Kimi K2与Llama 4全面对比：开源MoE大模型多模态、代理能力及基准性能评测 第1张

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。

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。

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？