Frente a frente
Llama 4 (Scout / Maverick) vs DeepSeek-V4: qual modelo de IA vence em 2026?
Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) e DeepSeek-V4 ($0.87/1M out) estão entre os modelos de IA mais usados de 2026. Em 3 votos da comunidade, DeepSeek-V4 lidera com 57% de aprovação.
Veredicto rápido
Em Raciocínio, escolha DeepSeek-V4: a arena o avalia em 4.5/5 contra 2.5/5 de Llama 4 (Scout / Maverick). Os dois começam pelo mesmo preço: $0.60/1M out (Maverick, hosted).
Comparação linha por linha
Pontos fortes e fracos
Llama 4 (Scout / Maverick)
- Eficiência de MoE: apenas 17B de parâmetros ativos por token (Scout 109B/16 experts, Maverick 400B/128 experts), entregando chat quase classe GPT-4o por uma fração da computação
- Inferência hospedada muito barata: Maverick a partir de cerca de $0.15/1M de entrada e $0.60/1M de saída; Scout a partir de cerca de $0.10/$0.30 na DeepInfra ou $0.11/$0.34 na Groq
- Multimodalidade nativa por early fusion (texto mais imagens, testado com até 8 imagens) em um modelo de open weights
- Maior contexto nominal de qualquer modelo de open weights no lançamento: 10M de tokens no Scout, 1M no Maverick
- O Scout cabe em uma única GPU H100 com quantização Int4; pré-treinado em 200 idiomas
- Alta vazão: 17B de parâmetros ativos alcançam 500+ tokens/s em provedores rápidos (a Groq lista o Scout a 594 TPS)
- Confiança nos benchmarks abalada: a Meta submeteu ao LMArena uma variante do Maverick otimizada para chat e não lançada (ELO 1417), o que os devs chamaram de enganoso já que os pesos públicos pontuam menos
- As promessas de contexto longo desmoronam na prática: o Scout marcou ~15.6% em 128K no Fiction.LiveBench contra 90.6% do Gemini 2.5 Pro, e os provedores hospedados limitam o Scout bem abaixo de 10M (por exemplo ~320K na DeepInfra)
- Código amplamente criticado no r/LocalLlama e no HN, perdendo para o DeepSeek V3 de preço similar em tarefas reais de dev
- Não é open source pela OSI: a licença exclui empresas domiciliadas na UE, exige licença especial acima de 700M de MAU e obriga o uso da marca Llama
- Os 109B/400B de parâmetros totais são grandes demais para GPUs de consumo, e a linhagem estagnou: nenhuma variante de raciocínio foi lançada e o Behemoth nunca saiu
DeepSeek-V4
- Janela de contexto de 1M de tokens (8x os 128K do V3.2) com até 384K tokens de saída, padrão na API oficial
- Preço agressivo: $0.435/$0.87 por 1M de tokens (V4-Pro), cerca de 28.7x mais barato por token de saída que o Claude Opus 4.8; a entrada com cache hit cai para $0.003625/1M (mais de 99% de desconto)
- Open weights sob licença MIT para o V4-Pro e o V4-Flash no Hugging Face: uso comercial, fine-tuning e redistribuição permitidos
- SOTA open source em código agêntico: 80.6 no SWE-bench Verified (configuração Think Max), empatado com o Gemini 3.1 Pro, mais rating de 3206 no Codeforces (~posição 23 contra humanos)
- Fica em #3 de 93 no Artificial Analysis Intelligence Index (nota 44), bem acima da média de 25
- O stack de sparse attention reduz a inferência de contexto de 1M para 27% dos FLOPs do V3.2 e 10% do seu KV cache
- Chamadas de ferramentas malformadas intermitentes: function calls às vezes emitidas como texto simples no content em vez do campo tool_calls (issue #1244 do GitHub deepseek-ai)
- O modo thinking quebra cadeias longas de tool calls multi-turno com erros 400 em frameworks de agentes (issue #72044 do OpenClaw, correção ainda incompleta)
- Desenvolvedores relatam que ele inventa APIs inexistentes em bases de código próprias e age sobre entradas de usuário alucinadas em loops de agentes
- Muito verboso (180M de tokens de saída na avaliação contra 95M da mediana) e velocidade mediana de 54.6 tok/s (#39/93), o que corrói o baixo preço por token na prática
- Somente texto (sem visão ou áudio) e ainda em preview: o lançamento oficial planejado para meados de julho de 2026 adiciona preços de horário de pico que dobram as tarifas de API listadas durante o horário comercial de Pequim
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Uma recomendação por ferramenta por gladiador. Ela redefine a pontuação da multidão que todos veem.
O veredicto da arena sobre o Llama 4 (Scout / Maverick)
Escolha o Llama 4 se você precisa de um modelo multimodal barato, rápido e auto-hospedável para chat de alto volume, extração ou cargas multilíngues fora da UE; o Maverick chega perto da qualidade do GPT-4o por cerca de um décimo do preço. Evite-o para código, raciocínio difícil ou recuperação genuína de um milhão de tokens, onde DeepSeek, Qwen 3 e Gemini claramente o superam. Em relação ao Llama 3.3 70B ele adiciona visão nativa e uma janela maior, mas muitos desenvolvedores acharam o modelo denso mais antigo ou o Qwen mais confiáveis em pura qualidade de texto, e o contexto de 10M é em grande parte um número de papel.
O veredicto da arena sobre o DeepSeek-V4
Escolha o DeepSeek-V4 se você quer raciocínio e código agêntico quase de fronteira a preços de 3x a quase 30x abaixo do Claude Opus ou do GPT-5.5, ou se pesos sob licença MIT para auto-hospedagem e fine-tuning importam para você. É um upgrade decisivo sobre o V3.2: contexto 8x maior, inferência de contexto longo muito mais barata e código mais forte, e os endpoints legados deepseek-chat/reasoner são descontinuados em 24 de julho de 2026 de qualquer forma. Evite-o para agentes de produção que dependem de tool calling multi-turno à prova de falhas, onde usuários ainda relatam chamadas malformadas e APIs inventadas, e para qualquer trabalho de visão ou áudio, já que ele é somente texto. Apps sensíveis a latência também devem testar antes, pois a verbosidade e a velocidade mediana de 54.6 tok/s de saída anulam parte da vantagem de custo, e reserve orçamento para a duplicação de preço em horário de pico que chega com o lançamento oficial de meados de julho.
O que a multidão diz
Sobre o Llama 4 (Scout / Maverick)
Nenhum veredicto ainda. Seja o primeiro a falar.
Sobre 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.”
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Perguntas frequentes
O Llama 4 (Scout / Maverick) é melhor que o DeepSeek-V4?
A multidão está atualmente com o DeepSeek-V4: 57% o recomendam, contra 50% para o Llama 4 (Scout / Maverick) (3 votos). Em Raciocínio, o DeepSeek-V4 pontua mais alto (4.5/5 vs 2.5/5). A escolha certa depende do seu caso de uso. A comparação linha por linha nesta página detalha preços, especificações principais e notas da arena.
Qual é mais barato, Llama 4 (Scout / Maverick) ou DeepSeek-V4?
Custam o mesmo para começar: ambos partem de $0.60/1M out (Maverick, hosted).
Quanto custam Llama 4 (Scout / Maverick) e DeepSeek-V4 por 1M de tokens?
Llama 4 (Scout / Maverick): $0.15/1M in (Maverick, hosted) por 1M de tokens de entrada, $0.60/1M out (Maverick, hosted) por 1M de tokens de saída. DeepSeek-V4: $0.435/1M in (cache hit $0.003625) por 1M de tokens de entrada, $0.87/1M out por 1M de tokens de saída.