DeepSeek V3.2vsLlama 4 Scout 109B
Vollständiger Vergleich zwischen DeepSeek V3.2 (685B Parameter, DeepSeek) und Llama 4 Scout 109B (109B, Meta). Erforderlicher VRAM je nach Quantisierung, auf 4 Referenz-GPUs gemessene Tokens pro Sekunde, Bewertung je nach Anwendungsfall, Lizenz, Installationsbefehle. Alle Zahlen werden aus den Katalogdaten berechnet – kein Kopieren und Einfügen zwischen Seiten.
Kurz gesagt
| Eigenschaft | DeepSeek V3.2 | Llama 4 Scout 109B |
|---|---|---|
| Parameter | 685B | 109B |
| Familie | DeepSeek | Llama |
| Autor | DeepSeek | Meta |
| Herkunft | CN | US |
| Lizenz | MIT | Llama 4 Community |
| Kontext | 128 000 Tokens | 10 000 000 Tokens |
| Erscheinungsdatum | Dezember 2025 | April 2025 |
Speicherbedarf
Ungefähre VRAM, die für die Inferenz mit einem mittleren Kontextfenster erforderlich ist. Der Gewinner (in Grün) ist das Modell, das verbraucht moins — Vorteil für kleine Modelle.
| Quantisierung | DeepSeek V3.2 | Llama 4 Scout 109B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (leicht) | 410 GB | 65 GB |
| Q5_K_M (ausgewogen) | 490 GB | 78 GB |
| Q8 (nahezu verlustfrei) | 735 GB | 117 GB |
| FP16 (maximale Qualität) | 1370 GB | 218 GB |
| RAM bei reinem CPU-Betrieb | 512 GB | 100 GB |
Geschätzte Geschwindigkeit (Tokens/Sekunde)
Schätzungen basierend auf der besten Quantisierung, die auf jeder GPU möglich ist. Die tatsächlichen Zahlen hängen vom Prompt, vom Kontext und der Engine (llama.cpp, vLLM, MLX) ab. Methodik.
| Referenz-GPU | DeepSeek V3.2 | Llama 4 Scout 109B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | ✗ zu groß | ✗ zu groß |
| RTX 4080 (16 GB) | ✗ zu groß | ✗ zu groß |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | ✗ zu groß | ✗ zu groß |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | ✗ zu groß | ✗ zu groß |
Fazit nach Anwendungsfall
Für jede gängige Anwendung geben wir an, welches der beiden Modelle aufgrund seiner Tags, Größe und Spezialisierung am besten geeignet ist.
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Stärken und Schwächen
DeepSeek V3.2
MoE 685B mit DeepSeek Sparse Attention. IMO-Goldmedaille. Platz 2 nach Volumen auf OpenRouter.
- IMO-Goldmedaille
- #2 volume OpenRouter
- MIT
- 410+ GB in Q4
Installation
Llama 4 Scout 109B
MoE mit 109 Mrd. Parametern, davon 17 Mrd. aktiv, nativ multimodal, Kontext: 10M. Passt auf eine H100. Zugang auf HF beschränkt.
- Kontext 10M (!)
- Passt auf H100
- Native Vision
- HF gated
- Lizenz Llama 4 (Klausel >700M MAU)
Installation
Häufige Fragen
Welches Modell läuft auf einer RTX 4090 (24 GB) besser: DeepSeek V3.2 oder Llama 4 Scout 109B?
Auf einer RTX 4090 passt DeepSeek V3.2 nicht in die 24 GB VRAM — ein Teil muss für die CPU-Ausführung ausgelagert werden. Auch Llama 4 Scout 109B passt nicht in die 24 GB VRAM. Nutzen Sie den Konfigurator um Ihre konkrete GPU zu testen.
Welches verbraucht am wenigsten VRAM?
Bei Q4_K_M, Llama 4 Scout 109B passt in 65 GB contre 410 GB für seinen Konkurrenten – ein Unterschied von 345 GB, der erheblich ist, wenn Sie eine RTX 3060 oder eine 4060 Ti 8 GB ins Auge fassen.
Dürfen diese Modelle kommerziell im Produktivbetrieb eingesetzt werden?
DeepSeek V3.2 ist unter MIT lizenziert – frei für kommerzielle Nutzung. Llama 4 Scout 109B steht unter der Lizenz Llama 4 Community – prüfen Sie auch die Bedingungen. Bevorzugen Sie für SaaS Apache 2.0 oder MIT.
Welches soll man 2026 wählen?
Das hängt von Ihrer wichtigsten Einschränkung ab. Kleiner / schneller : Llama 4 Scout 109B (109B). Leistungsfähiger : DeepSeek V3.2 (685B). Wenn Sie unsicher sind, starten Sie den Konfigurator mit Ihrer GPU und Ihrem Anwendungsfall – er wird auf Basis beider Faktoren entscheiden.
Erwägenswerte Alternativen
Falls keines der beiden Modelle zu Ihnen passt, finden Sie hier ähnliche Modelle, die Sie sich ansehen könnten.