Llama 4 Maverick 400BvsDeepSeek V3.2
Confronto completo tra Llama 4 Maverick 400B (400B parametri, Meta) e DeepSeek V3.2 (685B, DeepSeek). VRAM richiesta per ciascuna quantizzazione, token al secondo misurati su 4 GPU di riferimento, giudizio per caso d'uso, licenza, comandi di installazione. Tutti i numeri sono calcolati a partire dai dati del catalogo — nessun copia-incolla tra pagine.
In breve
| Caratteristica | Llama 4 Maverick 400B | DeepSeek V3.2 |
|---|---|---|
| Parametri | 400B | 685B |
| Famiglia | Llama | DeepSeek |
| Autore | Meta | DeepSeek |
| Origine | US | CN |
| Licenza | Llama 4 Community | MIT |
| Contesto | 1 000 000 token | 128 000 token |
| Data di uscita | aprile 2025 | dicembre 2025 |
Memoria occupata
VRAM approssimativa necessaria per l'inferenza con una finestra di contesto media. Il vincitore (in verde) è il modello che consuma moins — vantaggio per i modelli piccoli.
| Quantizzazione | Llama 4 Maverick 400B | DeepSeek V3.2 |
|---|---|---|
| Q4_K_M (leggero) | 240 GB | 410 GB |
| Q5_K_M (equilibrio) | 285 GB | 490 GB |
| Q8 (quasi lossless) | 425 GB | 735 GB |
| FP16 (qualità massima) | 800 GB | 1370 GB |
| RAM per l'esecuzione solo su CPU | 280 GB | 512 GB |
Velocità stimata (token/secondo)
Stime basate sulla migliore quantizzazione che ciascuna GPU può gestire. I valori reali dipendono dal prompt, dal contesto e dal motore (llama.cpp, vLLM, MLX). Metodologia.
| GPU di riferimento | Llama 4 Maverick 400B | DeepSeek V3.2 |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | ✗ troppo pesante | ✗ troppo pesante |
| RTX 4080 (16 GB) | ✗ troppo pesante | ✗ troppo pesante |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | ✗ troppo pesante | ✗ troppo pesante |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | ✗ troppo pesante | ✗ troppo pesante |
Verdetto per caso d'uso
Per ogni uso comune, indichiamo quale dei due è il più adatto in base ai suoi tag, alla sua dimensione e alla sua specializzazione.
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Punti di forza e debolezza
Llama 4 Maverick 400B
MoE 400B/17B attivi (128 esperti), multimodale nativo. LMArena 1417. 245 GB da scaricare.
- LMArena 1417
- MMLU-Pro 80
- 1M ctx
- Multimodale
- 245 GB di download
- HF gated
- Clausola >700M MAU
Installazione
DeepSeek V3.2
MoE 685B con DeepSeek Sparse Attention. Medaglia oro IMO. #2 volume OpenRouter.
- Medaglia d'oro alle IMO
- #2 volume OpenRouter
- MIT
- 410+ GB in Q4
Installazione
Domande frequenti
Quale modello funziona meglio sull'RTX 4090 (24 GB): Llama 4 Maverick 400B o DeepSeek V3.2 ?
Su una RTX 4090, Llama 4 Maverick 400B non rientra nei 24 GB — occorre trasferire parte del modello sulla CPU; neanche DeepSeek V3.2 rientra nei 24 GB. Consulta il configuratore per testare il tuo specifico modello di GPU.
Quale consuma meno VRAM?
In Q4_K_M, Llama 4 Maverick 400B sta in 240 GB contre 410 GB per il suo rivale — una differenza di 170 GB, significativa se punti a una RTX 3060 o a una 4060 Ti da 8 GB.
Si possono utilizzare questi modelli in produzione commerciale?
Llama 4 Maverick 400B è distribuito con licenza Llama 4 Community — verifica le restrizioni (in particolare le soglie relative agli utenti mensili). DeepSeek V3.2 è sotto licenza MIT — anch'esso utilizzabile liberamente. Per il SaaS, privilegia Apache 2.0 o MIT.
Quale scegliere nel 2026?
Dipende dal tuo vincolo principale. Più piccolo / più veloce : Llama 4 Maverick 400B (400B). Più capace : DeepSeek V3.2 (685B). Se hai dubbi, avvia il configuratore con la tua GPU e il tuo caso d'uso — deciderà in base a entrambi.
Alternative da considerare
Se nessuno dei due fa al caso tuo, ecco i modelli simili che potresti esplorare.