Llama 4 Maverick 400BvsDeepSeek V3.2
完整对比： Llama 4 Maverick 400B （400B 参数，Meta）和 DeepSeek V3.2 （685B，DeepSeek）。各量化级别所需的显存、在 4 款参考 GPU 上测得的每秒 token 数、针对各使用场景的结论、许可证及安装命令。所有数值均根据模型目录中的数据计算得出——页面之间没有复制粘贴。
简而言之
| 特性 | Llama 4 Maverick 400B | DeepSeek V3.2 |
|---|---|---|
| 参数 | 400B | 685B |
| 系列 | Llama | DeepSeek |
| 作者 | Meta | DeepSeek |
| 来源国 | US | CN |
| 许可证 | Llama 4 Community | MIT |
| 上下文 | 1 000 000个token | 128 000 个 token |
| 发布日期 | 2025年4月 | 2025年12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 moins —— 小模型占优。
| 量化 | Llama 4 Maverick 400B | DeepSeek V3.2 |
|---|---|---|
| Q4_K_M（轻量） | 240 GB | 410 GB |
| Q5_K_M（平衡） | 285 GB | 490 GB |
| Q8（近乎无损） | 425 GB | 735 GB |
| FP16（最高质量） | 800 GB | 1370 GB |
| 仅使用 CPU 时所需的 RAM | 280 GB | 512 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 | Llama 4 Maverick 400B | DeepSeek V3.2 |
|---|---|---|
| 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
Llama 4 Maverick 400B
MoE 架构，400B 总参数 / 17B 激活参数（128 个专家），原生多模态。LMArena 1417。需下载 245 GB。
- LMArena 1417
- MMLU-Pro 80
- 1M 上下文
- 多模态
- 245 GB 下载量
- HF gated
- 月活跃用户数超过 7 亿的条款
安装
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
常见问题
在 RTX 4090（24 GB）上，Llama 4 Maverick 400B 和 DeepSeek V3.2 哪个运行得更好？
在 RTX 4090 上，Llama 4 Maverick 400B 无法完全装入 24 GB 显存——需要将一部分转移到 CPU 上运行；DeepSeek V3.2 也无法完全装入 24 GB 显存。请参见 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 Maverick 400B 占用 240 GB contre 410 GB （其竞争对手）——相差 170 GB，如果您计划使用 RTX 3060 或 4060 Ti 8 GB，这一差距就很重要。
这些模型可用于商业生产环境吗？
Llama 4 Maverick 400B 采用 Llama 4 Community 许可证——请检查相关限制（尤其是月活跃用户数阈值）。 DeepSeek V3.2 采用 MIT 许可证——同样可自由使用。对于 SaaS，请优先选择 Apache 2.0 或 MIT。
2026 年选哪个？
这取决于您最主要的限制条件。 更小 / 更快 : Llama 4 Maverick 400B (400B)。 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。