Testa a testa
Llama 4 (Scout / Maverick) vs DeepSeek-V4: quale modello IA vince nel 2026?
Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) e DeepSeek-V4 ($0.87/1M out) sono tra i modelli IA più usati del 2026. Su 3 voti della community, DeepSeek-V4 è in testa con il 57% di approvazione.
Verdetto rapido
Su Ragionamento, scegli DeepSeek-V4: l'arena lo valuta 4.5/5 contro 2.5/5 per Llama 4 (Scout / Maverick). Entrambi partono dallo stesso prezzo: $0.60/1M out (Maverick, hosted).
Confronto riga per riga
Punti di forza e debolezze
Llama 4 (Scout / Maverick)
- Efficienza MoE: solo 17B di parametri attivi per token (Scout 109B/16 expert, Maverick 400B/128 expert), per una chat quasi da GPT-4o a una frazione del compute
- Inferenza hosted molto economica: Maverick da circa $0.15/1M in input e $0.60/1M in output; Scout da circa $0.10/$0.30 su DeepInfra o $0.11/$0.34 su Groq
- Multimodalità nativa early-fusion (testo più immagini, testato fino a 8 immagini) in un modello open weights
- Il più grande contesto nominale di qualsiasi modello open weights alla release: 10M di tokens su Scout, 1M su Maverick
- Scout entra su una singola GPU H100 con quantizzazione Int4; pre-addestrato su 200 lingue
- Throughput elevato: i 17B di parametri attivi superano i 500 tokens/s sui provider veloci (Groq quota Scout a 594 TPS)
- Fiducia nei benchmark compromessa: Meta ha inviato a LMArena una variante Maverick chat-optimized mai rilasciata (ELO 1417), che gli sviluppatori hanno definito fuorviante visto che i pesi pubblici segnano meno
- Le promesse sul long-context crollano in pratica: Scout ha segnato ~15.6% a 128K su Fiction.LiveBench contro il 90.6% di Gemini 2.5 Pro, e i provider hosted limitano Scout ben sotto i 10M (es. ~320K su DeepInfra)
- Coding stroncato su r/LocalLlama e HN, perde contro DeepSeek V3 a parità di prezzo sui task reali di sviluppo
- Non è open source secondo OSI: la licenza esclude le aziende con sede nell'UE, richiede una licenza speciale oltre i 700M di MAU e impone il branding Llama
- 109B/400B di parametri totali sono troppi per le GPU consumer, e la linea si è fermata: nessuna variante di ragionamento è uscita e Behemoth non è mai stato rilasciato
DeepSeek-V4
- Finestra di contesto da 1M di tokens (8x i 128K di V3.2) con fino a 384K di output tokens, standard sull'API ufficiale
- Prezzi aggressivi: $0.435/$0.87 per 1M di tokens (V4-Pro), circa 28.7x più economico per output token di Claude Opus 4.8; l'input in cache-hit scende a $0.003625/1M (oltre il 99% di sconto)
- Pesi open con licenza MIT sia per V4-Pro che per V4-Flash su Hugging Face: uso commerciale, fine-tuning e redistribuzione consentiti
- SOTA open source sul coding agentico: 80.6 su SWE-bench Verified (config Think Max), alla pari con Gemini 3.1 Pro, più rating Codeforces 3206 (~23° posto contro gli umani)
- Al 3° posto su 93 nell'Artificial Analysis Intelligence Index (punteggio 44), ben sopra la media di 25
- Lo stack a sparse attention riduce l'inferenza con contesto 1M al 27% dei FLOPs di V3.2 e al 10% della sua KV cache
- Tool call malformati a intermittenza: le function call a volte escono come testo semplice nel content invece che nel campo tool_calls (issue GitHub deepseek-ai #1244)
- La modalità thinking rompe le catene lunghe di tool call multi-turn con errori 400 nei framework agentici (issue OpenClaw #72044, fix ancora incompleto)
- Gli sviluppatori riportano che si inventa API inesistenti nelle codebase custom e agisce su input utente allucinati nei loop agentici
- Molto prolisso (180M di output tokens in valutazione contro una mediana di 95M) e velocità nella media a 54.6 tok/s (39°/93), che erode il basso prezzo per token in pratica
- Solo testo (niente visione né audio) e ancora in preview: la release ufficiale prevista per metà luglio 2026 introduce prezzi di picco che raddoppiano le tariffe API di listino durante gli orari lavorativi di Pechino
Emetti il tuo verdetto
Una raccomandazione per strumento per gladiatore. Plasma il punteggio della folla che tutti vedono.
Il verdetto dell'arena su Llama 4 (Scout / Maverick)
Scegli Llama 4 se ti serve un modello multimodale economico, veloce e self-hostabile per chat ad alto volume, estrazione o carichi multilingue fuori dall'UE; Maverick arriva vicino alla qualità di GPT-4o a circa un decimo del prezzo. Evitalo per il coding, il ragionamento difficile o il vero retrieval da un milione di tokens, dove DeepSeek, Qwen 3 e Gemini lo superano nettamente. Rispetto a Llama 3.3 70B aggiunge visione nativa e una finestra più lunga, ma molti sviluppatori hanno trovato il vecchio modello denso o Qwen più affidabili per la pura qualità testuale, e il contesto da 10M è per lo più un numero sulla carta.
Il verdetto dell'arena su DeepSeek-V4
Scegli DeepSeek-V4 se vuoi ragionamento e coding agentico quasi di frontiera a un prezzo da 3x fino a quasi 30x sotto Claude Opus o GPT-5.5, o se i pesi con licenza MIT per self-hosting e fine-tuning contano per te. È un upgrade decisivo rispetto a V3.2: contesto 8x più lungo, inferenza long-context molto più economica e coding più forte, e comunque i vecchi endpoint deepseek-chat/reasoner sono deprecati dal 24 luglio 2026. Evitalo per gli agenti in produzione che dipendono da un tool calling multi-turn a prova di bomba, dove gli utenti segnalano ancora tool call malformati e API inventate, e per qualsiasi lavoro con visione o audio visto che è solo testo. Anche le app sensibili alla latenza dovrebbero testarlo prima, perché la sua prolissità e la velocità di output nella media a 54.6 tok/s erodono parte del vantaggio di costo, e metti in conto il raddoppio dei prezzi in ore di picco in arrivo con la release ufficiale di metà luglio.
Cosa dice la folla
Su Llama 4 (Scout / Maverick)
Ancora nessun verdetto. Sii il primo a parlare.
Su 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.”
Continua a confrontare
Domande frequenti
Llama 4 (Scout / Maverick) è meglio di DeepSeek-V4?
La folla oggi sta con DeepSeek-V4: il 57% lo consiglia, contro il 50% per Llama 4 (Scout / Maverick) (3 voti). Su Ragionamento, DeepSeek-V4 ottiene il voto più alto (4.5/5 contro 2.5/5). La scelta giusta dipende dal tuo caso d'uso. Il confronto riga per riga di questa pagina analizza prezzi, specifiche chiave e voti dell'arena.
Quale costa meno, Llama 4 (Scout / Maverick) o DeepSeek-V4?
Costano uguale in partenza: entrambi iniziano da $0.60/1M out (Maverick, hosted).
Quanto costano Llama 4 (Scout / Maverick) e DeepSeek-V4 per 1M di token?
Llama 4 (Scout / Maverick): $0.15/1M in (Maverick, hosted) per 1M di token in input, $0.60/1M out (Maverick, hosted) per 1M di token in output. DeepSeek-V4: $0.435/1M in (cache hit $0.003625) per 1M di token in input, $0.87/1M out per 1M di token in output.