DeepSeek V3.2vsLlama 4 Scout 109B
Comparatif complet entre DeepSeek V3.2 (685B paramètres, DeepSeek) et Llama 4 Scout 109B (109B, Meta). VRAM requise par quantification, tokens/seconde mesurés sur 4 GPU de référence, verdict par cas d'usage, licence, commandes d'installation. Tous les chiffres sont calculés à partir des données du catalogue — aucun copier-coller entre pages.
En bref
| Caractéristique | DeepSeek V3.2 | Llama 4 Scout 109B |
|---|---|---|
| Paramètres | 685B | 109B |
| Famille | DeepSeek | Llama |
| Auteur | DeepSeek | Meta |
| Origine | CN | US |
| Licence | MIT | Llama 4 Community |
| Contexte | 128 000 tokens | 10 000 000 tokens |
| Sortie | Décembre 2025 | Avril 2025 |
Empreinte mémoire
VRAM approximative nécessaire pour l'inférence avec une fenêtre de contexte moyenne. Le vainqueur (en vert) est le modèle qui consomme moins — avantage aux petits.
| Quantification | DeepSeek V3.2 | Llama 4 Scout 109B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (léger) | 410 GB | 65 GB |
| Q5_K_M (équilibre) | 490 GB | 78 GB |
| Q8 (quasi-lossless) | 735 GB | 117 GB |
| FP16 (qualité max) | 1370 GB | 218 GB |
| RAM CPU-only | 512 GB | 100 GB |
Vitesse estimée (tokens/seconde)
Estimations basées sur la meilleure quantification tenable sur chaque GPU. Les chiffres réels dépendent du prompt, du contexte et du moteur (llama.cpp, vLLM, MLX). Méthodologie.
| GPU de référence | DeepSeek V3.2 | Llama 4 Scout 109B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | ✗ trop lourd | ✗ trop lourd |
| RTX 4080 (16 GB) | ✗ trop lourd | ✗ trop lourd |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | ✗ trop lourd | ✗ trop lourd |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | ✗ trop lourd | ✗ trop lourd |
Verdict par cas d'usage
Pour chaque usage courant, on indique lequel des deux est le mieux adapté selon ses tags, sa taille et sa spécialisation.
Forces et faiblesses
DeepSeek V3.2
MoE 685B avec DeepSeek Sparse Attention. IMO gold medal. #2 volume OpenRouter.
- IMO gold medal
- #2 volume OpenRouter
- MIT
- 410+ Go en Q4
Installation
Llama 4 Scout 109B
MoE 109B/17B actifs, multimodal natif, contexte 10M. Tient sur une H100. HF gated.
- Contexte 10M (!)
- Tient sur H100
- Vision native
- HF gated
- Licence Llama 4 (clause >700M MAU)
Installation
Questions fréquentes
Quel modèle tourne le mieux sur RTX 4090 (24 GB) : DeepSeek V3.2 ou Llama 4 Scout 109B ?
Sur une RTX 4090, DeepSeek V3.2 ne tient pas sur 24 GB — il faut décharger une partie sur CPU, Llama 4 Scout 109B ne tient pas sur 24 GB non plus. Consultez le configurateur pour tester votre GPU exact.
Lequel consomme le moins de VRAM ?
En Q4_K_M, Llama 4 Scout 109B tient en 65 GB contre 410 GB pour son rival — un écart de 345 GB, significatif si vous visez une RTX 3060 ou une 4060 Ti 8 GB.
Peut-on utiliser ces modèles en production commerciale ?
DeepSeek V3.2 est sous MIT — libre d'utilisation commerciale. Llama 4 Scout 109B est sous Llama 4 Community — vérifiez aussi les conditions. Pour du SaaS, privilégiez Apache 2.0 ou MIT.
Lequel choisir en 2026 ?
Dépend de votre contrainte principale. Plus petit / plus rapide : Llama 4 Scout 109B (109B). Plus capable : DeepSeek V3.2 (685B). Si vous hésitez, lancez le configurateur avec votre GPU et votre cas d'usage — il tranchera en fonction des deux.
Alternatives à considérer
Si aucun des deux ne vous convient, voici les modèles voisins que vous pourriez explorer.