Comparación de modelos
Llama 4 vs Kimi K2.6: versatilidad de pesos abiertos frente a potencia agéntica
La familia Llama 4 de Meta (Scout 109B / Maverick 400B) ofrece la ventana de contexto más larga en modelos abiertos y acceso completo a pesos abiertos. Kimi K2.6 de Moonshot (1T total, 32B activos, 384 expertos) empuja la frontera en programación agéntica y benchmarks multimodales. Dos filosofías de diseño muy diferentes: así se comparan.
Rendimiento
Comparativa directa de benchmarks
Llama 4 Maverick lidera en longitud de contexto y accesibilidad abierta, mientras que Kimi K2.6 domina en programación agéntica y varios benchmarks de frontera. Scout añade una ventana de contexto de 10M tokens sin rival.
Llama 4 y Kimi K2.6 apuntan a fortalezas diferentes. Maverick es un todoterreno sólido con pesos abiertos y contexto de 1M. Kimi K2.6 es un especialista de 1T parámetros diseñado para tareas agénticas, con soporte multimodal nativo vía MoonViT. La ventana de contexto de 10M de Scout sigue sin rival en esta comparación.
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: contexto de 10M tokens, 39x más largo que los 256K de Kimi K2.6
Kimi K2.6: multimodal nativo vía MoonViT 400M (texto + imagen + vídeo)
Ambas familias usan arquitectura MoE con diferentes compromisos de escala
Comparativa completa
Llama 4 Maverick vs Kimi K2.6 vs Llama 4 Scout
Resultados completos de benchmarks en razonamiento, programación, multimodal y métricas de arquitectura.
| Benchmark | Llama 4 Maverick 400B / 17B activos Pesos abiertos | Kimi K2.6 1T / 32B activos Agéntico | Llama 4 Scout 109B / 17B activos Contexto largo |
|---|---|---|---|
MMLU Pro Conocimiento y razonamiento | 80.5% | - | 74.3% |
GPQA Diamond Conocimiento científico | 69.8% | - | 57.2% |
MMMU Comprensión multimodal | 73.4% | - | 69.4% |
SWE-Bench Pro Programación agéntica | - | 58.6% | - |
HLE-Full Evaluación lingüística difícil | - | 54.0% | - |
BrowseComp Tareas de navegación web | - | 83.2% | - |
Context Window Tokens máximos | 1M | 256K | 10M |
Total Parameters Tamaño del modelo | 400B | 1T | 109B |
Active Parameters Por token | 17B | 32B | 17B |
Number of Experts Enrutamiento MoE | 128 | 384 (8+1 shared) | 16 |
Multimodal Modalidades de entrada | Text + Image | Text + Image + Video (MoonViT 400M) | Text + Image |
Datos de la ficha oficial de Meta, el informe técnico de Moonshot y evaluaciones independientes.
Elige Llama 4
Cuándo elegir Llama 4 sobre Kimi K2.6
Llama 4 es la mejor opción cuando necesitas ventanas de contexto masivas, flexibilidad de pesos abiertos o un ecosistema consolidado. El contexto de 10M tokens de Scout es 39x más largo que los 256K de Kimi K2.6, y ambos modelos Llama 4 tienen pesos completamente abiertos para despliegue propio.
- Contexto de 10M tokens (Scout): procesa repositorios completos en una sola llamada
- Pesos completamente abiertos bajo licencia compatible con Llama 3.1
- Menor coste de parámetros activos (17B vs 32B por token)
- Benchmarks de conocimiento general más fuertes (MMLU Pro 80.5%)
- Amplio soporte del ecosistema en proveedores cloud y frameworks
Elige Kimi K2.6
Cuándo Kimi K2.6 tiene ventaja
Kimi K2.6 destaca en tareas de programación agéntica y navegación web. Su escala de 1T parámetros con 384 expertos y comprensión de vídeo nativa vía MoonViT 400M lo convierten en una opción sólida para flujos de trabajo autónomos complejos.
- SWE-Bench Pro 58.6%: rendimiento de frontera en programación agéntica
- BrowseComp 83.2%: excelente navegación web
- HLE-Full 54.0%: sólido en evaluación lingüística difícil
- Comprensión de vídeo nativa vía codificador MoonViT 400M
- 384 expertos (8 seleccionados + 1 compartido) para especialización profunda
Familia Llama 4
Explora más comparaciones y modelos Llama 4
Profundiza en los modelos individuales de Llama 4 o mira cómo se comparan con otros modelos abiertos de frontera.
Comenzar
Prueba los modelos Llama 4 gratis
Empieza a chatear con Llama 4 Maverick o Scout al instante. Sin configuración: compara los modelos tú mismo y descubre cuál encaja en tu flujo de trabajo.