Modellvergleich
Llama 4 vs Kimi K2.6 - Open-Weight-Vielseitigkeit trifft Agenten-Kraftpaket
Metas Llama-4-Familie (Scout 109B / Maverick 400B) bringt das längste Kontextfenster offener Modelle und vollen Open-Weight-Zugang. Moonshots Kimi K2.6 (1T gesamt, 32B aktiv, 384 Experten) verschiebt die Grenzen bei agentischem Coding und multimodalen Benchmarks. Zwei sehr unterschiedliche Designphilosophien - so schneiden sie im Vergleich ab.
Leistung
Direkter Benchmark-Vergleich
Llama 4 Maverick führt bei Kontextlänge und offener Zugänglichkeit, während Kimi K2.6 bei agentischem Coding und mehreren Frontier-Benchmarks dominiert. Scout ergänzt mit einem unerreichten 10M-Token-Kontextfenster.
Llama 4 und Kimi K2.6 zielen auf unterschiedliche Stärken ab. Maverick ist ein starker Allrounder mit offenen Gewichten und 1M Kontext. Kimi K2.6 ist ein 1T-Parameter-Spezialist für agentische Aufgaben mit nativem multimodalem Support über MoonViT. Scouts 10M-Kontextfenster bleibt in diesem Vergleich unerreicht.
Kimi K2.6: SWE-Bench Pro 58,6%, HLE-Full 54,0%, BrowseComp 83,2%
Maverick: MMLU Pro 80,5%, GPQA Diamond 69,8%, MMMU 73,4%
Scout: 10M-Token-Kontext - 39-mal länger als Kimi K2.6s 256K
Kimi K2.6: nativ multimodal über MoonViT 400M (Text + Bild + Video)
Beide Familien nutzen MoE-Architektur mit unterschiedlichen Skalierungs-Tradeoffs
Vollständiger Vergleich
Llama 4 Maverick vs Kimi K2.6 vs Llama 4 Scout
Vollständige Benchmark-Ergebnisse über Reasoning, Coding, Multimodal und Architektur-Metriken.
| Benchmark | Llama 4 Maverick 400B / 17B aktiv Open Weight | Kimi K2.6 1T / 32B aktiv Agentisch | Llama 4 Scout 109B / 17B aktiv Long Context |
|---|---|---|---|
MMLU Pro Wissen & Reasoning | 80.5% | - | 74.3% |
GPQA Diamond Wissenschaftliches Wissen | 69.8% | - | 57.2% |
MMMU Multimodales Verständnis | 73.4% | - | 69.4% |
SWE-Bench Pro Agentisches Coding | - | 58.6% | - |
HLE-Full Schwierige Sprachevaluation | - | 54.0% | - |
BrowseComp Web-Browsing-Aufgaben | - | 83.2% | - |
Context Window Max. Token | 1M | 256K | 10M |
Total Parameters Modellgröße | 400B | 1T | 109B |
Active Parameters Pro Token | 17B | 32B | 17B |
Number of Experts MoE-Routing | 128 | 384 (8+1 shared) | 16 |
Multimodal Eingabemodalitäten | Text + Bild | Text + Bild + Video (MoonViT 400M) | Text + Bild |
Daten aus Metas offiziellem Model Card, Moonshots technischem Bericht und unabhängigen Evaluierungen.
Llama 4 wählen
Wann du Llama 4 statt Kimi K2.6 wählen solltest
Llama 4 ist die bessere Wahl, wenn du massive Kontextfenster, Open-Weight-Flexibilität oder ein bewährtes Ökosystem brauchst. Scouts 10M-Token-Kontext ist 39-mal länger als Kimi K2.6s 256K, und beide Llama-4-Modelle sind vollständig Open-Weight für selbstgehostetes Deployment.
- 10M-Token-Kontext (Scout) - ganze Codebasen in einem Aufruf verarbeiten
- Vollständig Open-Weight unter Llama 3.1 kompatibler Lizenz
- Geringere aktive Parameterkosten (17B vs 32B pro Token)
- Stärkere allgemeine Wissens-Benchmarks (MMLU Pro 80,5%)
- Breite Ökosystem-Unterstützung bei Cloud-Anbietern und Frameworks
Kimi K2.6 wählen
Wann Kimi K2.6 die Nase vorn hat
Kimi K2.6 glänzt bei agentischen Coding-Aufgaben und Web-Browsing. Seine 1T-Parameter-Skalierung mit 384 Experten und natives Videoverständnis über MoonViT 400M machen es zur starken Wahl für komplexe autonome Workflows.
- SWE-Bench Pro 58,6% - Frontier-Leistung bei agentischem Coding
- BrowseComp 83,2% - exzellentes Web-Browsing und Navigation
- HLE-Full 54,0% - stark bei schwieriger Sprachevaluation
- Natives Videoverständnis über MoonViT 400M Encoder
- 384 Experten (8 ausgewählt + 1 geteilt) für tiefe Spezialisierung
Llama-4-Familie
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