Все сравнения
DeepSeek V4 vs Llama 4 Scout — сравнение бенчмарков
DeepSeek V4
DeepSeek V4 превосходит Llama 4 Scout по качеству. Llama 4 Scout выигрывает как эффективная открытая модель для локального развёртывания и встраивания в приложения.
Бенчмарки
MMLU
DeepSeek
88
Llama
79
HumanEval
DeepSeek
82
Llama
69
MATH
DeepSeek
79
Llama
63
Arena Elo
DeepSeek
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 Scout
Meta
MoE-модель Meta с 16 экспертами. 109B параметров, 17B активных. Рекордный контекст 10 миллионов токенов. Текст, изображения, видео. 40 трлн токенов обучения, 200 языков. Llama 4 Community License.
Тарифы, обзор, бенчмарки →Вопросы и ответы
Что такое Llama 4 Scout?+
Llama 4 Scout — компактная и эффективная модель из семейства Llama 4 от Meta, оптимизированная для быстрого инференса на потребительском оборудовании. Идеальна для встраивания в приложения.
Насколько Llama 4 Scout меньше DeepSeek V4?+
Llama 4 Scout в базовой версии имеет около 17B активных параметров, что значительно меньше 685B у DeepSeek V4. Это позволяет запускать Scout на одиночном GPU с 24+ ГБ памяти.
Чем открытость Llama 4 Scout важна для бизнеса?+
Открытые веса Llama 4 позволяют fine-tuning под конкретную задачу, гарантируют конфиденциальность данных при локальном запуске и исключают зависимость от внешнего провайдера.
Для каких задач лучше Llama 4 Scout?+
Llama 4 Scout идеален для чат-ботов, быстрых ответов на типовые запросы, встраивания в мобильные приложения и edge-развёртывания. Для сложных задач DeepSeek V4 мощнее.