DeepSeek V3.2vsLlama 4 Scout 109B
Comparativa completa entre DeepSeek V3.2 (685B de parámetros, DeepSeek) y Llama 4 Scout 109B (109B, Meta). VRAM requerida según la cuantización, tokens por segundo medidos en 4 GPU de referencia, veredicto por caso de uso, licencia y comandos de instalación. Todas las cifras se calculan a partir de los datos del catálogo, sin copiar y pegar contenido entre páginas.
En resumen
| Característica | DeepSeek V3.2 | Llama 4 Scout 109B |
|---|---|---|
| Parámetros | 685B | 109B |
| Familia | DeepSeek | Llama |
| Autor | DeepSeek | Meta |
| Origen | CN | US |
| Licencia | MIT | Llama 4 Community |
| Contexto | 128 000 tokens | 10 000 000 tokens |
| Fecha de lanzamiento | diciembre de 2025 | abril de 2025 |
Huella de memoria
VRAM aproximada necesaria para la inferencia con una ventana de contexto media. El ganador (en verde) es el modelo que consume menos — ventaja para los pequeños.
| Cuantización | DeepSeek V3.2 | Llama 4 Scout 109B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (ligero) | 410 GB | 65 GB |
| Q5_K_M (equilibrio) | 490 GB | 78 GB |
| Q8 (casi sin pérdida) | 735 GB | 117 GB |
| FP16 (máxima calidad) | 1370 GB | 218 GB |
| RAM (solo CPU) | 512 GB | 100 GB |
Velocidad estimada (tokens/segundo)
Estimaciones basadas en la mejor cuantización viable en cada GPU. Las cifras reales dependen del prompt, del contexto y del motor (llama.cpp, vLLM, MLX). Metodología.
| GPU de referencia | DeepSeek V3.2 | Llama 4 Scout 109B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | ✗ demasiado pesado | ✗ demasiado pesado |
| RTX 4080 (16 GB) | ✗ demasiado pesado | ✗ demasiado pesado |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | ✗ demasiado pesado | ✗ demasiado pesado |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | ✗ demasiado pesado | ✗ demasiado pesado |
Veredicto por caso de uso
Para cada uso habitual, indicamos cuál de los dos es el más adecuado según sus etiquetas, su tamaño y su especialización.
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Fortalezas y debilidades
DeepSeek V3.2
MoE 685B con DeepSeek Sparse Attention. Medalla de oro IMO. #2 en volumen de OpenRouter.
- Medalla de oro en la IMO
- #2 volume OpenRouter
- MIT
- 410+ GB en Q4
Instalación
Llama 4 Scout 109B
MoE 109B/17B activos, multimodal nativo, contexto 10M. Cabe en una H100. HF con acceso restringido.
- Contexto 10M (!)
- Cabe en una H100
- Visión nativa
- HF gated
- Licencia Llama 4 (cláusula >700M MAU)
Instalación
Preguntas frecuentes
¿Qué modelo funciona mejor en RTX 4090 (24 GB): DeepSeek V3.2 o Llama 4 Scout 109B?
En una RTX 4090, DeepSeek V3.2 no cabe en 24 GB — es necesario trasladar parte de la ejecución a la CPU; Llama 4 Scout 109B tampoco cabe en 24 GB. Consulta el configurador para probar tu GPU concreta.
¿Cuál consume menos VRAM?
En Q4_K_M, Llama 4 Scout 109B cabe en 65 GB frente a 410 GB para su competidor — una diferencia de 345 GB, significativa si buscas una RTX 3060 o una 4060 Ti 8 GB
¿Se pueden usar estos modelos en producción comercial?
DeepSeek V3.2 se distribuye bajo la licencia MIT — de libre uso comercial. Llama 4 Scout 109B está bajo la licencia Llama 4 Community; revisa también las condiciones. Para SaaS, da preferencia a Apache 2.0 o MIT.
¿Cuál elegir en 2026?
Depende de tu restricción principal. Más pequeño / más rápido : Llama 4 Scout 109B (109B). Más capaz : DeepSeek V3.2 (685B). Si dudas, arranca el configurador con tu GPU y tu caso de uso — decidirá en función de ambos.
Alternativas a considerar
Si ninguno de los dos te convence, aquí tienes otros modelos similares que podrías explorar.