Comparaison de modèles
Llama 4 vs Kimi K2.6 - polyvalence open-weight face à puissance agentique
La famille Llama 4 de Meta (Scout 109B / Maverick 400B) offre la plus longue fenêtre de contexte des modèles ouverts et un accès entièrement open-weight. Kimi K2.6 de Moonshot (1T au total, 32B actifs, 384 experts) repousse les limites en programmation agentique et benchmarks multimodaux. Deux philosophies de conception très différentes - voici comment elles se comparent.
Performance
Comparaison directe des benchmarks
Llama 4 Maverick domine en longueur de contexte et accessibilité ouverte, tandis que Kimi K2.6 excelle en programmation agentique et sur plusieurs benchmarks de pointe. Scout ajoute une fenêtre de contexte de 10M de tokens inégalée.
Llama 4 et Kimi K2.6 ciblent des forces différentes. Maverick est un excellent généraliste avec des poids ouverts et un contexte de 1M. Kimi K2.6 est un spécialiste à 1T de paramètres conçu pour les tâches agentiques, avec un support multimodal natif via MoonViT. La fenêtre de contexte de 10M de Scout reste inégalée dans cette comparaison.
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 : contexte de 10M de tokens - 39x plus long que les 256K de Kimi K2.6
Kimi K2.6 : multimodal natif via MoonViT 400M (texte + image + vidéo)
Les deux familles utilisent l'architecture MoE avec des compromis d'échelle différents
Comparaison complète
Llama 4 Maverick vs Kimi K2.6 vs Llama 4 Scout
Résultats complets des benchmarks en raisonnement, programmation, multimodal et métriques d'architecture.
| Benchmark | Llama 4 Maverick 400B / 17B actifs Open Weight | Kimi K2.6 1T / 32B actifs Agentique | Llama 4 Scout 109B / 17B actifs Long contexte |
|---|---|---|---|
MMLU Pro Connaissances et raisonnement | 80.5% | - | 74.3% |
GPQA Diamond Connaissances scientifiques | 69.8% | - | 57.2% |
MMMU Compréhension multimodale | 73.4% | - | 69.4% |
SWE-Bench Pro Programmation agentique | - | 58.6% | - |
HLE-Full Évaluation linguistique avancée | - | 54.0% | - |
BrowseComp Tâches de navigation web | - | 83.2% | - |
Context Window Tokens max | 1M | 256K | 10M |
Total Parameters Taille du modèle | 400B | 1T | 109B |
Active Parameters Par token | 17B | 32B | 17B |
Number of Experts Routage MoE | 128 | 384 (8+1 shared) | 16 |
Multimodal Modalités d'entrée | Text + Image | Text + Image + Video (MoonViT 400M) | Text + Image |
Données issues de la fiche officielle de Meta, du rapport technique de Moonshot et d'évaluations indépendantes.
Choisir Llama 4
Quand choisir Llama 4 plutôt que Kimi K2.6
Llama 4 est le meilleur choix lorsque vous avez besoin de fenêtres de contexte massives, de flexibilité open-weight ou d'un écosystème éprouvé. Le contexte de 10M de tokens de Scout est 39x plus long que les 256K de Kimi K2.6, et les deux modèles Llama 4 sont entièrement open-weight pour un déploiement auto-hébergé.
- Contexte de 10M de tokens (Scout) - traitez des bases de code entières en un seul appel
- Entièrement open-weight sous licence compatible Llama 3.1
- Coût en paramètres actifs plus faible (17B vs 32B par token)
- Meilleurs benchmarks de connaissances générales (MMLU Pro 80,5%)
- Large support écosystème chez les fournisseurs cloud et frameworks
Choisir Kimi K2.6
Quand Kimi K2.6 a l'avantage
Kimi K2.6 excelle dans les tâches de programmation agentique et la navigation web. Son échelle de 1T de paramètres avec 384 experts et la compréhension vidéo native via MoonViT 400M en font un choix solide pour les workflows autonomes complexes.
- SWE-Bench Pro 58,6% - performances de pointe en programmation agentique
- BrowseComp 83,2% - excellente navigation et exploration web
- HLE-Full 54,0% - solide en évaluation linguistique avancée
- Compréhension vidéo native via l'encodeur MoonViT 400M
- 384 experts (8 sélectionnés + 1 partagé) pour une spécialisation approfondie
Famille Llama 4
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