DeepSeek V3.2vsLlama 4 Scout 109B
完整对比： DeepSeek V3.2 (685B 参数，DeepSeek) 和 Llama 4 Scout 109B （109B，Meta）。各量化方案所需的显存、在 4 款参考 GPU 上测得的每秒 token 数、按使用场景给出的评估结论、许可证、安装命令。所有数值均根据目录数据计算得出——页面之间没有复制粘贴。
简而言之
| 特性 | DeepSeek V3.2 | Llama 4 Scout 109B |
|---|---|---|
| 参数 | 685B | 109B |
| 系列 | DeepSeek | Llama |
| 作者 | DeepSeek | Meta |
| 来源国 | CN | US |
| 许可证 | MIT | Llama 4 Community |
| 上下文 | 128 000 个 token | 10000000 个标记 |
| 发布日期 | 2025年12月 | 2025年4月 |
内存占用
使用中等上下文窗口进行推理所需的大致 VRAM。获胜者（绿色）是消耗 更少 —— 小模型占优。
| 量化 | DeepSeek V3.2 | Llama 4 Scout 109B |
|---|---|---|
| Q4_K_M（轻量） | 410 GB | 65 GB |
| Q5_K_M（平衡） | 490 GB | 78 GB |
| Q8（近乎无损） | 735 GB | 117 GB |
| FP16（最高质量） | 1370 GB | 218 GB |
| 仅使用 CPU 时所需的 RAM | 512 GB | 100 GB |
预估速度（tokens/秒）
估算基于每个 GPU 上可运行的最佳量化。实际数字取决于提示词、上下文和引擎（llama.cpp、vLLM、MLX）。 方法说明.
| 参考 GPU | DeepSeek V3.2 | Llama 4 Scout 109B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | ✗ 过于庞大 | ✗ 过于庞大 |
| RTX 4080 (16 GB) | ✗ 过于庞大 | ✗ 过于庞大 |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | ✗ 过于庞大 | ✗ 过于庞大 |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | ✗ 过于庞大 | ✗ 过于庞大 |
各使用场景的结论
对于每种常见用途，我们都会根据两个模型各自的标签、规模和专长，指出哪一个更适合。
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优势与劣势
DeepSeek V3.2
685B MoE 模型，采用 DeepSeek Sparse Attention。IMO（国际数学奥林匹克竞赛）金牌。在 OpenRouter 上的使用量排名第二。
- IMO金牌
- #2 volume OpenRouter
- MIT
- Q4量化下410+ GB
安装
Llama 4 Scout 109B
MoE，总参数量 109B，激活参数量 17B，原生多模态，10M 上下文。可装入单张 H100 的显存。HF 访问受限。
- 上下文 10M (!)
- 可装入 H100 显存
- 原生视觉支持
- HF gated
- Llama 4 许可证（涉及月活跃用户数超过 7 亿的条款）
安装
常见问题
在 RTX 4090 (24 GB) 上运行表现最佳的模型是 DeepSeek V3.2 还是 Llama 4 Scout 109B？
在 RTX 4090 上，DeepSeek V3.2 无法完全装入 24 GB 显存——需要将部分模型卸载到 CPU 端运行；Llama 4 Scout 109B 也无法完全装入 24 GB 显存。请参阅 配置工具 以测试您的具体 GPU。
哪个模型 VRAM 占用最少？
在 Q4_K_M 量化下， Llama 4 Scout 109B 占用 65 GB，而其对手需要 410 GB——两者相差 345 GB；如果您打算使用 RTX 3060 或 4060 Ti 8 GB，这一差距就很显著。
这些模型可用于商业生产环境吗？
DeepSeek V3.2 采用 MIT 许可——可自由用于商业用途。 Llama 4 Scout 109B 采用 Llama 4 Community 许可证——也请检查其条款。对于 SaaS，优先选择 Apache 2.0 或 MIT 许可证。
2026 年选哪个？
这取决于您最主要的限制条件。 更小 / 更快 : Llama 4 Scout 109B (109B)。 能力更强 : DeepSeek V3.2 (685B)。如果您犹豫，可以先运行 配置工具 结合您的 GPU 和使用场景——它将基于这两者做出判断。
值得考虑的替代方案
如果两者都不适合您，以下是您可以探索的相近模型。