DeepSeek V3與LLaMA 4對比：哪個人工智慧模型更適合您？

在不斷發展的大型語言模型領域，DeepSeek V3 vs LLaMA 4 已成為開發人員、研究人員和人工智慧愛好者最熱門的對決之一。無論您是要最佳化快速推理、細緻入微的文字理解，還是要創造性地講故事，DeepSeek V3 與 LLaMA 4 的基準測試結果都備受關注。但這不僅僅是原始資料的問題–效能、速度和使用案例的匹配度在選擇正確模型的過程中都起著至關重要的作用。這篇 DeepSeek V3 與 LLaMA 4 的對比文章將深入探討了它們的優勢和權衡，以便您決定哪種功能更適合您的工作流程（從快速原型開發到生產就緒的人工智慧應用）。

什麼是DeepSeek V3？

DeepSeek V3.1是DeepSeek團隊推出的最新人工智慧模型。它旨在突破推理、多語言理解和上下文感知的極限。它擁有龐大的 560B 引數變換器架構和 100 萬個令牌上下文視窗，能夠精準、深入地處理高度複雜的任務。

主要功能

• 更智慧的推理：與以前的版本相比，多步驟推理能力提高了 43%。非常適合解決數學、程式碼和科學領域的複雜問題。
• 海量上下文處理：透過 100 萬個標記上下文視窗，它可以理解整本書、程式碼庫或法律檔案，而不會遺漏上下文。
• 精通多語種：支援 100 多種語言，接近母語流利程度，包括亞洲語言和低資源語言的重大升級。
• 減少幻覺：改進後的訓練可將幻覺減少 38%，使反應更加準確可靠。
• 多模式功能：可理解文字、程式碼和影像，滿足開發人員、研究人員和創作者的實際需求。
• 為速度而最佳化：推理速度更快，同時不影響質量。

什麼是Llama 4？

Llama 4 是 Meta 最新推出的開放式大型語言模型，採用名為 Mixture-of-Experts (MoE) 的強大新架構設計。它有兩個變體：

1. Llama 4 Maverick：這是一個高效能模型，使用 128 個專家，在約 4000 億個有效引數中擁有 170 億個引數。
2. Llama 4 Scout：更輕便、更高效的版本，擁有相同的 170 億個活動引數，取自總計約 1,090 億個活動引數的較小資料池，只有 16 個專家。

這兩個模型都使用早期融合技術實現原生多模態，這意味著它們可以同時處理文字和影像輸入。它們在覆蓋 200 種語言的 40 萬億個詞庫中進行了訓練，並對 12 種主要語言進行了微調，包括阿拉伯語、印地語、西班牙語和德語。

主要功能

• 多模態設計：可同時理解文字和影像。
• 海量訓練資料：基於 40T 標記進行訓練，支援 200 多種語言。
• 語言專業化：針對 12 種主要全球語言進行了微調。
• 高效的 MoE 架構：每個任務只使用一個專家子集，提高了速度和效率。
• 可在低端硬體上部署：Scout 支援即時 int4/int8 量化，適用於單 GPU 設定。Maverick 為最佳化硬體提供了 FP8/BF16 權重。
• 變壓器支援：與最新的 Hugging Face 變壓器庫（v4.51.0）完全整合。
• 支援 TGI：透過文字生成推理實現高吞吐量生成。
• Xet 儲存後端：透過高達 40% 的重複資料刪除功能加快下載和微調速度。

如何使用DeepSeek V3和LLaMA 4

既然您已經瞭解了DeepSeek V3和LLaMA 4的功能，現在讓我們來看看如何毫不費力地開始使用它們，無論是用於研究、開發還是隻是測試它們的功能。

如何使用最新的DeepSeek V3？

• 網站：在 deepseek.com 免費測試更新後的V3。
• 移動應用程式：可在iOS和安卓系統上使用，已更新以反映3月24日釋出的版本。
• 應用程式介面（API）：在 api-docs.deepseek.com 上使用 model=’deepseek-chat’ 。定價仍為 0.14 美元/百萬輸入代幣（推廣期至 2025 年 2 月 8 日，但不排除延期的可能）。
• HuggingFace： 從這裡下載“DeepSeek V3 0324”權重和技術報告。

有關分步說明，請參閱本文章 。

如何使用Llama 4模型？

• Llama.meta.com：這是 Meta 官方的 Llama 模型中心。
• Hugging Face：Hugging Face 承載著可立即使用的 Llama 4 版本。您可以直接在瀏覽器中使用推理端點測試模型，或透過 Transformers 庫部署模型。
• Meta 應用：Llama 4 模型還為 WhatsApp、Instagram、Messenger 和 Facebook 中的 Meta AI 助手提供支援。
• 網頁：您可以使用網頁介面直接訪問最新的 Llama 4 模型。

DeepSeek 與 LLaMA 4：任務對比

DeepSeek V3 和 LLaMA 4 Scout 都是強大的多模態模型，但它們在實際任務中的表現如何？

為了找出答案，我在五個不同的挑戰性任務中對這兩個模型進行了測試：

• 光與能量悖論：評估解釋物理概念時的科學推理和清晰度。
• 數句子中的複數詞：測試編碼能力、效率和結構。
• 總結一個故事：評估總結能力和自然語言理解能力。
• 金融問題（單利與複利）：考察數學推理和教學清晰度。
• 向高中生解釋過度擬合：測量為初學者簡化複雜的 ML 概念的能力。

每個任務都突出了一個獨特的優勢或侷限性，幫助我們瞭解哪個模型在哪個領域表現出色。

任務 1：光與能量悖論

輸入提示詞：Light has no mass, so it also has no energy, according to Einstein. But how can sunlight warm the Earth without energy?

Deepseek v3輸出：

LLaMA 4 Scout輸入：

對比

評價 ：

• LLaMA非常適合希望獲得清晰概念性講解的學習者。
• DeepSeek則更適合希望獲得更多科學細節、更技術性、以物理學為導向的解釋的讀者。

結果：LLaMA 4 Scout – 1 | DeepSeek V3 – 0

任務 2：計算句子中的複韻詞

輸入提示詞：Write a Python function that takes a sentence as input and returns the number of palindromic words in it. A palindromic word is a word that reads the same forwards and backwards, like “madam” or “level”. Ignore case and punctuation.

Deepseek v3輸出：

這是 DeepSeek V3 提供的程式碼：

import re
def count_palindromic_words(sentence):
   # Remove all punctuation and split into words
   words = re.findall(r'\b\w+\b', sentence.lower())
   count = 0
   for word in words:
       if word == word[::-1]:
           count += 1
   return count
# Example usage:
sentence = "Madam Anna and her civic racecar saw a level deed at noon in a kayak."
print(count_palindromic_words(sentence))Copy Code

輸出：

10

LLaMA 4 Scout輸出：

這是 LLaMA 4 Scout 提供的程式碼：

import re
import string
def count_palindromic_words(sentence: str) -> int:
   """
   Count the number of palindromic words in a sentence.
   Args:
   sentence (str): The input sentence.
   Returns:
   int: The number of palindromic words.
   """
   # Convert to lower case and remove punctuation
   sentence = sentence.lower()
   sentence = re.sub('['+string.punctuation+']', '', sentence)
   # Split into words
   words = sentence.split()
   # Initialize count
   count = 0
   # Check each word
   for word in words:
       # Compare word with its reverse
       if word == word[::-1]:
           count += 1
   return count
# Example usage
def main():
   sentence = "Madam Anna and her civic racecar saw a level deed at noon in a kayak."
   print(f"Number of palindromic words: {count_palindromic_words(sentence)}")
if __name__ == "__main__":
   main()Copy Code

輸出：

Number of palindromic words: 10

對比

結論：兩種實現方式都是正確有效的，選擇取決於你是優先考慮可讀性還是簡潔性。

結果：LLaMA 4 Scout – 1 | DeepSeek V3 – 1

任務 3：概括一個故事

故事：https://www.newyorker.com/humor/daily-shouts/a-short-story-written-with-thought-to-text-technology

Deepseek v3輸出：

LLaMA 4 Scout輸出：

對比

結論：LLaMA 提供了更豐富的故事回顧。DeepSeek 效率高，以主題為導向。

結果：LLaMA 4 Scout – 2 | DeepSeek V3 – 1

任務 4：金融問題（單利與複利）

輸入提示詞：Sum of ₹10,000 is invested for 3 years. The interest rate is 8% per annum. If the interest is calculated annually (simple interest), what is the total amount after 3 years? Now, if the interest is calculated annually and added to the principal at the end of each year (compound interest), what is the total amount after 3 years? Which method yields a higher return?

Deepseek v3反饋結果：

LLaMA 4 Scout反饋結果：

對比

結論

• 如果想快速獲得基於公式的答案，請選擇 DeepSeek V3。
• 如果您想逐步清晰地瞭解過程，請選擇 LLaMA 4。

結果：LLaMA 4 Scout – 2 | DeepSeek V3 – 2

任務 5：向一名高中生解釋過度擬合問題

輸入提示詞：Explain the concept of overfitting in machine learning to a high school student using an example.

Deepseek v3反饋結果：

LLaMA 4 Scout反饋結果：

對比

結論

• 對於高中生來說，DeepSeek 基於類比的解釋讓過擬合的概念更容易消化和記憶。
• 對於有機器學習背景的人來說，LLaMA 的結構化解釋可能更有見地。

結果： LLaMA 4 Scout – 2 | DeepSeek V3 – 3

總體比較

選擇 DeepSeek V3，瞭解速度、技術任務和更深入的科學見解。選擇 LLaMA 4 Scout，以獲得清晰的教育、逐步的解釋和更廣泛的語言支援。

基準測試比較：DeepSeek V3.1與Llama-4-Scout-17B-16E的比較

在所有三個基準測試類別中，DeepSeek V3.1始終優於Llama-4-Scout-17B-16E，顯示出更強的推理能力、數學問題解決能力和更好的程式碼生成效能。

小結

DeepSeek V3.1和LLaMA 4 Scout都展示了非凡的能力，但它們在不同的應用場景中大放異彩。如果你是開發人員、研究人員或追求速度、精度和更深入的科學推理的高階使用者，DeepSeek V3 是你的理想選擇。它擁有巨大的上下文視窗，降低了幻覺率，並採用公式優先的方法，非常適合技術深挖、長文件理解和科學、技術、工程和數學領域的問題解決。

另一方面，如果您是學生、教育工作者或普通使用者，希望獲得清晰、有條理的解釋和易懂的見解，LLaMA 4 Scout 是您的不二之選。它循序漸進的風格、教育性的語氣和高效的架構使其特別適合學習、編碼教學和多語言應用。