DeepSeek V4 vs Llama 4 Maverick — сравнение бенчмарков
DeepSeek V4 дешевле в 2 раза и сопоставим по качеству. Maverick — больший контекст.
Бенчмарки
* Бенчмарки — стандартизированные тесты для оценки качества ИИ-моделей. Чем выше балл, тем лучше модель справляется с задачей.
Главное отличие
DeepSeek V3.2 и Llama 4 Maverick — две топовые открытые модели. DeepSeek чуть лучше по Arena Elo (1421 vs 1380) и SWE-bench (67.8% vs 65%), а Maverick имеет контекст до 1M токенов и 128 экспертов в MoE-архитектуре. MMLU-Pro практически идентичен.
Когда выбрать DeepSeek V4
DeepSeek — проверенная open-source модель с полностью открытыми весами и MIT-лицензией. Лучше в кодинге и общем рассуждении. Доступна через множество провайдеров с минимальной ценой. Надёжный выбор для продакшена.
Когда выбрать Llama 4 Maverick
Llama 4 Maverick выделяется архитектурой с 128 экспертами и поддержкой контекста до 1M токенов. Экосистема Meta обеспечивает широкую поддержку фреймворков. Хороший выбор для проектов, где нужен длинный контекст.
Ожидаемая флагманская open-source модель от DeepSeek. 1 трлн параметров (MoE, ~37 млрд активных), контекст 1 млн токенов, архитектура Engram для условной памяти. Первая фронтирная модель на чипах Huawei Ascend без NVIDIA. Предварительные бенчмарки: SWE-bench 80%+, HumanEval 90%. Ожидаемая цена — в 20–50 раз дешевле западных аналогов. Полный релиз ожидается в апреле 2026.
Тарифы, обзор, бенчмарки →
Флагманская MoE-модель Meta со 128 экспертами. 400B параметров, 17B активных. Контекст 1M токенов. Превосходит GPT-4o и Gemini 2.0 Flash. Сопоставима с DeepSeek v3 при вдвое меньшем числе активных параметров.
Тарифы, обзор, бенчмарки →