So sánh Kimi K2 và Llama 4 - hai mô hình AI nguồn mở hàng đầu năm 2025

• Kimi K2 của Moonshot AI và Llama 4 của Meta đều là các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) dựa trên kiến trúc Mixture-of-Experts (MoE) với khả năng xử lý cao cấp và mở mã nguồn.

• Thông số chính: Kimi K2 có 1 nghìn tỷ tham số tổng thể, 32 tỷ tham số hoạt động, và hỗ trợ ngữ cảnh lên tới 128.000 token. Trong khi đó, Llama 4 có ba biến thể: Scout (17B params, 10M token), Maverick (17B, 1M token) và Behemoth (đang huấn luyện, dự kiến 288B active params).

• Khả năng xử lý hình ảnh (đa phương thức): Llama 4 có khả năng xử lý hình ảnh tốt hơn về hình thức, nhưng thường "bịa" nội dung (hallucinate). Trong khi đó, Kimi K2 trung thực hơn khi không hiểu rõ ảnh.

• Tác vụ đại diện (Agentic Behavior & Tool Use): Kimi K2 vượt trội trong việc thực hiện chuỗi hành động như truy xuất dữ liệu, lập trình, tích hợp API – điều mà Llama 4 gần như không hỗ trợ.

• Đa ngôn ngữ: Llama 4 hỗ trợ hơn 200 ngôn ngữ, phù hợp với dịch thuật và ngôn ngữ chéo. Kimi K2 cũng hiệu quả, nhưng nổi bật hơn ở tiếng Trung và tiếng Anh.

• Benchmark nổi bật:

  • GPQA-Diamond (Vật lý): Kimi K2 75,1%, Llama 4: 67,7%

  • AIME (Toán học): Kimi K2 49,5%, Llama 4: 25,2%

  • SWE-bench (lập trình sản xuất): Kimi K2 65,8%, Llama 4: 18,4%

  • MMLU-Pro (kiến thức tổng hợp): Llama 4 79,4% (Kimi không có kết quả)

• Chi phí và khả năng triển khai: Kimi K2 là nguồn mở hoàn toàn, có thể tự triển khai với chi phí thấp hơn đáng kể ($0,15-$0,60/1M token đầu vào, $2,50/1M token đầu ra). Llama 4 có giấy phép cộng đồng, hạn chế tùy khu vực.

• Tổng kết bài đánh giá: Kimi K2 chiến thắng ở các hạng mục như coding, tác vụ đại diện, chi phí và minh bạch. Llama 4 phù hợp hơn cho xử lý ngôn ngữ, ngữ cảnh cực dài, và nghiên cứu thị giác.

• Cả hai mô hình đều so sánh được với GPT-4o, Gemini 2.0 Flash – dù mỗi cái có ưu và nhược riêng. Chọn mô hình tùy vào mục đích sử dụng cụ thể của bạn.

📌 Kimi K2 vượt Llama 4 ở các tiêu chí quan trọng như khả năng tác tử, lập trình và chi phí, trong khi Llama 4 nổi bật ở ngôn ngữ, khả năng đa phương thức và xử lý văn bản dài. Kimi K2 là lựa chọn tối ưu cho nhà phát triển yêu cầu tính mở rộng, còn Llama 4 phù hợp hơn với nghiên cứu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên đa nhiệm. Cả hai đều là những bước tiến mạnh mẽ trong lĩnh vực AI nguồn mở năm 2025.

https://www.analyticsvidhya.com/blog/2025/07/kimi-k2-vs-llama-4/