Kimi K2（由 Moonshot AI 開發）和 Llama 4（由 Meta 開發）都是基於混合專家 (MoE) 架構的先進開源大型語言模型 (LLM)。每個模型專注於不同的領域，並針對高階用例，具有不同的優勢和理念。就在一週前，Llama 4 還是開源 LLM 中無可爭議的王者，但現在很多人都認為 Kimi 的最新模型正在與 Meta 的最佳模型展開競爭。在本部落格中，我們將針對各種任務測試這兩個模型，以找出 Kimi K2 和 Llama 4 中哪個是最佳開源模型。讓這場最佳模型之戰開始吧！
Kimi K2與Llama 4：模型對比
Moonshot AI 的 Kimi K2 是一個開源的混合專家 (MoE) 模型，總引數量達 1 萬億，其中活躍引數量達 320 億。該模型配備 128K 個 token 上下文視窗。該模型使用 Muon 最佳化器進行訓練，在編碼、推理以及工具整合和多步推理等代理任務方面表現出色。
Meta AI 的 Llama 4 是一個基於混合專家的多模態模型系列，已釋出三個不同的版本：Scout、Maverick 和 Behemoth。Scout 配備 170 億個活動引數和 1000 萬個 token 視窗；Maverick 配備 170 億個活動引數和 1000 萬個 token 視窗；而 Behemoth（仍在訓練中）據稱提供 2880 億個活動引數和超過 2 萬億個 token！這些模型具有強大的上下文處理能力、改進的敏感內容管理以及更低的拒絕率。
| 特性 | Kimi K2 | Llama 4 Scout | Llama 4 Maverick |
|---|---|---|---|
| 模型型別 | MoE 大型 LLM，開放權重 | MoE 多模態，開放權重 | MoE 多模態，開放權重 |
| 活躍引數 | 32 B | 17 B | 17 B |
| 總引數 | 1 T | 109 B | 400 B |
| 上下文視窗 | 128 K tokens | 1000 萬 tokens | 100 萬 tokens |
| 關鍵優勢 | 編碼、推理、代理任務、開放 | 輕量級、長上下文、高效 | 編碼、推理、效能媲美專有模型 |
| 可訪問性 | 免費下載並使用 | 公開但有許可限制 | 公開但有許可限制 |
想要了解更多關於這些模型、它們的基準測試和效能，請閱讀我們之前的文章：
Kimi K2與Llama 4：基準測試對比
Kimi K2 和 Llama 4 在各項基準測試中均名列前茅。以下是它們的效能簡要分析：
| 基準測試 | 含義說明 | Kimi K2 | Llama 4 Maverick |
|---|---|---|---|
| GPQA-Diamond | 用於評估大模型在高等物理推理方面的能力 | 75.1 % | 67.7 % |
| AIME | 用於評估大模型的數學推理能力 | 49.5 % | 25.2 % |
| LiveCodeBench | 測試模型在真實世界編碼場景中的能力 | 53.7 % | 47.3 % |
| SWE-bench | 評估模型編寫生產級程式碼的能力 | 65.8 % | 18.4 % |
| OJBench | 衡量模型的問題求解能力 | 27.1 % | — |
| MMLU-Pro | 學術基準，測試一般知識與理解能力 | — | 79.4 % |
Kimi K2和Llama 4：如何訪問？
為了測試這些模型在不同任務中的效能，我們將使用聊天介面。
- 對於 Kimi K2：前往 https://www.kimi.com/
- 對於 Llama 4：前往 https://console.groq.com/playground
從螢幕左上角的模型下拉選單中選擇模型。
Kimi K2與Llama 4：效能對比
現在我們已經瞭解了 Kimi K2 和 Llama 4 之間的各種模型和基準對比，現在我們將測試它們的各項功能，例如：
- 多模態
- 代理行為和工具使用
- 多語言能力
任務 1：多模態
- Llama 4：原生多模態（可以聯合處理影像和文字），因此非常適合文件分析、視覺基礎和資料豐富的場景。
- Kimi K2：專注於高階推理、編碼和代理工具的使用，但與 Llama 相比，原生多模態支援較少。
提示詞：“Extract Contents from this image”
圖片: Ankit Kumar on X
輸出：
點評：
兩款 LLM 的輸出結果截然不同。Llama 4 感覺像專業人士一樣讀取了影像中的所有文字。然而，Kimi K2 卻表示字跡難以辨認，無法閱讀。但仔細觀察，Llama 提供的文字與影像中的文字截然不同！該模型在多處（例如患者姓名，甚至診斷）偽造了文字，這堪稱 LLM 幻覺的巔峰。
乍一看，Llama 4 的輸出似乎像是在進行詳細的影像分析，但 Llama 4 的輸出註定會欺騙你。雖然 Kimi K2 從一開始就表示它無法理解所寫的內容，但這個殘酷的事實遠勝於美麗的謊言。
因此，在影像分析方面，Kimi K2 和 Llama 4 仍然舉步維艱，無法正確讀取複雜的影像。
任務 2：代理行為和工具使用
- Kimi K2：專門針對代理工作流進行後期訓練——能夠執行意圖、獨立執行 Shell 命令、構建應用/網站、呼叫 API、自動化資料科學，並開箱即用地執行多步驟工作流。
- Llama 4：雖然其邏輯、視覺和分析能力出色，但其代理行為不夠強大或開放（主要為多模態推理）。
提示詞：“Find the top 5 stocks on NSE today and tell me what their share price was on 12 January 2025?”
輸出：
點評：
Llama 4 無法勝任這項任務。它缺乏代理能力，因此無法訪問網頁搜尋工具來獲取提示所需的洞察。現在來看看 Kimi K2，乍一看，Kimi K2 似乎已經完成了任務！但這需要更仔細的審視。它能夠根據任務使用不同的工具，但卻未能正確理解任務。它原本應該查詢當日表現最佳的股票，並給出截至 2025 年 1 月 12 日的價格；但它只是給出了截至 2025 年 1 月 12 日表現最佳的股票列表。代理能力——沒錯！但智慧方面——卻沒那麼強——Kimi K2 只能說還行。
任務 3：多語言能力
- Llama 4：已使用 200 種不同語言的資料進行訓練，具備紮實的多語言和跨語言能力。
- Kimi K2：全球支援，尤其擅長中文和英文（中文基準測試中得分最高）。
提示詞： “Translate the contents of the pdf to Hindi.PDF Link“
注：要測試 Llama 4 的此提示，您還可以拍攝 PDF 的影像並分享，因為大多數免費 LLM 提供商不允許在其免費計劃中上傳文件。
輸出：
點評：
在這項任務中，兩種模型表現同樣出色。Llama 4 和 Kimi K2 都能高效地將法語翻譯成印地語。兩種模型也都能識別這首詩的來源。兩種模型生成的響應相同且正確。因此，在多語言支援方面，Kimi K2 與 Llama 4 一樣出色。
開源特性和成本
Kimi K2：完全開源，可在本地部署，權重和 API 面向所有人開放，推理和 API 成本顯著降低（每 100 萬個輸入令牌 0.15-0.60 美元，每 100 萬個輸出令牌 2.50 美元）。
Llama 4：僅在社羣許可下可用（可能因地區而異），由於上下文規模，對基礎設施的要求略高，並且對於自託管生產用例有時靈活性較低。
最終結論：
| 任務 | Kimi K2 | Llama 4 |
|---|---|---|
| 多模態能力 | ✅ | ❌ |
| 代理行為與工具使用 | ✅ | ❌ |
| 多語言能力 | ❌ | ✅ |
- 使用 Kimi K2：如果您需要高階編碼、推理和代理自動化，尤其是在重視完全開源、極低成本和本地部署的情況下。如果您是開發高階工具、工作流程或使用 LLM 的開發者，並且預算有限，那麼 Kimi K2 目前在關鍵指標上處於領先地位。
- 使用 Llama 4：如果您需要極強的上下文記憶能力、出色的語言理解能力以及開源可用性。它在視覺分析、文件處理以及跨模態研究/企業任務方面表現突出。
小結
說 Kimi K2 比 Llama 4 更好可能只是誇大其詞。兩種型號各有優缺點。Llama 4 速度非常快，而 Kimi K2 功能全面。Llama 4 更容易出錯，而 Kimi K2 可能甚至不敢嘗試。兩者都是優秀的開源模型，並且為使用者提供了一系列可與 GPT 4o、Gemini 2.0 Flash 等閉源模型媲美的功能。選擇其中之一略有難度，但您可以根據自己的任務進行選擇。
或者您也可以兩個都試試，看看您更喜歡哪一個？
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