Cara a cara
Llama 4 (Scout / Maverick) vs DeepSeek-V4: ¿qué modelo de IA gana en 2026?
Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) y DeepSeek-V4 ($0.87/1M out) están entre las modelos de IA más usadas en 2026. Con 3 votos de la comunidad, DeepSeek-V4 va en cabeza con un 57 % de aprobación.
Veredicto rápido
En Razonamiento, elige DeepSeek-V4: la arena lo puntúa con 4.5/5, frente a 2.5/5 de Llama 4 (Scout / Maverick). Ambas empiezan al mismo precio: $0.60/1M out (Maverick, hosted).
Comparación línea a línea
Fortalezas y debilidades
Llama 4 (Scout / Maverick)
- Eficiencia MoE: solo 17B de parámetros activos por token (Scout 109B/16 expertos, Maverick 400B/128 expertos), logrando un chat casi de clase GPT-4o con una fracción del cómputo
- Inferencia alojada muy barata: Maverick desde unos $0.15/1M de entrada y $0.60/1M de salida; Scout desde unos $0.10/$0.30 en DeepInfra o $0.11/$0.34 en Groq
- Multimodalidad nativa de fusión temprana (texto más imágenes, probada hasta con 8 imágenes) en un modelo de pesos abiertos
- El mayor contexto nominal de cualquier modelo de pesos abiertos en su lanzamiento: 10M de tokens en Scout, 1M en Maverick
- Scout cabe en una sola GPU H100 con cuantización Int4; preentrenado en 200 idiomas
- Alto rendimiento: los 17B de parámetros activos alcanzan 500+ tokens/s en proveedores rápidos (Groq lista Scout a 594 TPS)
- Confianza en los benchmarks dañada: Meta envió a LMArena una variante de Maverick no publicada optimizada para chat (ELO 1417), lo que los desarrolladores tacharon de engañoso porque los pesos públicos puntúan más bajo
- Las promesas de contexto largo se derrumban en la práctica: Scout obtuvo ~15,6 % a 128K en Fiction.LiveBench frente al 90,6 % de Gemini 2.5 Pro, y los proveedores alojados capan a Scout muy por debajo de 10M (p. ej. ~320K en DeepInfra)
- Codificación muy criticada en r/LocalLlama y HN, perdiendo frente a DeepSeek V3, de precio similar, en tareas reales de desarrollo
- No es open source según la OSI: la licencia excluye a las empresas domiciliadas en la UE, exige una licencia especial por encima de 700M de MAU y obliga a usar la marca Llama
- Los 109B/400B de parámetros totales son demasiado grandes para GPU de consumo, y el linaje se estancó: no salió ninguna variante de razonamiento y Behemoth nunca se publicó
DeepSeek-V4
- Ventana de contexto de 1M de tokens (8x los 128K de V3.2) con hasta 384K tokens de salida, estándar en la API oficial
- Precios agresivos: $0.435/$0.87 por millón de tokens (V4-Pro), unas 28,7x más barato por token de salida que Claude Opus 4.8; la entrada con acierto de caché baja a $0.003625/1M (más del 99 % de descuento)
- Pesos abiertos con licencia MIT para V4-Pro y V4-Flash en Hugging Face: uso comercial, fine-tuning y redistribución permitidos
- SOTA de código abierto en codificación agéntica: 80,6 en SWE-bench Verified (configuración Think Max), empatado con Gemini 3.1 Pro, más un rating de Codeforces de 3206 (~puesto 23 frente a humanos)
- Puesto #3 de 93 en el Intelligence Index de Artificial Analysis (puntuación 44), muy por encima de la media de 25
- El stack de atención dispersa reduce la inferencia con contexto de 1M al 27 % de los FLOPs de V3.2 y al 10 % de su caché KV
- Llamadas a herramientas malformadas intermitentes: llamadas a funciones emitidas a veces como texto plano en el contenido en lugar del campo tool_calls (issue de GitHub deepseek-ai #1244)
- El modo de razonamiento rompe cadenas largas de llamadas a herramientas multivuelta con errores 400 en frameworks de agentes (issue OpenClaw #72044, corrección aún incompleta)
- Los desarrolladores reportan que fabrica API inexistentes en bases de código propias y actúa sobre entradas de usuario alucinadas en bucles de agentes
- Muy verboso (180M de tokens de salida en evaluación frente a una mediana de 95M) y velocidad media de 54,6 tokens/s (#39/93), lo que erosiona en la práctica el bajo precio por token
- Solo texto (sin visión ni audio) y aún en vista previa: el lanzamiento oficial previsto para mediados de julio de 2026 añade precios de hora punta que duplican las tarifas de API listadas durante el horario laboral de Pekín
Dicta tu veredicto
Una recomendación por herramienta y por gladiador. Moldea la puntuación de la multitud que ven todos.
El veredicto de la arena sobre Llama 4 (Scout / Maverick)
Elija Llama 4 si necesita un modelo multimodal barato, rápido y autoalojable para chat de alto volumen, extracción o cargas multilingües fuera de la UE; Maverick se acerca a la calidad de GPT-4o por aproximadamente una décima parte del precio. Evítelo para codificación, razonamiento difícil o recuperación genuina de un millón de tokens, donde DeepSeek, Qwen 3 y Gemini lo superan con claridad. Frente a Llama 3.3 70B añade visión nativa y una ventana más larga, pero muchos desarrolladores encontraron el antiguo modelo denso o Qwen más fiables en pura calidad de texto, y el contexto de 10M es sobre todo un número sobre el papel.
El veredicto de la arena sobre DeepSeek-V4
Elija DeepSeek-V4 si quiere razonamiento y codificación agéntica casi frontera a precios de 3x a casi 30x por debajo de Claude Opus o GPT-5.5, o si le importan los pesos con licencia MIT para autoalojamiento y fine-tuning. Es una mejora decisiva sobre V3.2: contexto 8x más largo, inferencia de contexto largo mucho más barata y mejor codificación, y los endpoints heredados deepseek-chat/reasoner quedan de todos modos obsoletos el 24 de julio de 2026. Evítelo para agentes en producción que dependan de llamadas a herramientas multivuelta a prueba de fallos, donde los usuarios aún reportan llamadas malformadas y API inventadas, y para cualquier trabajo de visión o audio, ya que es solo texto. Las apps sensibles a la latencia también deberían probar primero, pues su verbosidad y su velocidad media de 54,6 tokens/s compensan parte de la ventaja de coste, y presupueste la duplicación de precios en hora punta que llega con el lanzamiento oficial de mediados de julio.
Lo que dice la multitud
Sobre Llama 4 (Scout / Maverick)
Aún no hay veredictos. Sé el primero en hablar.
Sobre DeepSeek-V4
“Tool calling is flaky. Function calls sometimes land as plain text instead of the tool_calls field, and thinking mode 400s on long multi-turn chains. Not agent-ready yet.”
“MIT license on both Pro and Flash weights is the real story. Fine-tune, redistribute, ship commercially, no lawyer needed. Plus 384K output tokens for long-doc generation.”
“MIT weights, 1M context, and output tokens roughly 29x cheaper than Opus 4.8. Cache hits make input basically free. Moved my bulk pipelines over and the bill collapsed.”
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Preguntas frecuentes
¿Es Llama 4 (Scout / Maverick) mejor que DeepSeek-V4?
La multitud se inclina hoy por DeepSeek-V4: el 57 % lo recomienda, frente al 50 % de Llama 4 (Scout / Maverick) (3 votos). En Razonamiento, DeepSeek-V4 puntúa más alto (4.5/5 frente a 2.5/5). La mejor opción depende de tu caso de uso. La comparación línea a línea de esta página desglosa precios, características clave y las puntuaciones de la arena.
¿Cuál es más barata, Llama 4 (Scout / Maverick) o DeepSeek-V4?
Cuestan lo mismo para empezar: ambas parten de $0.60/1M out (Maverick, hosted).
¿Cuánto cuestan Llama 4 (Scout / Maverick) y DeepSeek-V4 por millón de tokens?
Llama 4 (Scout / Maverick): $0.15/1M in (Maverick, hosted) por millón de tokens de entrada, $0.60/1M out (Maverick, hosted) por millón de tokens de salida. DeepSeek-V4: $0.435/1M in (cache hit $0.003625) por millón de tokens de entrada, $0.87/1M out por millón de tokens de salida.