DeepSeek V4-Pro

V4-Pro (1.6T / 49B active) ／ 2026-04-24

Llama 4 Maverick

Llama 4 Maverick (MoE 400B / 17B active, 128 experts) ／ 2025-04-05

編集部の総合判定

純粋なベンチマーク性能では明確に DeepSeek V4-Pro 優位

ベンチ勝ち：DeepSeek V4-Pro 4 / Llama 4 Maverick 0 料金で安い項目：DeepSeek V4-Pro 2 / Llama 4 Maverick 0

SPECS

仕様の比較

項目	DeepSeek V4-Pro	Llama 4 Maverick
バージョン	V4-Pro (1.6T / 49B active)	Llama 4 Maverick (MoE 400B / 17B active, 128 experts)
公開日	2026-04-24	2025-04-05
コンテキスト長	1000K	1000K
入力料金 $/1M	$1.74 安い	—
出力料金 $/1M	$3.48 安い	—
推論モデル	✓ あり	—
マルチモーダル	—	✓ あり

BENCHMARKS

ベンチマーク差分

バーの長さは100%スケール。長い方が勝ち。

SWE-Bench

DeepSeek V4-Pro

80.6% 勝ち

Llama 4 Maverick

—

MMLU

DeepSeek V4-Pro

86% 勝ち

Llama 4 Maverick

80.5%

GPQA

DeepSeek V4-Pro

78% 勝ち

Llama 4 Maverick

—

AIME

DeepSeek V4-Pro

88% 勝ち

Llama 4 Maverick

—

※ SWE-Bench Verified（実OSSバグ修正）/ MMLU（総合学力）/ GPQA Diamond（博士レベル理系）/ AIME（数学オリンピック予選）

PROS & CONS

強み・弱み

DeepSeek V4-Pro

中国発、コスパとオープン性の象徴。V4 Preview で 1.6T パラメータ MoE が登場。

◎ 強み

◎ V4-Pro 1.6T（49B active）/ V4-Flash 284B（13B active）の MoE
◎ 1M tokens の長文コンテキスト
◎ CSA+HCA ハイブリッドアテンションで効率改善
◎ API 価格が圧倒的に安い
◎ オープンウェイトで公開

△ 注意点

△ 中国製のため業務利用は規約・データ取扱の確認を
△ R2 は未リリース（公式モデルIDに存在せず、V4 が現役）

公式サイト →

Llama 4 Maverick

Meta 製のオープンウェイト LLM。Llama 4 で MoE アーキ + native multimodal + 1M〜10M context へ進化。

◎ 強み

◎ 中身（重み）が公開されている
◎ 自分の PC・サーバーで動かせる
◎ 派生モデル・改造モデルが豊富
◎ Llama 4 で native multimodal（テキスト + 画像）に対応
◎ Scout は 10M tokens 長コンテキスト

公式サイト →

PRIMARY SOURCES

一次ソース

DeepSeek V4-Pro

Llama 4 Maverick

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