DeepSeek V3.2vsLlama 4 Scout 109B
Comparativo completo entre DeepSeek V3.2 (685B de parâmetros, DeepSeek) e Llama 4 Scout 109B (109B, Meta). VRAM necessária para cada quantização, tokens por segundo medidos em 4 GPUs de referência, veredito por caso de uso, licença, comandos de instalação. Todos os números são calculados a partir dos dados do catálogo — sem copiar e colar entre páginas.
Em resumo
| Característica | DeepSeek V3.2 | Llama 4 Scout 109B |
|---|---|---|
| Parâmetros | 685B | 109B |
| Família | DeepSeek | Llama |
| Autor | DeepSeek | Meta |
| Origem | CN | US |
| Licença | MIT | Llama 4 Community |
| Contexto | 128 000 tokens | 10 000 000 tokens |
| Data de lançamento | dezembro de 2025 | abril de 2025 |
Uso de memória
VRAM aproximada necessária para inferência com uma janela de contexto média. O vencedor (em verde) é o modelo que consome menos — vantagem para os menores.
| Quantização | DeepSeek V3.2 | Llama 4 Scout 109B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (leve) | 410 GB | 65 GB |
| Q5_K_M (equilíbrio) | 490 GB | 78 GB |
| Q8 (quase sem perdas) | 735 GB | 117 GB |
| FP16 (qualidade máxima) | 1370 GB | 218 GB |
| RAM para execução somente na CPU | 512 GB | 100 GB |
Velocidade estimada (tokens/segundo)
Estimativas baseadas na melhor quantização viável em cada GPU. Os números reais dependem do prompt, do contexto e do motor (llama.cpp, vLLM, MLX). Metodologia.
| GPU de referência | DeepSeek V3.2 | Llama 4 Scout 109B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | ✗ pesado demais | ✗ pesado demais |
| RTX 4080 (16 GB) | ✗ pesado demais | ✗ pesado demais |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | ✗ pesado demais | ✗ pesado demais |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | ✗ pesado demais | ✗ pesado demais |
Veredito por caso de uso
Para cada uso comum, indicamos qual dos dois é o mais adequado com base em suas tags, tamanho e especialização.
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Pontos fortes e fracos
DeepSeek V3.2
MoE 685B com DeepSeek Sparse Attention. Medalha de ouro na IMO. 2º em volume no OpenRouter.
- Medalha de ouro na IMO
- #2 volume OpenRouter
- MIT
- 410+ GB em Q4
Instalação
Llama 4 Scout 109B
MoE 109B/17B ativos, multimodal nativo, contexto 10M. Cabe em uma H100. HF gated.
- Contexto 10M (!)
- Cabe na H100
- Visão nativa
- HF gated
- Licença Llama 4 (cláusula >700M MAU)
Instalação
Perguntas frequentes
Qual modelo funciona melhor na RTX 4090 (24 GB): DeepSeek V3.2 ou Llama 4 Scout 109B?
Em uma RTX 4090, DeepSeek V3.2 não cabe em 24 GB — é necessário transferir parte do processamento para a CPU; Llama 4 Scout 109B também não cabe em 24 GB. Consulte o configurador para testar sua GPU exata.
Qual consome menos VRAM?
Em Q4_K_M, Llama 4 Scout 109B cabe em 65 GB contra 410 GB para o seu concorrente — uma diferença de 345 GB, significativa se você busca uma RTX 3060 ou uma 4060 Ti 8 GB
É possível usar esses modelos em produção comercial?
DeepSeek V3.2 está sob a licença MIT — livre para uso comercial. Llama 4 Scout 109B é licenciado sob a licença Llama 4 Community — verifique também as condições. Para SaaS, prefira Apache 2.0 ou MIT.
Qual escolher em 2026?
Depende da sua restrição principal. Menor / mais rápido : Llama 4 Scout 109B (109B). Mais capaz : DeepSeek V3.2 (685B). Se você tiver dúvidas, inicie o configurador com sua GPU e seu caso de uso — ele decidirá com base nos dois.
Alternativas a considerar
Se nenhum dos dois for adequado, aqui estão os modelos semelhantes que você pode explorar.