Face-à-face
Llama 4 (Scout / Maverick) vs DeepSeek-V4 : quel modèle IA l'emporte en 2026 ?
Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) et DeepSeek-V4 ($0.87/1M out) comptent parmi les modèles IA les plus utilisés en 2026. Sur 3 votes de la communauté, DeepSeek-V4 arrive en tête avec 57 % d'approbation.
Verdict rapide
Sur le critère Raisonnement, choisissez DeepSeek-V4 : l'arène le note 4.5/5, contre 2.5/5 pour Llama 4 (Scout / Maverick). Les deux démarrent au même prix : $0.60/1M out (Maverick, hosted).
Comparaison ligne par ligne
Forces et faiblesses
Llama 4 (Scout / Maverick)
- Efficacité MoE : seulement 17B de paramètres actifs par token (Scout 109B/16 experts, Maverick 400B/128 experts), pour un chat proche de la classe GPT-4o à une fraction du calcul
- Inférence hébergée très bon marché : Maverick dès environ $0.15/1M en entrée et $0.60/1M en sortie ; Scout dès environ $0.10/$0.30 sur DeepInfra ou $0.11/$0.34 sur Groq
- Multimodalité native à fusion précoce (texte plus images, testée jusqu'à 8 images) dans un modèle à poids ouverts
- Le plus grand contexte nominal de tous les modèles à poids ouverts à sa sortie : 10M de tokens sur Scout, 1M sur Maverick
- Scout tient sur un seul GPU H100 avec quantification Int4 ; pré-entraîné sur 200 langues
- Débit élevé : 17B de paramètres actifs atteignent 500+ tokens/s chez les fournisseurs rapides (Groq annonce Scout à 594 TPS)
- Confiance dans les benchmarks entamée : Meta a soumis à LMArena une variante Maverick non publiée optimisée pour le chat (ELO 1417), ce que les développeurs ont jugé trompeur puisque les poids publics scorent plus bas
- Les promesses de long contexte s'effondrent en pratique : Scout a obtenu ~15,6 % à 128K sur Fiction.LiveBench contre 90,6 % pour Gemini 2.5 Pro, et les hébergeurs plafonnent Scout bien en dessous de 10M (par ex. ~320K sur DeepInfra)
- Codage largement éreinté sur r/LocalLlama et HN, perdant face à DeepSeek V3, au prix similaire, sur les vraies tâches de développement
- Pas open source au sens OSI : la licence exclut les entreprises domiciliées dans l'UE, exige une licence spéciale au-delà de 700M de MAU et impose le branding Llama
- Les 109B/400B de paramètres totaux sont trop gros pour les GPU grand public, et la lignée s'est enlisée : aucune variante de raisonnement n'est sortie et Behemoth n'a jamais été publié
DeepSeek-V4
- Fenêtre de contexte de 1M de tokens (8x les 128K de V3.2) avec jusqu'à 384K tokens de sortie, en standard sur l'API officielle
- Prix agressifs : $0.435/$0.87 par million de tokens (V4-Pro), soit environ 28,7x moins cher par token de sortie que Claude Opus 4.8 ; l'entrée en cache tombe à $0.003625/1M (plus de 99 % de remise)
- Poids ouverts sous licence MIT pour V4-Pro et V4-Flash sur Hugging Face : usage commercial, fine-tuning et redistribution autorisés
- État de l'art open source en codage agentique : 80,6 sur SWE-bench Verified (config Think Max), à égalité avec Gemini 3.1 Pro, plus un rating Codeforces de 3206 (~23e rang face aux humains)
- Classé #3 sur 93 à l'Intelligence Index d'Artificial Analysis (score 44), bien au-dessus de la moyenne de 25
- La stack à attention sparse réduit l'inférence à contexte 1M à 27 % des FLOPs de V3.2 et 10 % de son cache KV
- Appels d'outils malformés par intermittence : des appels de fonctions parfois émis en texte brut dans le contenu au lieu du champ tool_calls (issue GitHub deepseek-ai #1244)
- Le mode réflexion casse les longues chaînes d'appels d'outils multi-tours avec des erreurs 400 dans les frameworks d'agents (issue OpenClaw #72044, correctif encore incomplet)
- Des développeurs le voient inventer des API inexistantes dans des bases de code sur mesure et agir sur des entrées utilisateur hallucinées dans des boucles d'agents
- Très verbeux (180M de tokens de sortie en éval contre 95M en médiane) et vitesse moyenne à 54,6 tokens/s (#39/93), ce qui érode en pratique le faible prix par token
- Texte uniquement (ni vision ni audio) et encore en préversion : la sortie officielle prévue mi-juillet 2026 ajoute une tarification aux heures de pointe qui double les tarifs API affichés pendant les heures ouvrées de Pékin
Rendez votre verdict
Une recommandation par outil et par gladiateur. Elle façonne le score de foule que tout le monde voit.
Le verdict de l'arène sur Llama 4 (Scout / Maverick)
Choisissez Llama 4 si vous avez besoin d'un modèle multimodal bon marché, rapide et auto-hébergeable pour du chat à fort volume, de l'extraction ou des charges multilingues hors UE ; Maverick approche la qualité de GPT-4o pour environ un dixième du prix. Évitez-le pour le codage, le raisonnement difficile ou la vraie récupération sur un million de tokens, où DeepSeek, Qwen 3 et Gemini le surpassent nettement. Face à Llama 3.3 70B, il ajoute la vision native et une fenêtre plus longue, mais beaucoup de développeurs ont trouvé l'ancien modèle dense ou Qwen plus fiables pour la pure qualité textuelle, et le contexte de 10M reste surtout un chiffre sur le papier.
Le verdict de l'arène sur DeepSeek-V4
Choisissez DeepSeek-V4 si vous voulez un raisonnement et un codage agentique quasi frontière à des prix 3x à près de 30x inférieurs à Claude Opus ou GPT-5.5, ou si des poids sous licence MIT pour l'auto-hébergement et le fine-tuning comptent pour vous. C'est une mise à niveau décisive par rapport à V3.2 : contexte 8x plus long, inférence à long contexte bien moins chère et codage plus fort, et les endpoints hérités deepseek-chat/reasoner sont de toute façon dépréciés le 24 juillet 2026. Évitez-le pour les agents en production qui dépendent d'appels d'outils multi-tours parfaitement fiables, où les utilisateurs signalent encore des appels malformés et des API inventées, et pour tout travail de vision ou d'audio puisqu'il est texte uniquement. Les applis sensibles à la latence devraient aussi tester d'abord, car sa verbosité et sa vitesse de sortie moyenne de 54,6 tokens/s rognent une partie de l'avantage de coût, et budgétez le doublement des prix aux heures de pointe qui arrive avec la sortie officielle de mi-juillet.
Ce qu'en dit la foule
À propos de Llama 4 (Scout / Maverick)
Pas encore de verdict. Soyez le premier à vous exprimer.
À propos de 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.”
Poursuivez la comparaison
Questions fréquentes
Llama 4 (Scout / Maverick) est-il meilleur que DeepSeek-V4 ?
La foule penche aujourd'hui pour DeepSeek-V4 : 57 % le recommandent, contre 50 % pour Llama 4 (Scout / Maverick) (3 votes). Sur le critère Raisonnement, DeepSeek-V4 obtient la meilleure note (4.5/5 contre 2.5/5). Le bon choix dépend de votre usage. La comparaison ligne par ligne de cette page passe en revue les prix, les caractéristiques clés et les notes de l'arène.
Lequel est le moins cher, Llama 4 (Scout / Maverick) ou DeepSeek-V4 ?
Ils démarrent au même tarif : les deux commencent à $0.60/1M out (Maverick, hosted).
Combien coûtent Llama 4 (Scout / Maverick) et DeepSeek-V4 par million de tokens ?
Llama 4 (Scout / Maverick) : $0.15/1M in (Maverick, hosted) par million de tokens en entrée, $0.60/1M out (Maverick, hosted) par million de tokens en sortie. DeepSeek-V4 : $0.435/1M in (cache hit $0.003625) par million de tokens en entrée, $0.87/1M out par million de tokens en sortie.