성능
직접 벤치마크 비교
Llama 4 Maverick은 컨텍스트 길이와 오픈 접근성에서, Kimi K2.6는 에이전틱 코딩과 여러 프론티어 벤치마크에서 우위를 보입니다. Scout는 비교 불가한 1,000만 토큰 컨텍스트 윈도우를 추가합니다.
Llama 4와 Kimi K2.6는 서로 다른 강점을 목표로 합니다. Maverick은 오픈 웨이트와 1M 컨텍스트를 갖춘 강력한 올라운더입니다. Kimi K2.6는 MoonViT를 통한 네이티브 멀티모달 지원과 함께 에이전틱 작업에 특화된 1T 파라미터 전문 모델입니다. Scout의 1,000만 토큰 컨텍스트 윈도우는 이 비교에서 어떤 모델도 따라올 수 없습니다.
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: 1,000만 토큰 컨텍스트 - Kimi K2.6의 256K보다 39배 길다
Kimi K2.6: MoonViT 400M을 통한 네이티브 멀티모달 (텍스트 + 이미지 + 비디오)
두 패밀리 모두 서로 다른 규모 트레이드오프로 MoE 아키텍처 사용
전체 비교
Llama 4 Maverick vs Kimi K2.6 vs Llama 4 Scout
추론, 코딩, 멀티모달, 아키텍처 지표에 걸친 전체 벤치마크 결과.
| Benchmark | Llama 4 Maverick 400B / 17B 활성 오픈 웨이트 | Kimi K2.6 1T / 32B 활성 에이전틱 | Llama 4 Scout 109B / 17B 활성 장문맥 |
|---|---|---|---|
MMLU Pro 지식 및 추론 | 80.5% | - | 74.3% |
GPQA Diamond 과학 지식 | 69.8% | - | 57.2% |
MMMU 멀티모달 이해 | 73.4% | - | 69.4% |
SWE-Bench Pro 에이전틱 코딩 | - | 58.6% | - |
HLE-Full 고난도 언어 평가 | - | 54.0% | - |
BrowseComp 웹 브라우징 작업 | - | 83.2% | - |
Context Window 최대 토큰 | 1M | 256K | 10M |
Total Parameters 모델 크기 | 400B | 1T | 109B |
Active Parameters 토큰당 | 17B | 32B | 17B |
Number of Experts MoE 라우팅 | 128 | 384 (8+1 공유) | 16 |
Multimodal 입력 모달리티 | 텍스트 + 이미지 | 텍스트 + 이미지 + 비디오 (MoonViT 400M) | 텍스트 + 이미지 |
Meta 공식 모델 카드, Moonshot 기술 보고서, 독립 평가 데이터 기반.
Llama 4 선택
Kimi K2.6 대신 Llama 4를 선택해야 할 때
대규모 컨텍스트 윈도우, 오픈 웨이트 유연성, 검증된 생태계가 필요하다면 Llama 4가 더 나은 선택입니다. Scout의 1,000만 토큰 컨텍스트는 Kimi K2.6의 256K보다 39배 길며, 두 Llama 4 모델 모두 셀프 호스팅 배포를 위한 완전한 오픈 웨이트입니다.
- 1,000만 토큰 컨텍스트 (Scout) - 전체 코드베이스를 한 번에 처리
- Llama 3.1 호환 라이선스 하의 완전한 오픈 웨이트
- 더 낮은 활성 파라미터 비용 (토큰당 17B vs 32B)
- 더 강력한 일반 지식 벤치마크 (MMLU Pro 80.5%)
- 클라우드 제공업체 및 프레임워크 전반의 폭넓은 생태계 지원
- 얼리 퓨전 멀티모달 아키텍처는 외부 비전 인코더나 별도 처리 파이프라인 없이 텍스트와 이미지를 네이티브로 처리합니다. 이 통합 방식은 멀티모달 애플리케이션의 시스템 복잡성과 지연 시간을 줄여줍니다. Maverick의 MMMU 점수 73.4%는 텍스트 추론과 함께 강력한 시각적 이해 능력을 입증합니다.
Kimi K2.6 선택
Kimi K2.6가 우위를 보이는 경우
Kimi K2.6는 에이전틱 코딩 작업과 웹 브라우징에서 뛰어납니다. 384개 전문가를 갖춘 1T 파라미터 규모와 MoonViT 400M을 통한 네이티브 비디오 이해는 복잡한 자율 워크플로에 강력한 선택입니다.
- SWE-Bench Pro 58.6% - 프론티어 에이전틱 코딩 성능
- BrowseComp 83.2% - 우수한 웹 브라우징 및 내비게이션
- HLE-Full 54.0% - 고난도 언어 평가에서 강력한 성능
- MoonViT 400M 인코더를 통한 네이티브 비디오 이해
- 깊은 전문화를 위한 384개 전문가 (8개 선택 + 1개 공유)
- 토큰당 32B 활성 파라미터를 갖춘 총 1T 파라미터는 프로덕션 배포를 위한 실용적인 추론 효율성과 대규모 모델 스케일의 균형을 맞춥니다. Llama 4의 17B보다 활성 파라미터 수가 많음에도 불구하고, 전문가 라우팅 아키텍처는 클라우드 배포에서 컴퓨팅 요구 사항을 관리 가능한 수준으로 유지합니다. 이 규모 우위는 복잡한 에이전틱 작업 전반에 걸쳐 더 깊은 지식 표현과 더 세밀한 출력으로 이어집니다.
FAQ
Llama 4 vs Kimi K2.6에 관해 자주 묻는 질문
프로덕션 배포를 위해 두 모델 중 하나를 선택할 때 개발자들이 자주 묻는 질문들입니다.
Kimi K2.6는 SWE-Bench Pro에서 58.6%를 기록하며 에이전틱 코딩 벤치마크를 선도합니다. 자율 코드 생성, 멀티 파일 리팩토링, 저장소 수준의 버그 수정에 더 강력한 선택입니다. Llama 4 Maverick은 일반적인 코딩 지원에 탄탄한 올라운더이지만 Kimi K2.6의 특화된 에이전틱 성능에는 미치지 못합니다. Llama 4 vs Kimi K2.6 코딩 비교에서의 선택은 완전 자율 에이전트가 필요한지, 아니면 더 긴 컨텍스트를 갖춘 범용 코드 지원이 필요한지에 따라 달라집니다.
Llama 4 Scout는 1,000만 토큰 컨텍스트 윈도우를 제공하며, 이는 Kimi K2.6의 256K 한도보다 39배 더 깁니다. Llama 4 Maverick은 1M 토큰을 제공하며, 이 역시 Kimi K2.6 용량의 거의 4배에 달합니다. 긴 문서 처리, 전체 코드베이스 분석, 또는 단일 프롬프트에서 확장된 멀티턴 대화가 워크플로에 중요하다면, Llama 4 vs Kimi K2.6 비교에서 Llama 4가 이 부문을 확실히 앞섭니다.
Llama 4 모델은 완전한 오픈 웨이트로 vLLM, TGI, 주요 클라우드 제공업체 등 광범위한 프레임워크 지원을 통해 자체 하드웨어에서 다운로드 및 셀프 호스팅이 가능합니다. Kimi K2.6 가중치도 오픈 라이선스 하에 공개되었지만, 총 1T 파라미터 수는 109B의 Llama 4 Scout보다 훨씬 더 많은 인프라를 필요로 합니다. 표준 멀티 GPU 설정에서의 실용적인 로컬 배포를 위해서는 Llama 4가 더 접근하기 쉬운 옵션입니다.
Kimi K2.6는 SWE-Bench Pro 58.6%, BrowseComp 83.2%로 에이전틱 벤치마크를 압도하며, 강력한 자율 코딩 및 웹 내비게이션 능력을 보여줍니다. Llama 4는 이러한 특정 에이전틱 평가에 대한 공개 점수가 없으며, 컨텍스트 길이와 일반 추론을 우선시하는 설계를 가지고 있습니다. 자율 에이전트 워크플로 구축을 위해 Llama 4 vs Kimi K2.6를 비교할 때, Kimi K2.6가 명확한 선두 주자입니다.
Llama 4는 토큰당 17B 파라미터를 활성화하는 반면 Kimi K2.6는 32B를 활성화하여, 토큰당 추론 비용이 낮고 생성 속도가 빠릅니다. Scout의 더 작은 총 크기인 109B는 Kimi K2.6의 1T 파라미터 모델보다 호스팅 비용도 저렴합니다. 높은 요청 볼륨을 처리하는 비용 중심 배포의 경우, Llama 4 vs Kimi K2.6 비교에서 Llama 4가 일반적으로 더 나은 비용 효율성을 제공합니다.
맞습니다. Kimi K2.6는 MoonViT 400M 비전 인코더를 통한 네이티브 비디오 이해를 포함하여, 단일 통합 모델에서 텍스트, 이미지, 비디오를 처리합니다. Llama 4 Scout와 Maverick은 텍스트 및 이미지 입력을 지원하지만 현재 비디오를 네이티브로 처리하지 않습니다. 비디오 분석, 비디오 콘텐츠 모더레이션, 또는 멀티미디어 에이전트 파이프라인이 워크플로에 필요하다면, Llama 4 vs Kimi K2.6 비교에서 Kimi K2.6가 유일한 선택입니다.
Llama 4는 Llama 3.1 커뮤니티 라이선스를 사용하며, 월간 활성 사용자 7억 명을 초과하는 매우 대규모 배포에 대한 특정 조건과 함께 상업적 사용을 허용합니다. Kimi K2.6는 자체 약관과 함께 상업적 사용을 허용하는 오픈 모델 라이선스 하에 공개되었습니다. 두 모델 모두 상업적 배포가 가능하지만, 프로덕션 시스템 구축 전에 사용 사례에 맞는 각 라이선스의 구체적인 조건을 검토해야 합니다.
Llama 4 Maverick은 토큰당 17B 활성 파라미터로 128개 전문가를 사용하며, Scout는 동일한 17B 활성 수로 16개 전문가를 사용합니다. Kimi K2.6는 토큰당 8개 선택 + 1개 공유로 384개 전문가로 확장되어 총 32B 파라미터를 활성화합니다. Llama 4 vs Kimi K2.6 아키텍처 차이는 설계 목표를 반영합니다: Llama 4는 효율성과 컨텍스트 길이를 최적화하고, Kimi K2.6는 더 큰 전문가 풀과 공유 전문가 메커니즘을 통해 전문화 깊이를 극대화합니다.
Llama 4 패밀리
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