Llama 4 Maverick 400BvsDeepSeek V3.2
Vollständiger Vergleich zwischen Llama 4 Maverick 400B (400B Parameter, Meta) und DeepSeek V3.2 (685B, DeepSeek). Erforderlicher VRAM je Quantisierung, auf 4 Referenz-GPUs gemessene Tokens pro Sekunde, Einschätzung je Anwendungsfall, Lizenz, Installationsbefehle. Alle Zahlen werden aus den Katalogdaten berechnet – kein Kopieren und Einfügen zwischen Seiten.
Kurz gesagt
| Eigenschaft | Llama 4 Maverick 400B | DeepSeek V3.2 |
|---|---|---|
| Parameter | 400B | 685B |
| Familie | Llama | DeepSeek |
| Autor | Meta | DeepSeek |
| Herkunft | US | CN |
| Lizenz | Llama 4 Community | MIT |
| Kontext | 1 000 000 Tokens | 128 000 Tokens |
| Erscheinungsdatum | April 2025 | Dezember 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 | Llama 4 Maverick 400B | DeepSeek V3.2 |
|---|---|---|
| Q4_K_M (leicht) | 240 GB | 410 GB |
| Q5_K_M (ausgewogen) | 285 GB | 490 GB |
| Q8 (nahezu verlustfrei) | 425 GB | 735 GB |
| FP16 (maximale Qualität) | 800 GB | 1370 GB |
| RAM bei reinem CPU-Betrieb | 280 GB | 512 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 | Llama 4 Maverick 400B | DeepSeek V3.2 |
|---|---|---|
| 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
Llama 4 Maverick 400B
MoE mit 400B Parametern/17B aktiven Parametern (128 Experten), nativ multimodal. LMArena 1417. 245 GB herunterzuladen.
- LMArena 1417
- MMLU-Pro 80
- 1M ctx
- Multimodal
- 245 GB Download
- HF gated
- Klausel >700M MAU
Installation
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
Häufige Fragen
Welches Modell läuft besser auf einer RTX 4090 (24 GB): Llama 4 Maverick 400B oder DeepSeek V3.2?
Auf einer RTX 4090 passt Llama 4 Maverick 400B nicht in die 24 GB VRAM – ein Teil muss auf die CPU ausgelagert werden. DeepSeek V3.2 passt ebenfalls nicht in 24 GB. Nutzen Sie den Konfigurator um Ihre konkrete GPU zu testen.
Welches verbraucht am wenigsten VRAM?
Bei Q4_K_M, Llama 4 Maverick 400B passt in 240 GB contre 410 GB für seinen Konkurrenten — ein Unterschied von 170 GB, der ins Gewicht fällt, wenn Sie eine RTX 3060 oder eine 4060 Ti mit 8 GB ins Auge fassen.
Dürfen diese Modelle kommerziell im Produktivbetrieb eingesetzt werden?
Llama 4 Maverick 400B steht unter der Lizenz Llama 4 Community – prüfen Sie die Einschränkungen (insbesondere die Schwellenwerte für monatliche Nutzerzahlen). DeepSeek V3.2 steht unter der MIT-Lizenz – ebenfalls frei nutzbar. Für SaaS sollten Sie Apache 2.0 oder MIT bevorzugen.
Welches soll man 2026 wählen?
Das hängt von Ihrer wichtigsten Einschränkung ab. Kleiner / schneller : Llama 4 Maverick 400B (400B). 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.