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| <colcolor=#fff> Kimi | |
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| <colbgcolor=#000> 분류 | 언어 모델, 대화형 인공지능 |
| 개발사 | Moonshot AI |
| 출시일 | Kimi-1.5 2025년 1월 20일Kimi-VL 2025년 4월 10일Kimi-Audio 2025년 4월 26일Kimi-Dev 2025년 6월 17일Kimi-Researcher 2025년 6월 20일Kimi-K2 2025년 7월 11일Kimi-K2.5 2026년 1월 27일Kimi-K2.6 2026년 4월 20일Kimi-K2.7 2026년 6월 12일Kimi-K3 2026년 7월 16일 |
| 링크 | |
1. 개요
Ask Anything...
무엇이든 물어보세요...
Kimi에 처음 접속 시 나오는 문구.
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Kimi에 처음 접속 시 나오는 문구.
Kimi는 중국의 AI 연구 기업 Moonshot AI에서 개발하는 오픈 웨이트(Open-Weights) 언어 모델 제품군의 모델명이다.
2. 제품
Huggingface에서 배포 중인 언어 모델들은 MIT 라이센스가 적용되어 있다.2.1. Kimi-K1.5
모델 소개2025년 1월 20일에 혜성같이 등장한 모델로, OpenAI o1과 동급의 멀티-모달 모델이라고 발표했다. 파라미터 값으로 추론에 할당되는 시간을 조절할 수 있는데, 거의 모든 시간대의 벤치마크에서 gpt o1과 비슷하거나 조금 나은 성능을 보여줬다.
2.2. Kimi-VL
모델 소개2025년 4월 10일에 공개되었으며, 16B 중에 3B만 활성화되는 MoE 구조를 적용한 비전 특화 모델이다. 추론(Thinking) 모델과 일반(Instruct) 모델 2가지가 공개되었다. 거의 모든 벤치마크에서 Qwen 2.5-VL 7B, Deepseek-VL2, GPT-4o, Llama-3.2-11B, Gemma 3-12B를 이기는 강력한 성능을 보여줬다.
추가로, 2025년 6월에 Thinking 모델의 업데이트를 출시했다.
2.3. Kimina Prover
모델 소개 업데이트Numina와 Kimi 팀의 합작으로 추론 모델의 강화 학습을 연구하기 위해 실험적으로 만들어진 모델이다. Deepseek-Prover-V2와 비슷한 용도라고 보면 된다. 인간과 유사한 방식으로 추론하고, Lean 4 언어로 수학 정리를 엄격하게 증명할 수 있도록 하는 것을 목표로 했다고 한다. 2025년 4월 15일에 1.5B와 7B의 프리뷰 모델을 공개했으며, 2025년 7월 10일에 1.7B, 8B, 72B 3가지를 공개했다. 공개 당시 기준으로, 유일하게 MiniF2F-test를 80% 이상 넘긴 모델로 엄청난 성능을 보여줬다.
2.4. Kimi-Audio
모델 소개2025년 4월 25일에 공개한 오디오 분석, 생성, 대화가 가능한 7B 크기의 모델이다. Qwen 2.5-7B 모델을 기반으로 만들었기 때문에 아파치 2.0 라이센스가 적용되어 있다. 벤치마크는 Qwen 시리즈 대비 일부 영역에서는 두각을 드러내고, 일부 영역에선 부진한 성적을 받는 등 성능 편차가 있었다.
2.5. Kimi-Dev
모델 소개
2025년 6월 17일에 공개한 코딩 특화 모델이다. 72B 단독 모델이며, 공개 당시 상대적으로 작은 크기임에도 불구하고 Deepseek, Qwen 3 등 대형 모델들을 SWE-bench에서 털어버리는 엄청난 성과를 보여줬다.
2.6. Kimi-Researcher
모델 소개2025년 6월 20일에 공개된 에이전트 모델이다. ChatGPT나 Gemini의 Deep Research 기능과 비슷하다. 이 모드를 사용 시 평균 23개의 추론 단계를 수행하고, 작업당 200개 이상의 URL을 탐색하는 강력한 연구 기능을 수행한다.
2.7. Kimi-K2
모델 소개2025년 7월 11일에 공개된 초대형 MoE 아키텍처 LLM이다. 32B에 384개의 Experts가 들어있는 1T 크기의 모델이다. 15.5T 토큰으로 훈련되었으며, 에이전틱 기능도 학습시켰다고 한다.
성능은 매우 경이로운데, GPT-4.1, Gemini 2.5 Flash (05-20), Deepseek V3-0324, Qwen 3-235B-A22B, Claude 4 Sonnet/Opus 등 당대의 강력한 LLM 모델들의 상당수를 뛰어넘는 성능을 보여주며, 코딩과 논리연산, 글쓰기에 있어서 가장 높은 평가를 받는 모델인 Anthropic 사의 Claude 4 Opus를 들고 와야 상대가 될 정도로 엄청난 성능을 보여줬다.
여담으로, 원래대로면 Meta에서 2T[1] 크기의 모델을 먼저 공개해야 했지만 무기한 연기가 되어버린 상황이었기 때문에, T 단위의 초대형 모델을 최초로 공개한 타이틀을 Moonshot AI가 가져갔다.
2025년 9월 5일, 에이전틱 능력과 코딩 능력을 집중적으로 강화시킨 모델을 다시 한번 내놨다. 벤치마크 기준 5~8점 정도의 향상이 있었으며, Claude 4 Sonnet과 비슷한 성능을 보여주고 있다. 또한 Context 길이를 256K로 향상시켜 더 긴 시간 동안 사용이 가능하도록 개선했다.
2025년 11월 6일, Thinking 모델을 공개했다. 도구를 사용한 추론을 집중적으로 훈련시켜 만들어냈으며, 그 결과 에이전트 벤치마크에서 GPT와 Claude를 완전히 꺾어버리는 경이로운 성능을 증명했다. 200~300개의 도구 호출을 통해 인간의 개입 없이 문제를 풀어낼 수 있다고 설명하고 있다.
2.7.1. OK Computer
에이전트 소개Kimi-K2를 기반으로 만든 에이전트 기능이다.
2.8. Kimi-K2.5
모델 소개모델 다운로드
2026년 1월 27일에 공개된 모델. 비전-텍스트 동시 훈련 기법을 도입해 이미지/비디오 해석을 대폭 향상시킨 모델이다.
벤치마크 결과는 상당히 인상적인데, 기존에 SOTA 자리를 차지하고 있던 서양권 모델들을 충분히 위협할 정도로 성장했다는 평가가 주를 이루고 있다.
Agent Swarm이라는 Grok의 Grok Heavy와 비슷한 컨셉의 멀티-에이전트 시스템을 같이 공개했는데, 실상은 최대 100개의 에이전트 세션을 생성해 모든 작업을 병렬로 돌려서 압도적인 속도로 끝내는 것을 목표로 설계된 시스템이다.
1개의 에이전트와 Swarm의 작업 속도를 비교한 그래프다. 아무리 복잡한 문제도 기존 에이전트보다 최대 4.5배 빠르게 처리할 수 있다는 것을 강점으로 내세웠다.
일반적인 오피스 작업 품질도 기존 모델인 K2 대비 60% 정도 향상됐다고 밝혀, 기업에서 AI를 통한 오피스 문서 생성 도입을 더욱 앞당기는 계기를 제공했다는 평가를 받고 있다.
API 가격도 상당히 경쟁력 있게 책정됐다는 평가를 받는다. 모델 출시 시점 SOTA들과 비교하면 다음과 같다:
| 모델 | Kimi-K2.5 | GPT-5.2 | Grok 4.1 Fast | Gemini 3 Pro | Claude Opus 4.5 |
| 입력($) | 0.6 | 1.75 | 0.2 | 2 | 5 |
| 출력($) | 3 | 14 | 0.5 | 14 | 25 |
2.9. Kimi-K2.6
모델 소개모델 다운로드
2026년 4월 20일에 공개한 모델.
2.5 모델을 기반으로 추가 학습을 진행해 더 뛰어난 코딩 능력과 에이전틱 능력을 부여했다.
GPT-5.4, Claude Opus 4.6, Gemini 3.1 Pro와 거의 비슷하거나 약간 더 뛰어난 성능을 보여준다.
다만 API 가격이 살짝 더 비싸졌으나, 향상된 성능을 고려하면 아주 비싸다고 보기는 어려울 것으로 보인다.
모델 출시 시점 SOTA들과 비교하면 다음과 같다:
| 모델 | Kimi-K2.6 | GPT-5.4 | Grok 4.20 | Gemini 3.1 Pro | Claude Opus 4.7 |
| 입력($) | 0.95 | 2.5 | 1.25 | 2 | 5 |
| 출력($) | 4 | 15 | 2.5 | 12 | 25 |
2.10. Kimi-K2.7
모델 소개모델 다운로드
2026년 6월 12일에 공개한 모델. 이번 버전부터 일반적인 작업은 "K2.6", 코딩은 "K2.7"로 라인업을 분리했다.
2.6 모델을 기반으로 코딩 영역만 집중 강화시킨 모델로, 그 결과 코딩 및 에이전트 능력이 준수하게 성장했다.
추가로 토큰 소모 효율성이 2.6 대비 30% 정도 개선됐다. 지시 이행률과 E2E 코딩 작업의 성공률도 향상됐다고 한다.
다만, 코딩 특화 모델이기 때문에 일반 Chat 모델로는 사용이 불가능하고, API와 Kimi Code를 통해서만 사용할 수 있다.
2.11. Kimi-K3
모델 소개모델 다운로드
2026년 7월 16일에 공개된 대규모 언어 모델. 2.8T 크기나 되는 세계에서 가장 큰 오픈 웨이트 모델이다. 하이브리드 선형 어텐션 메커니즘인 'Kimi Delta Attention(KDA)'과 'Attention Residuals(AttnRes)'라는 새로운 아키텍처를 기반으로 구축되었으며, 100만 토큰의 방대한 컨텍스트 윈도우와 네이티브 비전(멀티모달) 이해 능력을 갖췄다.
성능 측면에서는 미국 프론티어 AI 연구소들의 최첨단 모델들과 대등한 수준에 도달했다. 벤치마크 상으로 Claude 4.8 Opus와 GPT-5.5를 뛰어넘었으며, 가장 강력한 프론티어 모델인 Claude Fable 5 및 GPT-5.6 Sol과 필적하는 엄청난 성능을 보여준다.
특히 장시간에 걸친 코딩과 엔드투엔드 지식 작업, 추론에서 두각을 나타낸다. 인간의 감독을 최소화한 상태에서도 장시간 엔지니어링 세션을 유지하고, 방대한 코드 저장소를 탐색하며 터미널 도구를 직접 조작할 수 있다. 또한 스크린샷 등 시각적 피드백을 활용해 게임 개발, 프론트엔드, CAD 등의 작업 워크플로우를 최적화하는 데 탁월한 능력을 발휘한다.
출시 시점에는 '최대 추론 노력' 모드가 기본으로 적용되며, 향후 업데이트를 통해 낮음/높음 모드가 추가될 예정이다. Kimi API 플랫폼에서 `kimi-k3` 식별자로 사용할 수 있으며, 전체 모델 가중치(Weights)는 2026년 7월 27일에 완전히 공개됐다.
저렴했던 이전 모델들과는 달리 전체적으로 가격이 매우 높아졌으며, API 가격은 다음과 같이 책정됐다.
- 입력 (캐시 미적중): 100만 토큰당 $3.00
- 입력 (캐시 적중): 100만 토큰당 $0.30
- 출력: 100만 토큰당 $15.00
7월 27일, 가중치 파일이 공개됐다. # 가중치는 MXFP4, 활성화는 MXFP8로 QAT 기법이 사용되었으며 용량은 1.56TB다.
3. 논란
- 개인정보 수집 범위에 클립보드 데이터가 포함되어 있으며 개인정보 수집 금지를 선택하는 옵션이 없어서 문제가 되고 있다. # 이에 따라 사적 데이터가 중국 당국에 검열과 첩보 용도로 넘어갈 수 있다는 우려가 나오고 있다.
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