Meta Llama 4 i DeepSeek R1 su dva najpopularnija open source AI modela u 2026. godini. Oba su izuzetno moćna, ali su dizajnirana za različite namjene. U ovom članku ih detaljno poredimo.
Llama 4 — Meta-in ekosistem
Llama 4 dolazi u tri varijante: Scout (109B, optimizovan za kontekst), Maverick (400B+ ekspertni MoE, najsnažniji) i Behemoth (2T, u treningu). Scout podržava do 1M tokena konteksta, što je najviše u klasi. Maverick je odličan za generalne AI zadatke i fine-tuning.
DeepSeek R1 — Šampion rezonovanja
DeepSeek R1 (671B, 37B aktivnih) je specijalizovan za duboko logičko rezonovanje. Na matematičkim benchmarkovima (AIME, MATH) i programerskim zadacima (Codeforces, SWE-bench) redovno nadmašuje Llama 4. Međutim, zahtijeva više GPU memorije.
Poređenje performansi
Na generalnim benchmarkovima (MMLU, HellaSwag, WinoGrande) Llama 4 Maverick i DeepSeek R1 su gotovo izjednačeni. Razlike dolaze do izražaja u specijalizovanim zadacima: DeepSeek je bolji u matematici i programiranju, dok je Llama 4 bolja u obradi dugih tekstova i multitaskingu.
Hardverski zahtjevi
Llama 4 Scout (109B) zahtijeva minimalno 2× NVIDIA A100 80GB za inference. DeepSeek R1 (671B) zahtijeva 4–8× A100/H100, osim ako se koristi kvantizacija. Phi-4 (14B) i Qwen 3-7B su znatno pristupačniji za manje firme.
Preporuka
Odaberite DeepSeek R1 ako su vam prioritet matematika, programiranje i logičko rezonovanje. Odaberite Llama 4 za generalne AI asistente, obradu dokumenata i fine-tuning na specifičnim domenima. BIXIE vam pomaže sa implementacijom oba modela.