Віч-на-віч
Llama 4 (Scout / Maverick) vs DeepSeek-V4: який ШІ-модель перемагає у 2026 році?
Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) і DeepSeek-V4 ($0.87/1M out) належать до найуживаніших ШІ-моделі у 2026 році. За результатами 3 голосів спільноти лідирує DeepSeek-V4 зі схваленням 57%.
Швидкий вердикт
За критерієм «Міркування» обирайте DeepSeek-V4: арена оцінює його на 4.5/5 проти 2.5/5 у Llama 4 (Scout / Maverick). Обидва стартують з однієї ціни: $0.60/1M out (Maverick, hosted).
Порівняння рядок за рядком
Сильні та слабкі сторони
Llama 4 (Scout / Maverick)
- Ефективність MoE: лише 17B активних параметрів на токен (Scout 109B/16 експертів, Maverick 400B/128 експертів), що дає чат майже класу GPT-4o за частку обчислень
- Дуже дешевий хостований інференс: Maverick приблизно від $0.15/1M за вхід і $0.60/1M за вихід; Scout приблизно від $0.10/$0.30 на DeepInfra або $0.11/$0.34 на Groq
- Нативна мультимодальність з early fusion (текст плюс зображення, протестовано до 8 зображень) в open-weight моделі
- Найбільший номінальний контекст серед open-weight моделей на момент релізу: 10M токенів у Scout, 1M у Maverick
- Scout вміщується на одному GPU H100 із квантуванням Int4; попередньо навчений на 200 мовах
- Висока пропускна здатність: 17B активних параметрів досягають 500+ токенів/с у швидких провайдерів (Groq заявляє для Scout 594 TPS)
- Підірвана довіра до бенчмарків: Meta подала на LMArena неопублікований чат-оптимізований варіант Maverick (ELO 1417), що розробники назвали оманливим, оскільки публічні ваги набирають менше
- Заяви про довгий контекст розсипаються на практиці: Scout набрав ~15.6% на 128K у Fiction.LiveBench проти 90.6% у Gemini 2.5 Pro, а хостинг-провайдери обмежують Scout значно нижче 10M (наприклад, ~320K на DeepInfra)
- Кодування масово розкритикували на r/LocalLlama і HN: програє порівнянному за ціною DeepSeek V3 на реальних задачах розробки
- Не open source за OSI: ліцензія виключає компанії з юрисдикцією в ЄС, вимагає окремої ліцензії понад 700M MAU і зобов'язує до брендингу Llama
- 109B/400B загальних параметрів завеликі для споживчих GPU, а лінійка застигла: варіант із міркуваннями так і не вийшов, а Behemoth так і не випустили
DeepSeek-V4
- Контекстне вікно 1M токенів (8x проти 128K у V3.2) із виходом до 384K токенів, стандартно в офіційному API
- Агресивні ціни: $0.435/$0.87 за 1M токенів (V4-Pro), приблизно в 28.7 раза дешевше за вихідний токен, ніж Claude Opus 4.8; вхід із кеш-хітом падає до $0.003625/1M (знижка понад 99%)
- Open weights під MIT для V4-Pro і V4-Flash на Hugging Face: дозволені комерційне використання, fine-tuning і поширення
- Open source SOTA в агентному кодуванні: 80.6 на SWE-bench Verified (конфігурація Think Max), нарівні з Gemini 3.1 Pro, плюс рейтинг Codeforces 3206 (~23-тє місце проти людей)
- Місце #3 із 93 в Artificial Analysis Intelligence Index (бал 44), значно вище за середні 25
- Стек розрідженої уваги зрізає інференс на контексті 1M до 27% FLOPs V3.2 і 10% її KV-кешу
- Періодично зіпсовані виклики інструментів: виклики функцій часом виводяться простим текстом у content замість поля tool_calls (issue deepseek-ai #1244 на GitHub)
- Режим мислення ламає довгі багатоходові ланцюжки викликів інструментів помилками 400 в агентних фреймворках (issue OpenClaw #72044, виправлення досі неповне)
- Розробники повідомляють, що вона вигадує неіснуючі API в кастомних кодових базах і діє на основі галюцинованого користувацького вводу в агентних циклах
- Дуже багатослівна (180M вихідних токенів в оцінках проти медіани 95M) і середня за швидкістю з 54.6 ток/с (#39/93), що на практиці з'їдає низьку ціну за токен
- Лише текст (без зору чи аудіо) і поки що прев'ю: офіційний реліз, запланований на середину липня 2026, додає пікові ціни, які подвоюють оголошені ставки API в робочі години Пекіна
Винесіть свій вердикт
Одна рекомендація на інструмент від кожного гладіатора. Вона змінює оцінку натовпу, яку бачать усі.
Вердикт арени щодо Llama 4 (Scout / Maverick)
Беріть Llama 4, якщо вам потрібна дешева, швидка мультимодальна модель для самостійного хостингу під масовий чат, витяг даних чи багатомовні навантаження поза ЄС; Maverick виходить майже на якість GPT-4o приблизно за десяту частину ціни. Уникайте її для кодування, складних міркувань чи справжнього пошуку в мільйонних контекстах, де DeepSeek, Qwen 3 і Gemini явно кращі. Проти Llama 3.3 70B вона додає нативний зір і довше вікно, але багато розробників вважали стару щільну модель або Qwen надійнішими за чистою якістю тексту, а контекст 10M здебільшого лишається цифрою на папері.
Вердикт арени щодо DeepSeek-V4
Обирайте DeepSeek-V4, якщо хочете майже флагманське міркування й агентне кодування за ціною від 3x до майже 30x нижчою за Claude Opus чи GPT-5.5, або якщо для вас важливі ваги під MIT для самостійного хостингу й fine-tuning. Це рішуче оновлення після V3.2: у 8 разів довший контекст, значно дешевший інференс на довгому контексті й сильніше кодування, а застарілі ендпоінти deepseek-chat/reasoner і так вимикаються 24 липня 2026. Уникайте її для продакшн-агентів, що залежать від бездоганного багатоходового виклику інструментів, де користувачі досі повідомляють про зіпсовані виклики й вигадані API, а також для будь-якої роботи із зором чи аудіо, адже вона працює лише з текстом. Чутливим до затримки застосункам також варто спершу протестувати, бо її багатослівність і середня вихідна швидкість 54.6 ток/с з'їдають частину цінової переваги, і закладіть бюджет на подвоєння цін у пікові години, що прийде з офіційним релізом у середині липня.
Що каже натовп
Про Llama 4 (Scout / Maverick)
Вердиктів поки немає. Станьте першим, хто висловиться.
Про 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.”
Порівнюйте далі
Поширені запитання
Чи кращий Llama 4 (Scout / Maverick) за DeepSeek-V4?
Натовп зараз на боці DeepSeek-V4: його рекомендують 57%, проти 50% у Llama 4 (Scout / Maverick) (3 голоси). За критерієм «Міркування» вища оцінка у DeepSeek-V4 (4.5/5 проти 2.5/5). Правильний вибір залежить від вашого завдання. Порівняння рядок за рядком на цій сторінці розбирає ціни, ключові характеристики та оцінки арени.
Що дешевше: Llama 4 (Scout / Maverick) чи DeepSeek-V4?
Стартова ціна однакова: обидва починаються з $0.60/1M out (Maverick, hosted).
Скільки коштують Llama 4 (Scout / Maverick) і DeepSeek-V4 за 1M токенів?
Llama 4 (Scout / Maverick): $0.15/1M in (Maverick, hosted) за 1M вхідних токенів, $0.60/1M out (Maverick, hosted) за 1M вихідних токенів. DeepSeek-V4: $0.435/1M in (cache hit $0.003625) за 1M вхідних токенів, $0.87/1M out за 1M вихідних токенів.