Birebir düello
Llama 4 (Scout / Maverick) vs DeepSeek-V4: 2026'da hangi yapay zeka modeli kazanıyor?
Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) ve DeepSeek-V4 ($0.87/1M out), 2026'nın en çok kullanılan yapay zeka modelleri arasında. 3 topluluk oyunda DeepSeek-V4, %57 onayla önde.
Hızlı hüküm
Akıl yürütme tarafında DeepSeek-V4 seçin: arena onu Llama 4 (Scout / Maverick) için 2.5/5 puana karşı 4.5/5 olarak değerlendiriyor. İkisi de aynı fiyattan başlıyor: $0.60/1M out (Maverick, hosted).
Satır satır karşılaştırma
Güçlü ve zayıf yönler
Llama 4 (Scout / Maverick)
- MoE verimliliği: token başına yalnızca 17B aktif parametre (Scout 109B/16 uzman, Maverick 400B/128 uzman), hesaplama gücünün küçük bir bölümüyle GPT-4o sınıfına yakın sohbet
- Çok ucuz barındırılan çıkarım: Maverick yaklaşık $0.15/1M girdi ve $0.60/1M çıktıdan başlıyor; Scout DeepInfra'da yaklaşık $0.10/$0.30, Groq'ta $0.11/$0.34
- Open weights bir modelde yerleşik erken füzyon çok modluluk (metin artı görseller, 8 görsele kadar test edildi)
- Çıkışında open weights modeller arasında en büyük nominal bağlam: Scout'ta 10M token, Maverick'te 1M
- Scout, Int4 nicemlemeyle tek bir H100 GPU'ya sığıyor; 200 dilde ön eğitildi
- Yüksek iş hacmi: 17B aktif parametre hızlı sağlayıcılarda 500+ token/sn'ye ulaşıyor (Groq, Scout'u 594 TPS ile listeliyor)
- Benchmark güveni zedelendi: Meta, LMArena'ya yayımlanmamış sohbet için optimize edilmiş bir Maverick varyantı gönderdi (ELO 1417); halka açık ağırlıklar daha düşük puan aldığı için geliştiriciler bunu yanıltıcı buldu
- Uzun bağlam iddiaları pratikte çöküyor: Scout, Fiction.LiveBench'te 128K'da ~%15.6 aldı, Gemini 2.5 Pro'nun %90.6'sına karşı; barındıran sağlayıcılar Scout'u 10M'nin çok altında sınırlıyor (ör. DeepInfra'da ~320K)
- Kodlama r/LocalLlama ve HN'de sert eleştirildi; gerçek geliştirme görevlerinde benzer fiyatlı DeepSeek V3'e kaybediyor
- OSI anlamında açık kaynak değil: lisans AB merkezli şirketleri dışlıyor, 700M MAU üzerinde özel lisans istiyor ve Llama markalamasını zorunlu kılıyor
- Toplam 109B/400B parametre tüketici GPU'ları için fazla büyük ve seri durdu: reasoning varyantı hiç çıkmadı, Behemoth hiç yayımlanmadı
DeepSeek-V4
- 1M token bağlam penceresi (V3.2'nin 128K'sının 8 katı) ve 384K'ya kadar çıktı tokeni, resmi API'de standart
- Agresif fiyatlandırma: 1M token başına $0.435/$0.87 (V4-Pro), çıktı tokeni başına Claude Opus 4.8'den kabaca 28.7 kat ucuz; önbellek isabetli girdi $0.003625/1M'ye düşüyor (%99'un üzerinde indirim)
- Hem V4-Pro hem V4-Flash için Hugging Face'te MIT lisanslı open weights: ticari kullanım, ince ayar ve yeniden dağıtım serbest
- Ajan kodlamada açık kaynak SOTA: SWE-bench Verified'da 80.6 (Think Max yapılandırması), Gemini 3.1 Pro ile berabere, artı Codeforces puanı 3206 (insanlara karşı ~23. sıra)
- Artificial Analysis Intelligence Index'te 93 model arasında 3. sıra (skor 44), 25'lik ortalamanın epey üzerinde
- Seyrek dikkat yığını, 1M bağlamlı çıkarımı V3.2'nin FLOP'larının %27'sine ve KV önbelleğinin %10'una indiriyor
- Aralıklı bozuk araç çağrıları: fonksiyon çağrıları bazen tool_calls alanı yerine içerikte düz metin olarak üretiliyor (GitHub issue deepseek-ai #1244)
- Düşünme modu, ajan çerçevelerinde uzun çok turlu araç çağrısı zincirlerini 400 hatalarıyla bozuyor (OpenClaw issue #72044, düzeltme hala eksik)
- Geliştiriciler, özel kod tabanlarında var olmayan API'ler uydurduğunu ve ajan döngülerinde halüsinasyon ürünü kullanıcı girdisine göre hareket ettiğini bildiriyor
- Çok uzun yazıyor (95M medyana karşı 180M değerlendirme çıktı tokeni) ve orta sıralarda hız: 54.6 token/sn (93 modelde 39. sıra), bu da düşük token fiyatını pratikte aşındırıyor
- Yalnızca metin (görü veya ses yok) ve hala önizleme: 2026 Temmuz ortasına planlanan resmi sürüm, Pekin mesai saatlerinde listelenen API tarifelerini ikiye katlayan yoğun saat fiyatlandırması ekliyor
Hükmünüzü verin
Gladyatör başına, araç başına bir tavsiye. Herkesin gördüğü kalabalık puanını yeniden şekillendirir.
Arenanın Llama 4 (Scout / Maverick) hakkındaki hükmü
AB dışında yüksek hacimli sohbet, veri çıkarma veya çok dilli iş yükleri için ucuz, hızlı, kendi sunucunuzda barındırılabilir çok modlu bir model gerekiyorsa Llama 4'ü seçin; Maverick, kabaca onda bir fiyata GPT-4o kalitesine yaklaşıyor. Kodlama, zorlu akıl yürütme veya gerçek milyon tokenlik getirim için uzak durun; DeepSeek, Qwen 3 ve Gemini oralarda açık ara daha iyi. Llama 3.3 70B'ye göre yerleşik görü ve daha uzun pencere ekliyor ama birçok geliştirici salt metin kalitesi için eski yoğun modeli veya Qwen'i daha güvenilir buldu ve 10M bağlam büyük ölçüde kağıt üzerinde bir rakam.
Arenanın DeepSeek-V4 hakkındaki hükmü
Claude Opus veya GPT-5.5 fiyatlarının 3 ila yaklaşık 30 kat altında, sınıra yakın akıl yürütme ve ajan kodlama istiyorsanız ya da kendi sunucunuzda barındırma ve ince ayar için MIT lisanslı ağırlıklar sizin için önemliyse DeepSeek-V4'ü seçin. V3.2'ye göre kesin bir yükseltme: 8 kat daha uzun bağlam, çok daha ucuz uzun bağlam çıkarımı ve daha güçlü kodlama; eski deepseek-chat/reasoner uç noktaları zaten 24 Temmuz 2026'da kullanımdan kalkıyor. Kaya gibi sağlam çok turlu araç çağrısına bağımlı üretim ajanları için uzak durun; kullanıcılar hala bozuk araç çağrıları ve uydurulmuş API'ler bildiriyor. Görü veya ses işleri için de uygun değil, çünkü yalnızca metin. Gecikmeye duyarlı uygulamalar önce test etmeli; uzun yazma eğilimi ve orta sıradaki 54.6 token/sn çıktı hızı maliyet avantajının bir kısmını törpülüyor. Temmuz ortasındaki resmi sürümle gelecek yoğun saat fiyat katlanmasına da bütçe ayırın.
Kalabalık ne diyor
Llama 4 (Scout / Maverick) hakkında
Henüz hüküm yok. İlk konuşan siz olun.
DeepSeek-V4 hakkında
“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.”
Karşılaştırmaya devam edin
Sık sorulan sorular
Llama 4 (Scout / Maverick), DeepSeek-V4 aracından daha mı iyi?
Kalabalık şu anda DeepSeek-V4 tarafında: %57 tavsiye ediyor, Llama 4 (Scout / Maverick) için bu oran %50 (3 oy). Akıl yürütme tarafında DeepSeek-V4 daha yüksek puan alıyor (4.5/5 vs 2.5/5). Doğru seçim kullanım amacınıza bağlı. Bu sayfadaki satır satır karşılaştırma; fiyatlandırmayı, temel özellikleri ve arena puanlarını ayrıntılarıyla ele alıyor.
Hangisi daha ucuz, Llama 4 (Scout / Maverick) mı DeepSeek-V4 mi?
Başlangıç maliyetleri aynı: ikisi de $0.60/1M out (Maverick, hosted) seviyesinden başlıyor.
Llama 4 (Scout / Maverick) ve DeepSeek-V4 1M token başına ne kadar tutuyor?
Llama 4 (Scout / Maverick): 1M girdi tokeni başına $0.15/1M in (Maverick, hosted), 1M çıktı tokeni başına $0.60/1M out (Maverick, hosted). DeepSeek-V4: 1M girdi tokeni başına $0.435/1M in (cache hit $0.003625), 1M çıktı tokeni başına $0.87/1M out.