间表。如果您的应用程序需要原生处理图像或PDF——如图表理解、视觉问答、图表——Llama 4 Maverick是更好的起点。对于英文的长篇写作，两种模型表现良好；差异主要在于个人喜好而非可衡量的质量。详见 DeepSeek for writing for prompt patterns.

定价：一个您可以运行的示例

DeepSeek 的第一方 API 调用 OpenAI 兼容的端点 POST /chat/completions at https://api.deepseek.com。成本计算需要列举三个类别：缓存输入、未缓存输入和输出。

工作负载假设

• 每月 1,000,000 次调用
• 2,000 令牌的系统提示（跨调用缓存）
• 200 令牌的用户消息（未缓存，每次调用都是新的）
• 300个token的响应

DeepSeek V4-Flash（默认推荐）

DeepSeek V4-Pro

Llama 4 Maverick（Meta自己的成本估算）

Meta没有在消费者规模上运行第一方的Llama API；它将读者指引到合作伙伴。他们发布的估计：0.19美元/Mtok（3:1混合）是Meta对Llama 4 Maverick在分布式推理假设下的成本估计。在单个主机上，该模型可以以0.30至0.49美元/Mtok（3:1混合）的价格提供服务。“混合”意味着在输入和输出上按3:1的比例加权。在3:1的输入:输出混合比中，一个200+300个token的调用（无缓存系统提示词的好处）在0.19美元/Mtok的混合价格下，每次调用大约花费0.000095美元——如果您能达到Meta乐观的分布式推理数字，这将外推到大约每百万次调用95美元。在AWS Bedrock或Together上的真实合作伙伴定价实际上更高，且每周都有所变化。请始终检查主机的 当前费率表 before committing.

Use the DeepSeek pricing calculator to plug in your own token volumes.

隐私、许可和数据去向

这两种许可证并不等效。DeepSeek V4-Pro和V4-Flash的代码和权重都采用MIT许可证。您可以微调它们，重新分发它们，将它们嵌入商业产品中，并在欧盟内使用它们，而无需协商单独的协议。

Llama 4则不同。一些开发者可能对Llama 4的许可证有异议。在欧盟“注册”或“主要营业地”在欧盟的用户和公司被禁止使用或分发这些模型，这可能是该地区AI和数据隐私法律规定的治理要求的结果。此外，与之前的Llama版本一样，拥有超过7亿月活跃用户的公司必须从Meta请求特殊许可证，Meta可以自行决定是否授予或拒绝。Llama 4社区许可证不是官方开源倡议批准的许可证，但Meta将其Llama 4模型称为开源。

如果您自行托管任一模型，对话数据不会离开您的基础设施。如果您使用DeepSeek的托管API，请求将在受中国法律约束的服务器上处理。Web/应用程序界面与API不同：聊天应用程序为您保持会话状态；API是无状态的，您必须重新发送完整的 messages 每次循环的数组。见 DeepSeek privacy for the full breakdown.

生态系统和开发者访问

DeepSeek的开发者故事很简单。OpenAI Python SDK可以通过更改两行代码与DeepSeek兼容。

from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.deepseek.com", api_key="...")
resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-pro",
    messages=[{"role": "user", "content": "Plan the migration."}],
    reasoning_effort="high",
    extra_body={"thinking": {"type": "enabled"}},
)

Chat requests hit POST /chat/completions，兼容OpenAI的端点。DeepSeek还提供与相同基础URL兼容的Anthropic表面，因此Anthropic SDK可以通过密钥交换工作。两个V4模型都支持OpenAI ChatCompletions格式和Anthropic API格式。两者都暴露了1M的上下文和双思考与非思考模式，通过思考模式参数进行配置。如果您维护针对旧版 deepseek-chat or deepseek-reasoner IDs，这些仍然有效但路由到 deepseek-v4-flash 并将在2026-07-24 15:59 UTC时退役。迁移只需一行 model= swap; base_url does not change. Our DeepSeek API documentation 涵盖了如 temperature, top_p, max_tokens的参数，JSON模式，工具调用，流式传输，FIM完成（Beta — 需要 thinking: {"type": "disabled"}), and Chat Prefix Completion (Beta).

Llama 4已发货，而非托管。Meta AI自己的助手（网页和移动端）始终使用最新的Llama 4变体，用户无法直接选择模型。对于开发者来说，Llama 3模型可以下载、自托管或在自定义环境中部署，完全访问权重和文档。企业客户和大规模项目通过API合作伙伴或托管云提供商（例如，AWS Bedrock）访问Llama 4。Meta已预览了自己的Llama API，但仍然是一个早期产品。实际上，您选择一个托管方（Bedrock、Together、Groq、Fireworks、Replicate），将您的SDK匹配到他们的网关，并接受性能和价格会随着托管方而变化。对于自托管，请参阅 how to install DeepSeek locally.

JSON模式与工具调用

DeepSeek V4和Llama 4都支持以OpenAI兼容格式进行工具调用。DeepSeek的JSON模式 (response_format={"type": "json_object"}) is designed 返回有效的JSON，但不保证：模型可能会偶尔返回空内容，提示必须包含单词“json”以及一个小示例模式，并且您应该设置 max_tokens 足够高以避免截断。Llama 4的结构化输出行为取决于托管方——Bedrock、Together和Groq各自实施自己的JSON模式包装器。如果结构化输出的可靠性很重要，请测试您特定托管方的实现，而不是基础模型。

选择每项的时机

如果需要，选择DeepSeek V4

• 强大的编码和推理基准，在前沿层最低的托管API价格
• 无欧盟限制且无700M-MAU条款的MIT许可权重
• 原生思考模式，自带 reasoning_content 在API中公开
• 与OpenAI-SDK兼容，无需主机商店
• 默认1M-token上下文，非配置切换

如果需要，选择Llama 4

• 原生图像输入集成到基础模型中
• Scout的单H100部署能力，适用于本地推理
• Maverick的10M-context Scout兄弟，适用于长文档工作流程
• 与Meta的WhatsApp/Messenger/Instagram界面紧密集成
• 建立了的主机合作伙伴生态系统（Bedrock、Together、Groq、Fireworks）

Alternatives worth shortlisting

如果这两个模型都不符合您的需求，最接近的开源权重替代品是Qwen、GLM和Mistral。请参阅我们的 DeepSeek vs Qwen and DeepSeek vs Mistral 直接比较，或浏览更广泛的 AI comparison hub 封闭源竞争者。

DeepSeek AI Guide is an independent resource and is not affiliated with DeepSeek or its parent company. Model IDs, pricing and API behaviour change; check the official DeepSeek documentation and pricing page before committing to a production decision.