DeepSeek V4 vs Llama 4: 어떤 오픈 프론티어 모델을 돌릴까?
DeepSeek V4가 오픈 리더보드 1위에 올랐다. 라마 4 405B에서 갈아탈 만한가? 벤치마크·라이선스·하드웨어·생태계 비교.
리더보드는 명확하다: DeepSeek V4 685B가 라마 4 405B를 MMLU(89.4 vs 87.1), HumanEval(92.1 vs 84.5), 챗봇 아레나 Elo(1342 vs 1289)에서 이긴다. 그런데 "더 좋은가"와 "써야 하는가"는 다른 질문. 솔직한 비교.
DeepSeek V4가 이기는 부분 **추론과 수학**: GSM8K 95.2 vs 93.0이 작아 보여도, 어려운 벤치마크(MATH, ARC-Challenge)에선 격차 확대. 수학·CoT 워크로드면 DeepSeek 승.
코드 생성: HumanEval 92.1 vs 84.5는 진짜 갭. 코딩 에이전트, IDE 어시스턴트는 DeepSeek V4(또는 Coder V3 형제) 선택.
라이선스: DeepSeek는 MAU 캡 없음. 라마의 7억 MAU 캡은 대부분 회사엔 무관하지만 스케일업이나 인수 가능성 있으면 인수자 입장에서 이슈.
라마 4가 이기는 부분 **생태계**: 라마는 파인튜닝·양자화·LoRA·문서·튜토리얼이 더 많다. 라마에 문제 생기면 24시간 내 Stack Overflow에 답이 있음. DeepSeek는 어떤 버그를 처음 겪는 사람이 될 수도.
하드웨어 매칭: 라마 4는 8B, 70B, 405B. DeepSeek V4는 67B, 685B만(236B는 단종). 라마 8B는 16GB GPU에 올라가지만 DeepSeek 67B는 안 됨. H100이 없으면 결정적 요인.
비전: 라마 4 90B+는 비전 입력. DeepSeek V4는 텍스트 전용. 멀티모달 파이프라인이면 별도 비전 모델 필요.
하드웨어 현실 체크 - DeepSeek V4 685B FP16: 최소 H100 80GB 8장. 현실적으로 25만 달러 capex 또는 시간당 40달러 클라우드. - DeepSeek V4 67B FP16: A100 80GB 2장 또는 H100 1장. 시간당 8달러. - 라마 4 405B FP16: H100 8장. DeepSeek 685B와 동급. - 라마 4 70B FP16: A100 80GB 2장. DeepSeek 67B와 동급. - 라마 4 8B FP16: 16GB GPU 1장. 시간당 0.5달러 또는 노트북.
대부분 팀에겐 실질적으로 DeepSeek 67B vs 라마 70B 비교. 이 티어에서 DeepSeek가 벤치마크 승, 생태계 패. 팀이 실제로 유지보수할 수 있는 쪽으로.
API 비용은? 셀프 호스팅 안 하면 [LLM Pricing Calculator](https://llm-pricing-7mc.pages.dev)에서 호스팅된 DeepSeek/라마 토큰당 비용 비교(Together, Groq, Fireworks 등). 작성 시점 DeepSeek V4 67B와 라마 4 70B는 호스트 대부분에서 ~10% 이내.
추천 **DeepSeek V4 67B**: 벤치마크 중심, GPU 있고, 최첨단 OK인 경우.
라마 4 70B: 예측 가능성 원함, 팀 작음, 비전 필요, 광범위 파인튜닝.
라마 4 8B: 노트북에 모델 올리고 싶음, 프로토타입, 임베디드 LLM.