Все сравнения
DeepSeek V4 vs Llama 4 Nemotron — сравнение бенчмарков
DeepSeek V4
DeepSeek V4 превосходит Llama 4 Nemotron по большинству бенчмарков. Llama 4 Nemotron от NVIDIA выигрывает в оптимизации для GPU и задачах инференса на специализированном железе.
Бенчмарки
MMLU
DeepSeek
88
Llama
84
HumanEval
DeepSeek
82
Llama
77
MATH
DeepSeek
79
Llama
73
Arena Elo
DeepSeek
1310
Llama
1275
Средний балл: DeepSeek 389.8vsLlama 377.3
* Бенчмарки — стандартизированные тесты для оценки качества ИИ-моделей. Чем выше балл, тем лучше модель справляется с задачей.
DeepSeek V4
DeepSeek
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 →Llama 4 Nemotron
NVIDIA + Meta
Доработанная NVIDIA версия Llama 4 Maverick от Meta — 17B активных параметров из 400B MoE. Лидер открытых моделей по качеству рассуждений, превосходит GPT-4o и Claude Sonnet на ключевых бенчмарках.
Тарифы, обзор, бенчмарки →Вопросы и ответы
Что такое Llama 4 Nemotron?+
Llama 4 Nemotron — версия Llama 4, оптимизированная NVIDIA для максимальной производительности на GPU NVIDIA. Включает специальные оптимизации TensorRT и NeMo Framework для быстрого инференса.
Зачем NVIDIA создаёт свою версию Llama?+
NVIDIA адаптирует открытые модели для своих GPU через проект NeMo, добавляя квантизацию, оптимизацию памяти и ускорение TensorRT. Это позволяет запускать модели быстрее и дешевле на железе NVIDIA.
Какая модель быстрее на GPU NVIDIA?+
Llama 4 Nemotron значительно быстрее на GPU NVIDIA благодаря TensorRT-оптимизациям: в 2-4 раза более быстрый инференс по сравнению с оригинальной Llama 4. DeepSeek V4 оптимизирован для облачного запуска.
Можно ли запустить DeepSeek V4 локально?+
DeepSeek V4 с 685B параметрами требует дата-центрового железа для полного запуска. Существуют квантизированные версии (Q4) для более скромного оборудования, но качество снижается.