DeepSeek V4 vs Llama 4

比較 DeepSeek V4 與 Llama 4——2025-2026 年規模最大的兩款開源權重模型家族。架構、上下文視窗、授權條款、實際表現和部署取捨。

Overview

DeepSeek V4 與 Llama 4 代表了 2025-2026 年最受矚目的兩次前沿規模開源權重模型嘗試。它們發佈時間相隔約一年——Llama 4 於 2025 年 4 月，DeepSeek V4 於 2026 年 4 月——而這一年之間兩者獲得的迴響截然不同。Llama 4 的發佈普遍被認為相對於市場期待表現平平，且 Meta 已暫停發佈 Llama 4 Behemoth。DeepSeek V4 則在發佈時直接登上開源權重排行榜頂端，被廣泛視為朝向封閉式模型對等性邁出有意義的一步。

在架構上，這兩個家族都採用混合專家模式，但設計取捨不同。DeepSeek V4 採用相對狹窄的 MoE 拓撲（DSA 稀疏注意力，1.6T 中啟用 49B），而 Llama 4 採用細粒度的專家路由（109B-400B 中啟用 17B）。兩者都支援長上下文，但 DeepSeek 的 1M 比起 Llama 4 Scout 的 10M——任何開源權重模型中最大的上下文視窗——略遜一籌。授權條款立場也有顯著差異：DeepSeek 的 MIT 風格授權比 Llama 4 的社群授權更為寬鬆，後者包含使用上限和歸屬要求。

Feature Comparison

Feature	DeepSeek V4	Llama 4
總參數量（旗艦）	1.6T（V4 Pro）	400B（Llama 4 Maverick）
啟用參數	49B（Pro）/ 13B（Flash）	17B（Scout 與 Maverick 皆是）
上下文視窗	1M tokens	10M（Scout）/ 1M（Maverick）
授權條款	DeepSeek 授權（MIT 風格）	Llama 社群授權
商業限制	無重大限制	使用上限、歸屬要求
思考模式
原生多模態
綜合智慧分數	87（BenchLM 領先）	約 78（Maverick）
Behemoth 狀態	不適用	暫停——尚未公開發佈
Hugging Face 路徑	deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro	meta-llama/Llama-4-Maverick

Strengths

DeepSeek V4

目前以 87 分領先 BenchLM 綜合智慧指數，超越所有其他開源權重模型
DeepSeek 稀疏注意力（DSA）使長上下文推理比樸素注意力效率高出許多
單一檢查點中統一了思考模式——無需另外部署獨立的推理模型
DeepSeek 授權對幾乎所有商業使用情境都足夠寬鬆，且不需處理歸屬負擔
強勁的程式撰寫基準表現，包括 SWE-Bench Verified 約 73%（V3.2 血統延續至 V4）

Llama 4

Llama 4 Scout 的 1 千萬 token 上下文視窗是任何公開發佈的開源權重模型中最大的
整個家族都原生支援多模態——影像輸入內建於基礎架構之中
較低的啟用參數量（17B）讓 Llama 4 在高吞吐量服務時擁有更佳的推理經濟效益
成熟的部署生態系——llama.cpp、vLLM、TensorRT-LLM 和 Ollama 都對 Llama 4 提供一級支援
Meta 的品牌聲譽和持續的模型投資為長期生態系提供信心

Which Should You Choose?

您要選擇推理品質絕對最佳的開源權重模型DeepSeek V4

DeepSeek V4 在發佈時即領先開源權重智慧排行榜。Llama 4 的迴響普遍被視為相對於市場期待表現平平，且 Meta 已暫停 Behemoth 旗艦的發佈。

您需要超長上下文（>1M tokens）來處理極大型文件或程式碼庫分析Llama 4

Llama 4 Scout 的 10M token 上下文在公開發佈的模型中獨樹一格。雖然在任何模型上有效上下文都比廣告值短，但 Scout 的緩衝空間無人能比。

您的應用需要原生多模態輸入（影像與文字並存）Llama 4

Llama 4 將多模態能力內建於基礎架構之中。DeepSeek V4 為純文字模型——多模態使用情境需要另外搭配視覺-語言模型。

授權單純性是商業部署的優先考量DeepSeek V4

DeepSeek 授權更接近 MIT——商業限制極少。Llama 社群授權包含使用上限和歸屬要求，會使部分商業使用情境變得複雜。

Verdict

在生產團隊真正關心的幾乎所有面向上，DeepSeek V4 都是更具能力的模型：推理品質、程式撰寫表現、授權寬容性，以及透過統一思考模式帶來的營運簡化。Llama 4 在兩個特定領域仍保有優勢——多模態能力（原生影像輸入）和超長上下文（Scout 的 10M tokens）——但這些優勢無法彌補 DeepSeek V4 在核心推理能力面向上的領先。

對於 2026 年要在這兩款旗艦之間做選擇的大多數團隊，DeepSeek V4 是建議的預設選項。Llama 4 對於特別需要多模態或 10M 上下文優勢的使用情境，以及已深度投入 Meta 生態系的團隊，仍具相關性。但兩次發佈之間的這一年顯著地改變了開源權重的品質排行榜，而 DeepSeek V4 拿下了領先位置。

How Ertas Fits In

兩款模型都已逼近實際微調的上限。DeepSeek V4 Flash 在 Ertas Studio 中進行 QLoRA 微調需要約 280-340GB 的多 GPU 伺服器總 VRAM（8 張 A100 80GB 或同等規格）。Llama 4 Maverick QLoRA 由於啟用參數較低，需要約 200-260GB。V4 Pro 和 Llama 4 Behemoth 兩者對大多數團隊來說都不適合直接微調。

對於沒有多 GPU 伺服器資源的團隊，Ertas Studio 推薦的模式是師生蒸餾：使用 V4 或 Llama 4 產生合成訓練資料，然後在該資料上微調較小的基礎模型（Qwen 32B、Llama 70B 或 DeepSeek-R1 蒸餾變體）。這樣產生的領域專用模型可在單 GPU 部署成本下使用。Llama 4 成熟的部署生態系讓這套蒸餾模式特別順暢——產出的微調模型可匯出為 GGUF，並透過 Ollama 或 llama.cpp 部署，無需額外整合工作。