2025 年万亿参数 AI 模型 TOP 排名:Kimi K2、Gemini、LLaMA 与 Claude 全面对比指南
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2025 年 8 月 16 日凌晨,北京时区刚刚切换,一条推文炸醒全球开发者:“1 T 参数不再是 PPT,今晚就能 docker run。”
配图是 Kimi K2 的紫色图标——月之暗面把万亿巨兽开源,并同步上线 API。
与此同时,Google DeepMind 的 Gemini 2.5 Ultra 正把上下文窗口卷到百万级;Meta 的 Claude 4.1 Opus 则在安全合规赛道继续断层。
到底谁才是 2025 年的“真·王者”?
这篇 3500+ 字的终极横评,一次性拉满数据、实战、价格、生态,把 Kimi K2、Gemini、LLaMA 4、Claude 4.1 按在擂台上打到见血。
读完你可以直接复制文末的“选型决策树”,五分钟内告诉老板该把预算砸给谁。
一张实时雷达:四款模型的核心能力对比
第一章:参数不是全部,却是门票
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|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Kimi K2 | 1.0 T | 32 B | 384 专家 MoE + MuonClip | |||||
| Gemini 2.5 Ultra | 1.2 T | 60 B | Pathways 稀疏路由 | |||||
| Claude 4.1 Opus | 1.1 T | 55 B | Constitutional RLHF v4 | |||||
| LLaMA 4 | 0.7 T | 70 B | 全开源 Dense + MoE 混合 |
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Kimi K2 把“万亿”拆成 384 个专家,每次只激活 32 B,单卡 A100 80 G 即可推理 。
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Gemini 走 Google Pathways,TPU v6 集群才能跑满血版。
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Claude 参数看似相近,但安全对齐占掉 15 % 额外开销。
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LLaMA 4 参数最小,却用 100 % 开源换生态。
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第二章:上下文军备竞赛——从 128 K 到 1 M
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|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Kimi K2 | 128 K | 1.8 s | 读完《三体》+写续集 | |||||
| Gemini 2.5 Ultra | 1 M | 2.9 s | 一次性读 100 份财报 | |||||
| Claude 4.1 Opus | 200 K | 3.2 s | 法律合同 50 份并发 | |||||
| LLaMA 4 | 128 K | 2.1 s | 本地私有化长文档 |
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Gemini 虽然标 1 M,但 TPU 独占,普通开发者只能拿到 256 K 体验版。
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Kimi K2 128 K 已覆盖 95 % 业务场景,延迟还最低。
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Claude 的 200 K 在企业级合规场景是刚需。
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第三章:代码与数学——谁才是程序员的“瑞士军刀”
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|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| SWE-bench Verified | 65.8 % | 62.3 % | 67.2 % | 58.5 % | ||||||
| AIME 2025 | 49.5 % | 42.1 % | 47.0 % | 41.0 % | ||||||
| LiveCodeBench v6 | 53.7 % | 48.0 % | 50.9 % | 46.2 % |
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Claude 在软件工程略胜,但数学被 Kimi K2 反超 。
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Gemini 多模态抢眼,代码赛道却掉队。
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LLaMA 4 开源最高,但受限于算力,成绩稍逊。
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第四章:价格屠刀——把 Token 打成白菜价
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|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Kimi K2 | 4 元 | 6 元 | ✅ 开源 | |||||
| Gemini 2.5 Ultra | 30 元 | 60 元 | ❌ 闭源 | |||||
| Claude 4.1 Opus | 15 元 | 75 元 | ❌ 闭源 | |||||
| LLaMA 4 | 0 元(自部署) | 0 元 | ✅ 开源 |
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Kimi K2 价格是 Claude 的 1/5,GPT-4.1 的 1/7。
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LLaMA 4 零授权费,但 GPU 租金≈ 15 元/小时。
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Gemini 仅 Google Cloud 配额,企业版捆绑销售。
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第五章:生态与工具——开源 vs 闭源的终极对决
5.1 开源阵营
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Kimi K2
- 权重、代码、训练日志全放 Hugging Face
- 社区已跑出 500+ 微调衍生模型,日均下载 1.8 万
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LLaMA 4
- Meta 官方维护 2000+ 插件,社区贡献 5000+ 脚本
- 一键
pip install llama-cpp-python本地推理
5.2 闭源阵营
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Gemini
- 深度嵌入 Google Workspace、Vertex AI
- TPU v6 独占,普通开发者只能“望卡兴叹”
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Claude
- 企业级合规、SOC2、ISO 27001 一手包办
- Workbench 一键对接 Slack、Notion、Jira
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第六章:实战落地——三条业务线的选型决策树

6.1 跨境电商商品文案
- 需求:每日 10 万条多语言文案,成本 GPT-4 微调版
6.2 律师事务所合同审查
- 需求:SOC2、数据不出境、100 % 可追溯
- 选型:Claude 4.1 企业协议 → 年付 50 万,包过审计
6.3 高校科研代码生成
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需求:免费、可魔改、离线运行
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选型:LLaMA 4 + 3090 8 卡 → 0 授权费,3 天训练出专用代码模型
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第七章:未来 90 天路线图
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|---|---|---|---|---|---|---|
| 2025-09-01 | Kimi K2-V 多模态版发布 | 补齐图像/音频短板 | ||||
| 2025-09-15 | Google 开放 Gemini 2.5 1 M 窗口公测 | 开发者狂欢 | ||||
| 2025-10-01 | Claude 4.2 企业级 Long Context 512 K | 法律金融狂喜 | ||||
| 2025-10-15 | LLaMA 4 INT4 量化版放出 | 单卡 3090 可跑 |
结论:没有银弹,只有场景
- 极致性价比 → Kimi K2
- 企业合规 → Claude 4.1
- 百万上下文 → Gemini 2.5
- 纯开源 → LLaMA 4
把本文的“选型决策树”截图发给你的 CTO,今晚就能睡个好觉——
因为 2025 年的万亿参数战争,不再是“谁最大”,而是“谁最适合”。
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