Head-to-Head Model Comparison

Llama 5 vs DeepSeek V4 Pro

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति

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Llama 5Profile

DeepSeek V4 ProProfile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

Llama 5

ओपन-वेट्स फाउंडेशन मॉडल

Meta का Llama 5 प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 5M कॉन्टेक्स्ट विंडो, 65 टोकन/सेकंड स्पीड और निःशुल्क ओपन-वेट्स एक्सेस के साथ 94/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करता ह

Intelligence Index94 / 100

Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

5M tokens

SWE-bench Verified:

74%

DeepSeek

DeepSeek V4 Pro

ऑटोनॉमस एजेंटिक मॉडल

DeepSeek का DeepSeek V4 Pro ऑटोनॉमस एजेंट वर्कफ़्लो, टूल कॉलिंग और मल्टी-स्टेप ऑटोमेशन के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 1M कॉन्टेक्स्ट विंडो, 80 टोकन/सेकंड स्पीड और $1.32/$3.96 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 53/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान

Intelligence Index53 / 100

Input Token:

$1.32 / 1M

Output Token:

$3.96 / 1M

Context Window:

1M tokens

SWE-bench Verified:

68.5%

एक नज़र में मुख्य अंतर

Llama 5 is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
Llama 5 has a larger context window (5M vs 1M tokens).
DeepSeek V4 Pro is faster at 80 tok/s vs 65 tok/s.
Llama 5 leads on SWE-bench coding (74.0% vs 68.5%).

Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →

Feature	Llama 5	DeepSeek V4 Pro
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100)	94	53
Provider	Meta	DeepSeek
Input Price Cost per million input tokens	$0.00 / 1M	$1.32 / 1M
Output Price Cost per million output tokens	$0.00 / 1M	$3.96 / 1M
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M	$0.00 / 1M	$0.76 / 1M
Context Window Maximum input + output tokens	5M tokens~7,500 A4 pages of text	1M tokens~1,500 A4 pages of text
Max Output Tokens Per single request	128K	128K
Throughput Speed Tokens generated per second	65 tok/s	80 tok/s
SWE-bench Verified Real-world software engineering	74%	68.5%
GPQA Diamond Graduate-level reasoning	84%	81.2%
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens	$0.00 / 1M	$0.14 / 1M

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework

Coding

Llama 5

+5.5% SWE-bench lead

Cost

Llama 5

1.0x cheaper monthly runtime

Speed

DeepSeek V4 Pro

+23% faster generation

Context

Llama 5

5M tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

Llama 5DeepSeek V4 Pro

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

74%vs68.5%

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

84%vs81.2%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

87%vs88.9%

LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1485ptsvs1438pts

Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.

N/Avs15.6%

Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.

N/Avs46.5%

SciCode (Scientific Computing)

Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.

N/Avs43%

LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

68%vs70.2%

AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

88%vs91%

Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

N/Avs90%

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

65 tok/s vs80 tok/s

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better

Llama 50.85s

DeepSeek V4 Pro0.58s

Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time

Llama 58.54s

DeepSeek V4 Pro6.83s

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

Daily Input Tokens100K / day

10K500K1M

Daily Output Tokens30K / day

5K150K300K

Prompt Cache Hit Ratio50% cached

0% (Cold)50%90% (Warm)

Llama 5 Monthly API Bill

$0.00 / month

$0/1M in · $0/1M out

DeepSeek V4 Pro Monthly API Bill

$5.75 / month

$1.32/1M in · $3.96/1M out

Llama 5 saves approximately $5.75 / month (100%) under this workload.1.0x Savings

Llama 5 · Strengths & Key Advantages

5M कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 128K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 74% · GPQA Diamond 84%)
65 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 850ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (600B+ total (~40-80B )) — vLLM, Ollama या निजी GPU क्लस्टर पर सेल्फ-होस्टिंग के लिए उपयुक्त

Considerations & Trade-offs

पूर्ण प्रिसिजन में लोकल GPU सर्वर पर चलाने के लिए पर्याप्त VRAM और हार्डवेयर संसाधनों की आवश्यकता होती है
अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है

DeepSeek V4 Pro · Strengths & Key Advantages

1M कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 128K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 68.5% · GPQA Diamond 81.2%)
80 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 580ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (MoE (Colossal)) — vLLM, Ollama या निजी GPU क्लस्टर पर सेल्फ-होस्टिंग के लिए उपयुक्त

Considerations & Trade-offs

पूर्ण प्रिसिजन में लोकल GPU सर्वर पर चलाने के लिए पर्याप्त VRAM और हार्डवेयर संसाधनों की आवश्यकता होती है
अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

Metric	Llama 5	DeepSeek V4 Pro
Cost per Task Estimated USD to finish one task	$0.00	$0.67
Output Tokens / Task Tokens generated per task	40K	52K
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task	20K	25K

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Feature	Llama 5	DeepSeek V4 Pro
Official API Model ID (SDK)	meta-llama/Llama-5	deepseek-reasoner
API Protocol	OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI	OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date	2026-04	2026-08
Knowledge Cutoff	January 2026	May 2026
Architecture	Mixture-of-Experts with recursive self-improvement (~600B total, 40-80B active)	Next-Gen Sparse MoE with Agent RL Tuning
Parameters	600B+ total (~40-80B active)	MoE (Colossal)
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)	Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud	Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud
Long-Context Tier (>128K/200K)	Free across full context window (only KV-cache VRAM scales)	Flat rate ($1.32/1M in) across full 1000K window
Prompt Cache Policy & TTL	Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)	Automatic prefix caching at $0.14/1M (no extra cache-write fee)
Computer Use / GUI Agent	Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)	API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)
MCP & Parallel Tool Calling	Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema	Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & Sandbox	Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools	Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools
Official Fine-Tuning Support	Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)	Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)
Multimodal Token Billing	Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) · Audio (~25–32 tokens/sec) · Video (~258–300 tokens/sec)	Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAM	BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 372 GB VRAM (4-bit Quantized) · 1290 GB VRAM (Native BF16)	BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 43 GB VRAM (4-bit Quantized) · 151 GB VRAM (Native BF16)
Safety & Frontier Classification	Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)	Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)	100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control	100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control
Input Modalities	text, vision, video, audio	text
Output Modalities	text	text

Llama 5 vs DeepSeek V4 Pro: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

Which is more intelligent, Llama 5 or DeepSeek V4 Pro?

Llama 5 is more intelligent. It scores 94 compared with 53 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

DeepSeek V4 Pro is faster, generating 80 tokens per second compared with 65 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Llama 5 is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $0.76 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

DeepSeek V4 Pro has lower latency, with a time to first token of 0.58s compared with 0.85s.

Which model has a larger context window?

Llama 5 has a larger context window, supporting 5M tokens compared with 1M tokens.

निष्कर्ष

Llama 5 (प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और DeepSeek V4 Pro (ऑटोनॉमस एजेंट वर्कफ़्लो, टूल कॉलिंग और मल्टी-स्टेप ऑटोमेशन, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: Llama 5 जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, DeepSeek V4 Pro तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और Llama 5 बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए Llama 5 या DeepSeek V4 Pro में से कौन बेहतर है?+

समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में Llama 5 आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।

Llama 5 और DeepSeek V4 Pro में किसका API सस्ता है?+

Llama 5 की इनपुट/आउटपुट कीमत $0.00 / $0.00 प्रति 1M टोकन है और DeepSeek V4 Pro की $1.32 / $3.96 है। समग्र लागत में Llama 5 अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

Llama 5 में 5M टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि DeepSeek V4 Pro में 1M टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में DeepSeek V4 Pro तेज़ है।

AI Terminology & Guide

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Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Tokens & Pricing Context Window AI Benchmarks Reasoning Models Tool Calling Model Context Protocol (MCP)

Llama 5 vs DeepSeek V4 Pro

किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

Llama 5

DeepSeek V4 Pro

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

Llama 5 · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

DeepSeek V4 Pro · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Token Use & Task Economics

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Llama 5 vs DeepSeek V4 Pro: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

निष्कर्ष

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

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