Pojedynek
Llama 4 (Scout / Maverick) vs DeepSeek-V4: kto wygrywa w 2026 w kategorii model AI?
Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) i DeepSeek-V4 ($0.87/1M out) należą w 2026 roku do najczęściej używanych w swojej kategorii (modele AI). Przy 3 głosach społeczności prowadzi DeepSeek-V4 z 57% aprobaty.
Szybki werdykt
W kategorii Rozumowanie wybierz DeepSeek-V4: arena ocenia go na 4.5/5 wobec 2.5/5 u Llama 4 (Scout / Maverick). Oba zaczynają od tej samej ceny: $0.60/1M out (Maverick, hosted).
Porównanie linijka po linijce
Mocne i słabe strony
Llama 4 (Scout / Maverick)
- Efektywność MoE: tylko 17B aktywnych parametrów na token (Scout 109B/16 ekspertów, Maverick 400B/128 ekspertów), co daje czat klasy niemal GPT-4o za ułamek mocy obliczeniowej
- Bardzo tania inferencja hostowana: Maverick od około $0.15/1M wejście i $0.60/1M wyjście; Scout od około $0.10/$0.30 na DeepInfra lub $0.11/$0.34 na Groq
- Natywna multimodalność early-fusion (tekst plus obrazy, testowane do 8 obrazów) w modelu z otwartymi wagami
- Największy nominalny kontekst wśród modeli z otwartymi wagami w momencie wydania: 10M tokenów w Scout, 1M w Maverick
- Scout mieści się na pojedynczym GPU H100 z kwantyzacją Int4; pretrening na 200 językach
- Wysoka przepustowość: 17B aktywnych parametrów osiąga 500+ tokenów/s u szybkich dostawców (Groq podaje Scout na 594 TPS)
- Nadszarpnięte zaufanie do benchmarków: Meta zgłosiła do LMArena niewydany, zoptymalizowany pod czat wariant Mavericka (ELO 1417), co deweloperzy uznali za wprowadzające w błąd, bo publiczne wagi punktują niżej
- Deklaracje o długim kontekście padają w praktyce: Scout uzyskał ~15.6% przy 128K na Fiction.LiveBench vs 90.6% dla Gemini 2.5 Pro, a dostawcy hostowani tną kontekst Scouta znacznie poniżej 10M (np. ~320K na DeepInfra)
- Kodowanie szeroko krytykowane na r/LocalLlama i HN, przegrywa z podobnie wycenionym DeepSeek V3 w realnych zadaniach deweloperskich
- Nie jest open source według OSI: licencja wyklucza firmy z siedzibą w UE, wymaga specjalnej licencji powyżej 700M MAU i narzuca branding Llama
- 109B/400B parametrów łącznie to za dużo na konsumenckie GPU, a linia utknęła: żaden wariant rozumujący nie wyszedł, a Behemoth nigdy nie został wydany
DeepSeek-V4
- Okno kontekstu 1M tokenów (8x więcej niż 128K u V3.2) z do 384K tokenów wyjścia, standardowo w oficjalnym API
- Agresywne ceny: $0.435/$0.87 za 1M tokenów (V4-Pro), mniej więcej 28.7x taniej za token wyjścia niż Claude Opus 4.8; wejście przy trafieniu w cache spada do $0.003625/1M (ponad 99% zniżki)
- Otwarte wagi na licencji MIT dla V4-Pro i V4-Flash na Hugging Face: dozwolone użycie komercyjne, fine-tuning i redystrybucja
- Open-source SOTA w kodowaniu agentowym: 80.6 na SWE-bench Verified (konfiguracja Think Max), remis z Gemini 3.1 Pro, plus rating Codeforces 3206 (~23. miejsce wśród ludzi)
- #3 na 93 w Artificial Analysis Intelligence Index (wynik 44), wyraźnie powyżej średniej 25
- Stack sparse attention tnie inferencję na kontekście 1M do 27% FLOPs V3.2 i 10% jej KV cache
- Sporadycznie zniekształcone tool calle: wywołania funkcji czasem emitowane jako zwykły tekst w content zamiast w polu tool_calls (issue GitHub deepseek-ai #1244)
- Tryb thinking psuje długie wieloturowe łańcuchy tool calli błędami 400 we frameworkach agentowych (issue OpenClaw #72044, poprawka wciąż niekompletna)
- Deweloperzy raportują wymyślanie nieistniejących API w niestandardowych bazach kodu i działanie na halucynowanym wejściu użytkownika w pętlach agentowych
- Bardzo rozwlekły (180M tokenów wyjścia w ewaluacji vs mediana 95M) i średnia szybkość 54.6 tok/s (#39/93), co w praktyce podgryza niską cenę za token
- Tylko tekst (bez wizji i audio) i wciąż preview: oficjalne wydanie planowane na połowę lipca 2026 dodaje ceny szczytowe, podwajające stawki API w godzinach pracy Pekinu
Wydaj swój werdykt
Jedna rekomendacja na narzędzie na gladiatora. Zmienia wynik tłumu widoczny dla wszystkich.
Werdykt areny w sprawie Llama 4 (Scout / Maverick)
Wybierz Llama 4, jeśli potrzebujesz taniego, szybkiego, samodzielnie hostowalnego modelu multimodalnego do masowego czatu, ekstrakcji lub obciążeń wielojęzycznych poza UE; Maverick ląduje blisko jakości GPT-4o za mniej więcej jedną dziesiątą ceny. Unikaj go do kodowania, twardego rozumowania lub prawdziwego wyszukiwania w milionach tokenów, gdzie DeepSeek, Qwen 3 i Gemini wyraźnie go przewyższają. Względem Llama 3.3 70B dodaje natywną wizję i dłuższe okno, ale wielu deweloperów uznało starszy gęsty model albo Qwen za bardziej niezawodne w czystej jakości tekstu, a kontekst 10M to głównie liczba na papierze.
Werdykt areny w sprawie DeepSeek-V4
Wybierz DeepSeek-V4, jeśli chcesz niemal frontierowego rozumowania i kodowania agentowego w cenie od 3x do prawie 30x niższej niż Claude Opus lub GPT-5.5, albo jeśli liczą się dla Ciebie wagi MIT do samodzielnego hostowania i fine-tuningu. To zdecydowany upgrade względem V3.2: 8x dłuższy kontekst, dużo tańsza inferencja na długim kontekście i mocniejsze kodowanie, a stare endpointy deepseek-chat/reasoner i tak są wycofywane 24 lipca 2026. Unikaj go w produkcyjnych agentach zależnych od żelaznie stabilnego wieloturowego tool callingu, gdzie użytkownicy wciąż raportują zniekształcone tool calle i zmyślone API, oraz do jakiejkolwiek pracy z wizją lub audio, bo obsługuje tylko tekst. Aplikacje wrażliwe na opóźnienia też powinny najpierw potestować, bo jego rozwlekłość i średnia szybkość wyjścia 54.6 tok/s zjadają część przewagi cenowej, i zabudżetuj podwojenie cen w godzinach szczytu, które przyjdzie z oficjalnym wydaniem w połowie lipca.
Co mówi tłum
O Llama 4 (Scout / Maverick)
Brak werdyktów. Przemów jako pierwszy.
O 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.”
Porównuj dalej
Najczęstsze pytania
Czy Llama 4 (Scout / Maverick) jest lepszy niż DeepSeek-V4?
Tłum staje obecnie po stronie DeepSeek-V4: rekomenduje go 57%, wobec 50% dla Llama 4 (Scout / Maverick) (3 głosy). W kategorii Rozumowanie wyżej oceniany jest DeepSeek-V4 (4.5/5 vs 2.5/5). Właściwy wybór zależy od Twojego zastosowania. Porównanie linijka po linijce na tej stronie rozkłada na czynniki ceny, kluczowe parametry i oceny areny.
Co jest tańsze: Llama 4 (Scout / Maverick) czy DeepSeek-V4?
Start kosztuje tyle samo: oba zaczynają od $0.60/1M out (Maverick, hosted).
Ile kosztują Llama 4 (Scout / Maverick) i DeepSeek-V4 za 1M tokenów?
Llama 4 (Scout / Maverick): $0.15/1M in (Maverick, hosted) za 1M tokenów wejściowych, $0.60/1M out (Maverick, hosted) za 1M tokenów wyjściowych. DeepSeek-V4: $0.435/1M in (cache hit $0.003625) za 1M tokenów wejściowych, $0.87/1M out za 1M tokenów wyjściowych.