DeepSeek V4 vs Llama 4

对比 DeepSeek V4 与 Llama 4——2025-2026 年最大的两个开放权重模型家族。架构、上下文窗口、许可证、实际性能与部署权衡。

Overview

DeepSeek V4 与 Llama 4 是 2025-2026 年间在前沿规模开放权重模型上最受瞩目的两次尝试。它们的发布相隔约一年——Llama 4 在 2025 年 4 月，DeepSeek V4 在 2026 年 4 月——而这一年的市场反响截然不同。Llama 4 的发布普遍被认为低于预期，Meta 也已暂停 Llama 4 Behemoth 的发布。DeepSeek V4 则一发布便登顶开放权重排行榜，被广泛认为是迈向闭源模型水平的重要一步。

架构上，两个家族都采用了混合专家模式，但设计选择不同。DeepSeek V4 使用相对窄的 MoE 拓扑（DSA 稀疏注意力，1.6T 中激活 49B），而 Llama 4 采用细粒度专家路由（109B-400B 中激活 17B）。两者都支持长上下文，但 DeepSeek 的 1M 被 Llama 4 Scout 的 10M 所超越——后者是所有开放权重模型中最大的上下文窗口。许可证立场差异也很显著：DeepSeek 的 MIT 风格许可证比 Llama 4 的社区许可证更宽松，后者包含使用上限和署名要求。

Feature Comparison

Feature	DeepSeek V4	Llama 4
总参数量（旗舰）	1.6T（V4 Pro）	400B（Llama 4 Maverick）
激活参数量	49B（Pro）/ 13B（Flash）	17B（Scout 与 Maverick 均为）
上下文窗口	1M tokens	10M（Scout）/ 1M（Maverick）
许可证	DeepSeek 许可证（MIT 风格）	Llama 社区许可证
商业限制	无明显限制	使用上限、署名要求
思考模式
原生多模态
综合智能评分	87（BenchLM 榜首）	约 78（Maverick）
Behemoth 状态	不适用	已暂停——未公开发布
Hugging Face 路径	deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro	meta-llama/Llama-4-Maverick

Strengths

DeepSeek V4

目前在 BenchLM 综合智能指数中以 87 分领先所有其他开放权重模型
DeepSeek 稀疏注意力（DSA）使长上下文推理效率远超原生注意力
单一检查点统一思考模式——无需单独部署推理模型
DeepSeek 许可证足够宽松，几乎涵盖所有商业使用场景，且无署名负担
编码基准表现出色，包括 SWE-Bench Verified 约 73%（V3.2 血脉延续到 V4）

Llama 4

Llama 4 Scout 的 1000 万 token 上下文窗口是所有公开发布的开放权重模型中最大的
整个家族原生支持多模态——图像输入已内建于基础架构中
更低的激活参数量（17B）使 Llama 4 在高吞吐服务场景下具有更优的推理成本
成熟的部署生态——llama.cpp、vLLM、TensorRT-LLM 和 Ollama 均已一流支持 Llama 4
Meta 的品牌声誉和持续的模型投入为长期生态信心提供保障

Which Should You Choose?

你正在为推理质量挑选绝对最强的开放权重模型DeepSeek V4

DeepSeek V4 在发布时领跑开放权重智能榜单。Llama 4 的市场反响普遍低于预期，Meta 也已暂停了 Behemoth 旗舰。

你需要超长上下文（>1M tokens）来分析超大型文档或代码库Llama 4

Llama 4 Scout 的 1000 万 token 上下文在公开发布的模型中独一无二。虽然任何模型的有效上下文都短于宣传值，但 Scout 的余量无可匹敌。

你的应用需要原生多模态输入（图像与文本结合）Llama 4

Llama 4 的多模态能力内建于基础架构中。DeepSeek V4 仅支持文本——多模态场景需要额外搭配视觉语言模型。

商业部署的许可证简洁性是你的优先考量DeepSeek V4

DeepSeek 许可证更接近 MIT——商业限制极少。Llama 社区许可证包含使用上限和署名要求，会使部分商业场景变得复杂。

Verdict

在生产团队最关心的几乎所有维度上，DeepSeek V4 都是更具能力的模型：推理质量、编码性能、许可证宽松度，以及通过统一思考模式带来的运维简洁性。Llama 4 在两个具体方面仍保持优势——多模态能力（原生图像输入）与超长上下文（Scout 的 10M tokens）——但这些优势不足以弥补 DeepSeek V4 在核心推理能力轴上的领先。

对 2026 年在两款旗舰之间做选择的大多数团队来说，DeepSeek V4 是推荐的默认选项。Llama 4 在特别需要其多模态或 10M 上下文优势的场景下仍具相关性，对深度投入 Meta 生态的团队也依然适用。但两次发布之间的一年显著改变了开放权重质量榜单的格局，DeepSeek V4 抓住了这个领先位置。

How Ertas Fits In

两款模型都已接近实际可微调的上限。在 Ertas Studio 中对 DeepSeek V4 Flash 进行 QLoRA 微调需要约 280-340GB 总显存，分布在多 GPU 服务器（8 张 A100 80GB 或同等设备）上。Llama 4 Maverick 的 QLoRA 微调因激活参数较低，需要约 200-260GB。V4 Pro 与 Llama 4 Behemoth 对大多数团队来说都难以直接微调。

对于无法访问多 GPU 服务器的团队，Ertas Studio 推荐的模式是师生蒸馏：使用 V4 或 Llama 4 生成合成训练数据，然后在该数据上微调一个更小的基础模型（Qwen 32B、Llama 70B 或 DeepSeek-R1 蒸馏变体）。这样可以以单 GPU 部署成本获得领域专精模型。Llama 4 成熟的部署生态使这种蒸馏模式尤为顺畅——微调后的模型可导出为 GGUF，并通过 Ollama 或 llama.cpp 部署，无需额外集成工作。