DeepSeek V4 vs Llama 4

Compara DeepSeek V4 y Llama 4: las dos mayores familias de modelos de pesos abiertos de 2025-2026. Arquitectura, ventana de contexto, licenciamiento, rendimiento real y compromisos de despliegue.

Overview

DeepSeek V4 y Llama 4 representan los dos intentos más destacados de modelos de pesos abiertos a escala de frontera en 2025-2026. Se lanzaron con aproximadamente un año de diferencia: Llama 4 en abril de 2025 y DeepSeek V4 en abril de 2026, y el año entre ambos produjo recepciones sustancialmente distintas. El lanzamiento de Llama 4 fue ampliamente percibido como decepcionante en relación con las expectativas, y Meta ha pausado el lanzamiento de Llama 4 Behemoth. DeepSeek V4 se lanzó en lo más alto de las clasificaciones de pesos abiertos y se considera ampliamente como un paso significativo hacia la paridad con los modelos cerrados.

Arquitectónicamente, las dos familias comparten el patrón de mezcla de expertos pero toman decisiones de diseño distintas. DeepSeek V4 utiliza una topología MoE relativamente estrecha (atención dispersa DSA, 49B activos de un total de 1,6T), mientras que Llama 4 utiliza enrutamiento de expertos de grano fino (17B activos de 109B-400B). Ambos admiten contexto largo, pero el contexto de 1M de DeepSeek se ve igualado por los 10M de Llama 4 Scout, la ventana de contexto más grande de cualquier modelo de pesos abiertos. La postura de licenciamiento también difiere significativamente: la licencia estilo MIT de DeepSeek es más permisiva que la Licencia Comunitaria de Llama 4, que incluye topes de uso y requisitos de atribución.

Feature Comparison

Feature	DeepSeek V4	Llama 4
Parámetros totales (insignia)	1,6T (V4 Pro)	400B (Llama 4 Maverick)
Parámetros activos	49B (Pro) / 13B (Flash)	17B (tanto Scout como Maverick)
Ventana de contexto	1M tokens	10M (Scout) / 1M (Maverick)
Licencia	Licencia DeepSeek (estilo MIT)	Licencia Comunitaria de Llama
Restricciones comerciales	Ninguna significativa	Topes de uso, requisitos de atribución
Modo de pensamiento
Multimodal nativo
Puntuación de inteligencia compuesta	87 (BenchLM, líder)	~78 (Maverick)
Estado de Behemoth	N/A	Pausado, no lanzado públicamente
Ruta de Hugging Face	deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro	meta-llama/Llama-4-Maverick

Strengths

DeepSeek V4

Lidera actualmente el índice de inteligencia compuesta BenchLM con 87, por delante de todos los demás modelos de pesos abiertos
DeepSeek Sparse Attention (DSA) hace que la inferencia de contexto largo sea drásticamente más eficiente que la atención convencional
Modo de pensamiento unificado en un único punto de control: no se necesita despliegue separado de un modelo de razonamiento
La Licencia DeepSeek es lo suficientemente permisiva para casi todos los casos de uso comerciales sin sobrecarga de atribución
Sólidos puntos de referencia de programación, incluido SWE-Bench Verified ~73% (la línea V3.2 continúa en V4)

Llama 4

La ventana de contexto de 10 millones de tokens de Llama 4 Scout es la más grande en cualquier modelo de pesos abiertos lanzado públicamente
Soporte multimodal nativo en toda la familia: la entrada de imágenes está integrada en la arquitectura base
El menor número de parámetros activos (17B) ofrece a Llama 4 una mejor economía de inferencia para servir a alto rendimiento
Ecosistema de despliegue maduro: llama.cpp, vLLM, TensorRT-LLM y Ollama tienen soporte de primera clase para Llama 4
La reputación de la marca Meta y la inversión continuada en modelos brindan confianza a largo plazo en el ecosistema

Which Should You Choose?

Estás eligiendo el mejor modelo de pesos abiertos en términos absolutos por calidad de razonamientoDeepSeek V4

DeepSeek V4 lidera la clasificación de inteligencia de pesos abiertos en el momento de su lanzamiento. La recepción de Llama 4 fue ampliamente percibida como decepcionante en relación con las expectativas, y Meta pausó la insignia Behemoth.

Necesitas un contexto ultra largo (>1M tokens) para análisis de documentos o bases de código muy grandesLlama 4

El contexto de 10M tokens de Llama 4 Scout es único entre los modelos lanzados públicamente. Aunque el contexto efectivo es más corto que el límite anunciado en cualquier modelo, el margen de Scout es inigualable.

Tu aplicación requiere entrada multimodal nativa (imágenes junto con texto)Llama 4

Llama 4 tiene capacidad multimodal integrada en la arquitectura base. DeepSeek V4 es solo de texto: los casos de uso multimodales necesitan un modelo de visión-lenguaje separado junto a él.

La simplicidad de licenciamiento para despliegue comercial es una prioridadDeepSeek V4

La Licencia DeepSeek se acerca a MIT: con restricciones comerciales mínimas. La Licencia Comunitaria de Llama incluye topes de uso y requisitos de atribución que complican algunos casos de uso comerciales.

Verdict

DeepSeek V4 es el modelo más capaz en casi todas las dimensiones que importan a los equipos en producción: calidad de razonamiento, rendimiento en programación, permisividad de licenciamiento y simplicidad operativa mediante el modo de pensamiento unificado. Llama 4 conserva ventajas en dos áreas específicas: capacidad multimodal (entrada nativa de imágenes) y contexto ultra largo (los 10M tokens de Scout), pero estas ventajas no compensan la ventaja de DeepSeek V4 en el eje central de capacidad de razonamiento.

Para la mayoría de los equipos que eligen entre estos dos modelos insignia en 2026, DeepSeek V4 es la opción predeterminada recomendada. Llama 4 sigue siendo relevante para casos de uso que necesitan específicamente sus ventajas multimodales o de contexto de 10M, y para equipos ya profundamente invertidos en el ecosistema de Meta. Pero el año entre los dos lanzamientos cambió significativamente la clasificación de calidad de pesos abiertos, y DeepSeek V4 capturó ese liderazgo.

How Ertas Fits In

Ambos modelos se encuentran en el extremo superior del ajuste fino práctico. QLoRA de DeepSeek V4 Flash en Ertas Studio necesita aproximadamente 280-340GB de VRAM total en un servidor multi-GPU (8 A100 de 80GB o equivalente). QLoRA de Llama 4 Maverick necesita aproximadamente 200-260GB dado el menor recuento de parámetros activos. Tanto V4 Pro como Llama 4 Behemoth son poco prácticos de ajustar directamente para la mayoría de los equipos.

Para equipos sin acceso a servidores multi-GPU, el patrón recomendado de Ertas Studio es la destilación profesor-alumno: usa V4 o Llama 4 para generar datos de entrenamiento sintéticos, luego ajusta un modelo base más pequeño (Qwen 32B, Llama 70B o variantes destiladas de DeepSeek-R1) sobre esos datos. Esto produce un modelo especializado en el dominio con coste de despliegue de una sola GPU. El ecosistema de despliegue maduro de Llama 4 hace que este patrón de destilación sea particularmente fluido: el modelo ajustado resultante se exporta a GGUF y se despliega vía Ollama o llama.cpp sin trabajo adicional de integración.