Kimi K2（由 Moonshot AI 开发）和 Llama 4（由 Meta 开发）都是基于混合专家 (MoE) 架构的先进开源大型语言模型 (LLM)。每个模型专注于不同的领域，并针对高级用例，具有不同的优势和理念。就在一周前，Llama 4 还是开源 LLM 中无可争议的王者，但现在很多人都认为 Kimi 的最新模型正在与 Meta 的最佳模型展开竞争。在本博客中，我们将针对各种任务测试这两个模型，以找出 Kimi K2 和 Llama 4 中哪个是最佳开源模型。让这场最佳模型之战开始吧！
Kimi K2与Llama 4：模型对比
Moonshot AI 的 Kimi K2 是一个开源的混合专家 (MoE) 模型，总参数量达 1 万亿，其中活跃参数量达 320 亿。该模型配备 128K 个 token 上下文窗口。该模型使用 Muon 优化器进行训练，在编码、推理以及工具集成和多步推理等代理任务方面表现出色。
Meta AI 的 Llama 4 是一个基于混合专家的多模态模型系列，已发布三个不同的版本：Scout、Maverick 和 Behemoth。Scout 配备 170 亿个活动参数和 1000 万个 token 窗口；Maverick 配备 170 亿个活动参数和 1000 万个 token 窗口；而 Behemoth（仍在训练中）据称提供 2880 亿个活动参数和超过 2 万亿个 token！这些模型具有强大的上下文处理能力、改进的敏感内容管理以及更低的拒绝率。
| 特性 | Kimi K2 | Llama 4 Scout | Llama 4 Maverick |
|---|---|---|---|
| 模型类型 | MoE 大型 LLM，开放权重 | MoE 多模态，开放权重 | MoE 多模态，开放权重 |
| 活跃参数 | 32 B | 17 B | 17 B |
| 总参数 | 1 T | 109 B | 400 B |
| 上下文窗口 | 128 K tokens | 1000 万 tokens | 100 万 tokens |
| 关键优势 | 编码、推理、代理任务、开放 | 轻量级、长上下文、高效 | 编码、推理、性能媲美专有模型 |
| 可访问性 | 免费下载并使用 | 公开但有许可限制 | 公开但有许可限制 |
想要了解更多关于这些模型、它们的基准测试和性能，请阅读我们之前的文章：
Kimi K2与Llama 4：基准测试对比
Kimi K2 和 Llama 4 在各项基准测试中均名列前茅。以下是它们的性能简要分析：
| 基准测试 | 含义说明 | Kimi K2 | Llama 4 Maverick |
|---|---|---|---|
| GPQA-Diamond | 用于评估大模型在高等物理推理方面的能力 | 75.1 % | 67.7 % |
| AIME | 用于评估大模型的数学推理能力 | 49.5 % | 25.2 % |
| LiveCodeBench | 测试模型在真实世界编码场景中的能力 | 53.7 % | 47.3 % |
| SWE-bench | 评估模型编写生产级代码的能力 | 65.8 % | 18.4 % |
| OJBench | 衡量模型的问题求解能力 | 27.1 % | — |
| MMLU-Pro | 学术基准，测试一般知识与理解能力 | — | 79.4 % |
Kimi K2和Llama 4：如何访问？
为了测试这些模型在不同任务中的性能，我们将使用聊天界面。
- 对于 Kimi K2：前往 https://www.kimi.com/
- 对于 Llama 4：前往 https://console.groq.com/playground
从屏幕左上角的模型下拉菜单中选择模型。
Kimi K2与Llama 4：性能对比
现在我们已经了解了 Kimi K2 和 Llama 4 之间的各种模型和基准对比，现在我们将测试它们的各项功能，例如：
- 多模态
- 代理行为和工具使用
- 多语言能力
任务 1：多模态
- Llama 4：原生多模态（可以联合处理图像和文本），因此非常适合文档分析、视觉基础和数据丰富的场景。
- Kimi K2：专注于高级推理、编码和代理工具的使用，但与 Llama 相比，原生多模态支持较少。
提示词：“Extract Contents from this image”
图片: Ankit Kumar on X
输出：
点评：
两款 LLM 的输出结果截然不同。Llama 4 感觉像专业人士一样读取了图像中的所有文字。然而，Kimi K2 却表示字迹难以辨认，无法阅读。但仔细观察，Llama 提供的文字与图像中的文字截然不同！该模型在多处（例如患者姓名，甚至诊断）伪造了文本，这堪称 LLM 幻觉的巅峰。
乍一看，Llama 4 的输出似乎像是在进行详细的图像分析，但 Llama 4 的输出注定会欺骗你。虽然 Kimi K2 从一开始就表示它无法理解所写的内容，但这个残酷的事实远胜于美丽的谎言。
因此，在图像分析方面，Kimi K2 和 Llama 4 仍然举步维艰，无法正确读取复杂的图像。
任务 2：代理行为和工具使用
- Kimi K2：专门针对代理工作流进行后期训练——能够执行意图、独立运行 Shell 命令、构建应用/网站、调用 API、自动化数据科学，并开箱即用地执行多步骤工作流。
- Llama 4：虽然其逻辑、视觉和分析能力出色，但其代理行为不够强大或开放（主要为多模态推理）。
提示词：“Find the top 5 stocks on NSE today and tell me what their share price was on 12 January 2025?”
输出：
点评：
Llama 4 无法胜任这项任务。它缺乏代理能力，因此无法访问网页搜索工具来获取提示所需的洞察。现在来看看 Kimi K2，乍一看，Kimi K2 似乎已经完成了任务！但这需要更仔细的审视。它能够根据任务使用不同的工具，但却未能正确理解任务。它原本应该查找当日表现最佳的股票，并给出截至 2025 年 1 月 12 日的价格；但它只是给出了截至 2025 年 1 月 12 日表现最佳的股票列表。代理能力——没错！但智能方面——却没那么强——Kimi K2 只能说还行。
任务 3：多语言能力
- Llama 4：已使用 200 种不同语言的数据进行训练，具备扎实的多语言和跨语言能力。
- Kimi K2：全球支持，尤其擅长中文和英文（中文基准测试中得分最高）。
提示词： “Translate the contents of the pdf to Hindi.PDF Link“
注：要测试 Llama 4 的此提示，您还可以拍摄 PDF 的图像并分享，因为大多数免费 LLM 提供商不允许在其免费计划中上传文档。
输出：
点评：
在这项任务中，两种模型表现同样出色。Llama 4 和 Kimi K2 都能高效地将法语翻译成印地语。两种模型也都能识别这首诗的来源。两种模型生成的响应相同且正确。因此，在多语言支持方面，Kimi K2 与 Llama 4 一样出色。
开源特性和成本
Kimi K2：完全开源，可在本地部署，权重和 API 面向所有人开放，推理和 API 成本显著降低（每 100 万个输入令牌 0.15-0.60 美元，每 100 万个输出令牌 2.50 美元）。
Llama 4：仅在社区许可下可用（可能因地区而异），由于上下文规模，对基础设施的要求略高，并且对于自托管生产用例有时灵活性较低。
最终结论：
| 任务 | Kimi K2 | Llama 4 |
|---|---|---|
| 多模态能力 | ✅ | ❌ |
| 代理行为与工具使用 | ✅ | ❌ |
| 多语言能力 | ❌ | ✅ |
- 使用 Kimi K2：如果您需要高端编码、推理和代理自动化，尤其是在重视完全开源、极低成本和本地部署的情况下。如果您是开发高端工具、工作流程或使用 LLM 的开发者，并且预算有限，那么 Kimi K2 目前在关键指标上处于领先地位。
- 使用 Llama 4：如果您需要极强的上下文记忆能力、出色的语言理解能力以及开源可用性。它在视觉分析、文档处理以及跨模态研究/企业任务方面表现突出。
小结
说 Kimi K2 比 Llama 4 更好可能只是夸大其词。两种型号各有优缺点。Llama 4 速度非常快，而 Kimi K2 功能全面。Llama 4 更容易出错，而 Kimi K2 可能甚至不敢尝试。两者都是优秀的开源模型，并且为用户提供了一系列可与 GPT 4o、Gemini 2.0 Flash 等闭源模型媲美的功能。选择其中之一略有难度，但您可以根据自己的任务进行选择。
或者您也可以两个都试试，看看您更喜欢哪一个？
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