Een-op-een
Llama 4 (Scout / Maverick) vs DeepSeek-V4: welke AI-model wint in 2026?
Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) en DeepSeek-V4 ($0.87/1M out) zijn twee van de meest gebruikte AI-modellen van 2026. Over 3 stemmen van de community leidt DeepSeek-V4 met 57% goedkeuring.
Verdict in het kort
Op Redeneren kies je DeepSeek-V4: de arena geeft 4.5/5 tegenover 2.5/5 voor Llama 4 (Scout / Maverick). Beide beginnen bij dezelfde prijs: $0.60/1M out (Maverick, hosted).
Vergelijking regel voor regel
Sterke en zwakke punten
Llama 4 (Scout / Maverick)
- MoE-efficiƫntie: slechts 17B actieve parameters per token (Scout 109B/16 experts, Maverick 400B/128 experts), goed voor chat van bijna GPT-4o-klasse tegen een fractie van de rekenkracht
- Zeer goedkope gehoste inferentie: Maverick vanaf ongeveer $0.15/1M in en $0.60/1M uit; Scout vanaf ongeveer $0.10/$0.30 op DeepInfra of $0.11/$0.34 op Groq
- Native early-fusion-multimodaliteit (tekst plus afbeeldingen, getest tot 8 afbeeldingen) in een model met open weights
- Grootste nominale context van alle open-weight-modellen bij release: 10M tokens op Scout, 1M op Maverick
- Scout past op Ć©Ć©n H100-GPU met Int4-kwantisatie; voorgetraind op 200 talen
- Hoge doorvoer: 17B actieve parameters halen 500+ tokens/s bij snelle providers (Groq noteert Scout op 594 TPS)
- Vertrouwen in benchmarks beschadigd: Meta diende een niet-uitgebrachte, chat-geoptimaliseerde Maverick-variant in bij LMArena (ELO 1417), wat devs misleidend noemden omdat de publieke weights lager scoren
- Long-context-claims storten in de praktijk in: Scout scoorde ~15.6% op 128K op Fiction.LiveBench tegenover 90.6% voor Gemini 2.5 Pro, en gehoste providers cappen Scout ver onder de 10M (bijv. ~320K op DeepInfra)
- Programmeren breed afgekraakt op r/LocalLlama en HN, verliest van het vergelijkbaar geprijsde DeepSeek V3 op echte devtaken
- Geen OSI open source: de licentie sluit in de EU gevestigde bedrijven uit, vereist een speciale licentie boven 700M MAU en verplicht Llama-branding
- 109B/400B totale parameters zijn te groot voor consumenten-GPU's, en de lijn liep vast: er kwam geen redeneervariant en Behemoth is nooit uitgebracht
DeepSeek-V4
- Context window van 1M tokens (8x de 128K van V3.2) met tot 384K output-tokens, standaard op de officiƫle API
- Agressieve prijzen: $0.435/$0.87 per 1M tokens (V4-Pro), ruwweg 28.7x goedkoper per output-token dan Claude Opus 4.8; cache-hit-input zakt naar $0.003625/1M (meer dan 99% korting)
- MIT-gelicentieerde open weights voor zowel V4-Pro als V4-Flash op Hugging Face: commercieel gebruik, fine-tuning en herdistributie toegestaan
- Open-source SOTA op agentisch programmeren: 80.6 op SWE-bench Verified (Think Max-configuratie), gelijk met Gemini 3.1 Pro, plus een Codeforces-rating van 3206 (~plaats 23 tegenover mensen)
- Plaats #3 van 93 op de Artificial Analysis Intelligence Index (score 44), ruim boven het gemiddelde van 25
- De sparse-attention-stack snijdt 1M-context-inferentie terug naar 27% van de FLOPs van V3.2 en 10% van diens KV-cache
- Zo nu en dan misvormde tool calls: function calls worden soms als platte tekst in content uitgestoten in plaats van in het tool_calls-veld (GitHub-issue deepseek-ai #1244)
- Thinking mode breekt lange multi-turn tool-call-ketens met 400-fouten in agent-frameworks (OpenClaw-issue #72044, fix nog onvolledig)
- Developers melden dat het niet-bestaande API's verzint in eigen codebases en in agent-loops handelt op gehallucineerde gebruikersinput
- Zeer breedsprakig (180M eval-output-tokens tegenover een mediaan van 95M) en middenmoot in snelheid met 54.6 tok/s (#39/93), wat de lage prijs per token in de praktijk uitholt
- Alleen tekst (geen vision of audio) en nog steeds een preview: de officiƫle release, gepland voor medio juli 2026, voegt piekuurprijzen toe die de genoemde API-tarieven verdubbelen tijdens kantooruren in Beijing
Vel je verdict
EĆ©n aanbeveling per tool per gladiator. Die verandert de publieksscore die iedereen ziet.
Het verdict van de arena over Llama 4 (Scout / Maverick)
Kies Llama 4 als je buiten de EU een goedkoop, snel, zelf te hosten multimodaal model nodig hebt voor high-volume chat, extractie of meertalige workloads; Maverick komt in de buurt van GPT-4o-kwaliteit voor ruwweg een tiende van de prijs. Vermijd het voor programmeren, hard redeneren of echte miljoen-token-retrieval, waar DeepSeek, Qwen 3 en Gemini het duidelijk overtreffen. Ten opzichte van Llama 3.3 70B voegt het native vision en een langer window toe, maar veel developers vonden het oudere dense-model of Qwen betrouwbaarder voor pure tekstkwaliteit, en de 10M context is vooral een papieren getal.
Het verdict van de arena over DeepSeek-V4
Kies DeepSeek-V4 als je bijna-frontier-redeneren en agentisch programmeren wilt voor 3x tot bijna 30x onder de prijzen van Claude Opus of GPT-5.5, of als MIT-gelicentieerde weights voor zelf hosten en fine-tuning voor jou belangrijk zijn. Het is een beslissende upgrade ten opzichte van V3.2: 8x langere context, veel goedkopere long-context-inferentie en sterker programmeren, en de legacy-endpoints deepseek-chat/reasoner worden op 24 juli 2026 toch al uitgefaseerd. Vermijd het voor productie-agents die afhangen van rotsvaste multi-turn tool calling, waar gebruikers nog steeds misvormde tool calls en verzonnen API's melden, en voor elk vision- of audiowerk, want het is alleen tekst. Latency-gevoelige apps moeten ook eerst testen, want de breedsprakigheid en de middenmoot-outputsnelheid van 54.6 tok/s vreten een deel van het kostenvoordeel op, en reken op de verdubbeling van de piekuurprijzen die met de officiƫle release van medio juli komt.
Wat het publiek zegt
Over Llama 4 (Scout / Maverick)
Nog geen verdicten. Wees de eerste die het woord neemt.
Over DeepSeek-V4
āTool 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.ā
āMIT 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.ā
āMIT 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.ā
Verder vergelijken
Veelgestelde vragen
Is Llama 4 (Scout / Maverick) beter dan DeepSeek-V4?
Het publiek kiest momenteel voor DeepSeek-V4: 57% raadt het aan, tegenover 50% voor Llama 4 (Scout / Maverick) (3 stemmen). Op Redeneren scoort DeepSeek-V4 hoger (4.5/5 vs 2.5/5). De juiste keuze hangt af van je gebruiksdoel. De vergelijking op deze pagina zet prijzen, kernspecificaties en arenascores regel voor regel op een rij.
Wat is goedkoper, Llama 4 (Scout / Maverick) of DeepSeek-V4?
Ze kosten om te starten evenveel: beide beginnen bij $0.60/1M out (Maverick, hosted).
Hoeveel kosten Llama 4 (Scout / Maverick) en DeepSeek-V4 per 1M tokens?
Llama 4 (Scout / Maverick): $0.15/1M in (Maverick, hosted) per 1M input tokens, $0.60/1M out (Maverick, hosted) per 1M output tokens. DeepSeek-V4: $0.435/1M in (cache hit $0.003625) per 1M input tokens, $0.87/1M out per 1M output tokens.