Llama 4 Maverick 400BvsDeepSeek V3.2
Comparatif complet entre Llama 4 Maverick 400B (400B paramètres, Meta) et DeepSeek V3.2 (685B, DeepSeek). 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 | Llama 4 Maverick 400B | DeepSeek V3.2 |
|---|---|---|
| Paramètres | 400B | 685B |
| Famille | Llama | DeepSeek |
| Auteur | Meta | DeepSeek |
| Origine | US | CN |
| Licence | Llama 4 Community | MIT |
| Contexte | 1 000 000 tokens | 128 000 tokens |
| Sortie | Avril 2025 | Décembre 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 | Llama 4 Maverick 400B | DeepSeek V3.2 |
|---|---|---|
| Q4_K_M (léger) | 240 GB | 410 GB |
| Q5_K_M (équilibre) | 285 GB | 490 GB |
| Q8 (quasi-lossless) | 425 GB | 735 GB |
| FP16 (qualité max) | 800 GB | 1370 GB |
| RAM CPU-only | 280 GB | 512 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 | Llama 4 Maverick 400B | DeepSeek V3.2 |
|---|---|---|
| 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.
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Forces et faiblesses
Llama 4 Maverick 400B
MoE 400B/17B actifs (128 experts), multimodal natif. LMArena 1417. 245 Go à télécharger.
- LMArena 1417
- MMLU-Pro 80
- 1M ctx
- Multimodal
- 245 Go de download
- HF gated
- Clause >700M MAU
Installation
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
Questions fréquentes
Quel modèle tourne le mieux sur RTX 4090 (24 GB) : Llama 4 Maverick 400B ou DeepSeek V3.2 ?
Sur une RTX 4090, Llama 4 Maverick 400B ne tient pas sur 24 GB — il faut décharger une partie sur CPU, DeepSeek V3.2 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 Maverick 400B tient en 240 GB contre 410 GB pour son rival — un écart de 170 GB, significatif si vous visez une RTX 3060 ou une 4060 Ti 8 GB.
Peut-on utiliser ces modèles en production commerciale ?
Llama 4 Maverick 400B est sous Llama 4 Community — vérifiez les restrictions (notamment les seuils d'utilisateurs mensuels). DeepSeek V3.2 est sous MIT — libre également. Pour du SaaS, privilégiez Apache 2.0 ou MIT.
Lequel choisir en 2026 ?
Dépend de votre contrainte principale. Plus petit / plus rapide : Llama 4 Maverick 400B (400B). 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.