이 모델의 강점은 무엇인가요?

전설적인 높은 파라미터 수 (2.5T 이상) 매우 긴 컨텍스트 길이 (1M 이상) 차세대 플래그십 모델에 대한 기대

이 모델의 약점은 무엇인가요?

공식 정보 미발표 출시일이 소문에 기반하여 불확실 라이선스 및 평가 데이터 부재

어떤 용도에 가장 적합한가요?

일반 텍스트 생성 추론 태스크 자연어 이해

Moonshot AI독점

Kimi K3

Name: Kimi K3
Author: Moonshot AI

이 모델 비교

Kimi K3는 Moonshot AI가 2026년 7월 16일 공개한 오픈 웨이트 플래그십 모델로, 현재까지 가장 큰 오픈 웨이트 모델입니다. 총 2.8조 개 파라미터(896개 전문 중 16개 활성화, 토큰당 104B 활성), 100만 토큰 컨텍스트 창을 갖추고 수정 MIT 방식의 Kimi K3 License로 배포됩니다. 텍스트·이미지·비디오를 입력받고 항상 켜진 추론(thinking) 모드를 지원하며, Artificial Analysis Intelligence Index에서 57점(189개 모델 중 4위)으로 오픈 웨이트 최고 수준입니다. 프론트엔드 코딩(Frontend Code Arena Elo 1,679로 세계 1위)에 강하고 Terminal-Bench 2.1 88.3%, GPQA Diamond 93.5%, BrowseComp 91.2%를 기록했습니다. API 가격은 입력 100만 토큰당 $3(캐시 히트 $0.30), 출력 $15입니다.

공유:X Hatena LINE

파라미터

Undisclosed

컨텍스트

라이선스

Proprietary

출시일

2026-07-16

일본어 처리 능력

🌐Multilingual

General multilingual model. Basic Japanese processing is possible, but inferior to specialized models.

API 가격

입력 가격 (1M 토큰당)

출력 가격 (1M 토큰당)

$15

과금 모드: standard

강점

•전설적인 높은 파라미터 수 (2.5T 이상)
•매우 긴 컨텍스트 길이 (1M 이상)
•차세대 플래그십 모델에 대한 기대

약점

•공식 정보 미발표
•출시일이 소문에 기반하여 불확실
•라이선스 및 평가 데이터 부재

활용 사례

•일반 텍스트 생성
•추론 태스크
•자연어 이해

심층 분석

Artificial Analysis 인텔리전스 지수

57.1

전체 4위, Opus 4.8(55.7)·Grok 4.5(53.8)·GLM-5.2(51.1) 앞섬

파라미터

2.8T (MoE)

896개 전문 subnet, forward당 16개 활성화. 최초의 오픈 3T급 모델

Terminal-Bench 2.1

88.3%

Fable 5(84.6)·Opus 4.8(84.6) 앞섬

Frontend Code Arena

1679 (1위)

Arena.ai, Fable 5(1631) 앞섬

컨텍스트 윈도

100만 토큰

입력/출력 가격

$3/$15 per 1M

캐시 히트 입력 $0.30. Fable 5의 약 1/3, GPT-5.6 Sol의 약 1/2

강점

・세계 최초의 오픈 3T급 모델(2.8조 파라미터 MoE). Terminal-Bench 2.1 88.3%, BrowseComp 91.2%로 Fable 5와 GPT-5.6 Sol을 일부 벤치마크에서 앞섬
・Frontend Code Arena 1679점으로 전체 1위. 네이티브 이미지·비디오 이해를 포함한 100만 토큰 멀티모달 컨텍스트 제공
・오픈 가중치로 자체 호스팅 가능. 캐시 히트 시 유효 입력 비용이 $0.30/1M에 가까워 대규모 에이전틱 코딩 파이프라인 비용을 크게 낮춤

약점

・Kimi K3 라이선스(맞춤형) 적용 — 매출 임계 초과 Model-as-a-Service 배포는 Moonshot과 별도 상업 계약 필요. 표준 오픈소스 라이선스 아님
・AA-Omniscience 할루시네이션이 정확도 향상(33→46%)에도 불구하고 39%에서 51%로 상승. 법률·금융·의료 등 사실 정합성이 중요한 워크로드에 물질적 위험
・매우 장황함 — 평가 스위트에서 1.3억 출력 토큰 생성(타 모델 평균 6,300만). 추론 토큰 소모가 실비용을 크게 좌우함

경쟁사 비교

Model	Arena	Price
Claude Fable 5	N/A	$10/$50 per 1M
DeepSeek V4 Pro	N/A	$0.435/$0.87 per 1M
GPT-5.6 Sol	N/A	약 $6/$30 per 1M

개요

Kimi K3는 2026년 7월 16일 Moonshot AI가 출시한 2.8조 파라미터 희소 MoE 모델로, '세계 최초의 오픈 3T급 모델'이다. 896개 전문 subnet 중 forward당 16개만 활성화하며, Kimi Delta Attention(KDA)과 Attention Residuals(AttnRes), Stable LatentMoE 프레임워크로 2.8조 규모에서 안정적 라우팅을 달성한다. 네이티브 이미지·비디오 이해와 100만 토큰 컨텍스트를 지원한다. 전체 가중치는 2026년 7월 27일 Hugging Face에 공개됐다. Artificial Analysis 인텔리전스 지수 57.1로 전체 4위이며 Opus 4.8(55.7), Grok 4.5(53.8), GLM-5.2(51.1)을 앞선다. Moonshot 자체 벤치마크에서 K3는 7개 코딩 지표 중 5개에서 Opus 4.8을 앞섰다(DeepSWE 67.5 vs 59.0, FrontierSWE 81.2 vs 66.7, SWE Marathon 42.0 vs 40.0, Terminal-Bench 2.1 88.3 vs 84.6, BrowseComp 91.2 vs 84.3). 단 HLE-Full은 Opus 4.8(49.8)이 K3(43.5)보다 높다. API 가격은 입력 $3/백만 토큰, 출력 $15/백만 토큰(캐시 히트 입력 $0.30)으로, Fable 5의 약 1/3, GPT-5.6 Sol의 약 1/2 수준이다. 전체 성능은 여전히 최강 독점 모델(Fable 5, GPT-5.6 Sol)에 뒤처진다. 변형으로 채팅·에이전트용 K3 Max와 병렬 처리용 K3 Swarm Max가 있다.

벤치마크 및 성능

Kimi K3는 Moonshot과 제3자(Artificial Analysis, Arena.ai)가 보고한 수치에서 오픈 가중치 모델 중 최상위권에 속한다. **주요 벤치마크 결과 (Moonshot 보고, max 노력):** | 벤치마크 | Kimi K3 | Opus 4.8 | Fable 5 | |---|---|---|---| | Terminal-Bench 2.1 | 88.3% | 84.6% | 84.6% | | SWE Marathon | 42.0% | 40.0% | 35.0% | | BrowseComp | 91.2% | 84.3% | 88.0% | | DeepSWE | 67.5% | 59.0% | — | | FrontierSWE | 81.2% | 66.7% | — | | HLE-Full | 43.5% | 49.8% | — | | GPQA Diamond | 93.5% | 91.0% | — | **독립 평가:** - Artificial Analysis 인텔리전스 지수: 57.1 (전체 4위) - Frontend Code Arena (Arena.ai): 1679 (전체 1위, Fable 5 1631 앞섬) - 작업당 비용: 약 $0.94 (GPT-5.6 Sol $1.04, Fable 5 $2.75 대비 저렴) **주목할 점:** - K3는 Fable 5를 Terminal-Bench와 BrowseComp에서 앞섰으나, 전반적 성능은 최강 독점 모델에 뒤처진다고 Moonshot이 명시 - AA-Omniscience 할루시네이션이 39%→51%로 상승(정확도 33%→46%와 함께) - 평가 스위트 출력 토큰 1.3억 개(타 모델 평균 6,300만)로 매우 장황함

상세 비교

**Kimi K3 vs Claude Fable 5:** K3는 Terminal-Bench 2.1(88.3 vs 84.6%)과 BrowseComp(91.2 vs 88.0%)에서 Fable 5를 앞서며, 가격은 $3/$15로 Fable 5($10/$50)의 약 1/3이다. 그러나 Fable 5는 SWE-bench Pro 80.3%, 인텔리전스 지수 64.9로 상위 벤치마크에서 여전히 앞서며, K3는 최강 독점 모델에 뒤처진다고 Moonshot이 밝혔다. 권장: 대규모 자체 호스팅 코딩에는 K3, 최상위 정확도에는 Fable 5. **Kimi K3 vs DeepSeek V4 Pro:** K3는 인텔리전스 지수 57.1로 V4 Pro(52)보다 높고, 네이티브 비전과 100만 토큰 멀티모달을 갖춘다. V4 Pro은 $0.435/$0.87로 훨씬 저렴하고 SWE-bench Verified 80.6%, LiveCodeBench 93.5%의 코딩 강자다. K3는 텍스트 전용인 V4 Pro과 달리 이미지·비디오 입력을 지원한다. **Kimi K3 vs GPT-5.6 Sol:** K3는 전반적 성능에서 GPT-5.6 Sol에 뒤처지나 가격은 약 절반이다(GPT-5.6 Sol ~$6/$30 추정). 오픈 가중치로 자체 호스팅이 가능해 데이터 주권이 필요한 기업에 유리하다.

커뮤니티 평가

출시(2026년 7월 16일, WAIC 상하이) 직후 개발자 반응은 강력한 오픈 가중치 모델 등장에 대한 환호와 함께 가격 인상에 대한 토론이 혼재됐다. **긍정적 반응:** Arena.ai Frontend Code Arena에서 1위(1679)를 차지하며 blind 개발자 테스트에서 Fable 5를 앞섰다. 실제 코딩 작업을 테스트한 여러 개발자가 K3 출력을 Fable 5와 구분하지 못한다고 공개 포럼에 보고했다. Moonshot이 어텐션 커널, MoE 통신 라이브러리, 에이전트 툴링을 함께 공개한 점을 개발자가 칭찬했다. **비판적 반응:** API 출력 토큰당 100위안($14.7)은 국내 경쟁사(DeepSeek V4 Pro 6위안, GLM-5.2 28위안) 대비 크게 높아 '저가 경쟁 탈피' 논란이 있었다. 맞춤형 Kimi K3 라이선스로 인해 상업 MaaS 배포에 별도 계약이 필요하다는 점이 기업 도입의 걸림돌로 지적됐다. **시장 영향:** 발표 당일 중국 AI 주식에서 경쟁사 Zhipu(-27%)와 MiniMax(-16%)가 하락했다. Moonshot은 2026년 5월 $200억 가치로 $20억 투자를 유치했으며, 홍콩 상장을 검토 중이다.

활용 사례

**1. 자체 호스팅 대규모 에이전틱 코딩:** 2.8조 가중치를 Hugging Face에서 내려받아 H200급 GPU로 자체 호스팅하면 API 비용을 회피할 수 있다. 코딩 워크로드 캐시 히트율 90% 이상으로 유효 입력 비용이 $0.30/1M에 가까워진다. Frontend Code Arena 1위, Terminal-Bench 2.1 88.3%로 프론트엔드·백엔드 장기 코딩에 적합하다. **2. 멀티모달 장문 컨텍스트 분석:** 네이티브 이미지·비디오 이해와 100만 토큰 컨텍스트로 문서·영상·스크린샷을 포함한 장문 작업을 처리한다. KDA/AttnRes 설계로 긴 시퀀스 정보 흐름을 재구성한다. **3. 비용 민감형 프로덕션 파이프라인:** $3/$15 가격은 Fable 5의 약 1/3로, 볼륨이 큰 에이전틱 워크로드에서 비용을 크게 낮춘다. 단, 할루시네이션 상승(51%)과 장황함 때문에 사실 정합성이 중요한 법률·의료 출력은 사람 검토를 두라. **4. 중국 기원 모델 거버넌스가 허용되는 환경:** 서방 기업의 중국 기원 모델에 대한 거버넌스 우려가 남아있으나, 라이선스 조건을 준수하면 내부 개발·연구·생산성 워크로드에는 제약이 적다. 외부 노출 AI 제품은 매출 임계 초과 시 별도 상업 계약이 필요하다.