Llama 4 Maverick 400BvsDeepSeek V3.2
徹底比較： Llama 4 Maverick 400B (400Bパラメータ、Meta) および DeepSeek V3.2 (685B, DeepSeek)。量子化形式ごとに必要なVRAM、4種類の基準GPUで測定したトークン/秒、用途別の評価、ライセンス、インストールコマンド。すべての数値はカタログデータから計算しており、ページ間でのコピー＆ペーストは一切行っていません。
要約
| 特徴 | Llama 4 Maverick 400B | DeepSeek V3.2 |
|---|---|---|
| パラメータ | 400B | 685B |
| ファミリー | Llama | DeepSeek |
| 著者 | Meta | DeepSeek |
| 開発国 | US | CN |
| ライセンス | Llama 4 Community | MIT |
| コンテキスト | 100万トークン | 128 000 トークン |
| 公開日 | 2025年4月 | 2025年12月 |
メモリフットプリント
平均的なコンテキストウィンドウでの推論に必要なVRAMの概算値です。勝者（緑色）は消費量が moins — 小規模モデルに有利。
| 量子化 | Llama 4 Maverick 400B | DeepSeek V3.2 |
|---|---|---|
| Q4_K_M（軽量） | 240 GB | 410GB |
| Q5_K_M（バランス型） | 285 GB | 490 GB |
| Q8（ほぼ無損失） | 425 GB | 735 GB |
| FP16（最高品質） | 800 GB | 1370GB |
| CPUのみで実行する場合のRAM | 280 GB | 512 GB |
推定速度（トークン/秒）
各GPUで実行可能な最適な量子化に基づく推定値です。実際の数値はプロンプト、コンテキスト、エンジン（llama.cpp、vLLM、MLX）によって異なります。 方法論.
| 基準となるGPU | Llama 4 Maverick 400B | DeepSeek V3.2 |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | ✗ 重すぎる | ✗ 重すぎる |
| RTX 4080 (16 GB) | ✗ 重すぎる | ✗ 重すぎる |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | ✗ 重すぎる | ✗ 重すぎる |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | ✗ 重すぎる | ✗ 重すぎる |
ユースケース別評価
一般的な用途ごとに、タグ、サイズ、専門性に基づいてどちらが最も適しているかを示します。
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強みと弱み
Llama 4 Maverick 400B
MoE：総パラメータ数400B、アクティブパラメータ数17B（128エキスパート）。ネイティブでマルチモーダルに対応。LMArena 1417。ダウンロード容量は245 GB。
- LMArena 1417
- MMLU-Pro 80
- 1M ctx
- マルチモーダル
- 245GBのダウンロードサイズ
- HF gated
- MAUが7億人を超える場合の条項
インストール
DeepSeek V3.2
DeepSeek Sparse Attentionを採用したMoE、685B。IMO金メダル。OpenRouterで利用量第2位。
- IMO 金メダル
- #2 volume OpenRouter
- MIT
- Q4 で 410GB以上
インストール
よくある質問
RTX 4090（24GB）でより快適に動作するのは、Llama 4 Maverick 400BとDeepSeek V3.2のどちらですか？
RTX 4090の24 GBにはLlama 4 Maverick 400Bは収まらず、一部をCPUにオフロードする必要があります。DeepSeek V3.2も24 GBには収まりません。次をご参照ください： 構成ツール で、お使いのGPUの機種を指定して試してみてください。
VRAM消費が最も少ないのはどれか？
Q4_K_M の場合、 Llama 4 Maverick 400B 収まる容量 240 GB contre 410GB そのライバルとの差は170GBであり、RTX 3060または4060 Ti 8GBをターゲットにしている場合、これは非常に大きな差です。
これらのモデルは商用の本番環境で使用できますか？
Llama 4 Maverick 400B Llama 4 Communityライセンスの下で提供されています。制限事項（特に月間利用者数の閾値）を確認してください。 DeepSeek V3.2 はMITライセンスで、こちらも商用利用が自由です。SaaS用途では、Apache 2.0またはMITを優先してください。
2026 年にどれを選ぶべきか？
主な制約条件によります。 より小さい / より高速 : Llama 4 Maverick 400B (400B)。 より高性能 : DeepSeek V3.2 (685B)。迷っている場合は、実行してください 構成ツール お使いのGPUとユースケースに基づいて判断します。
検討すべき代替案
どちらもご希望に合わない場合は、検討できる類似モデルを以下に紹介します。