Moonshot AI의 Kimi K3: 2조 8천억 매개변수 개방형 모델에 도전하는 Claude 및 GPT

중국 문샷 AI(Moonshot AI)는 클로드 페이블 5(Claude Fable 5)와 GPT-5.6 솔(GPT-5.6 Sol)에 이어 프론트엔드 코드 아레나(Frontend Code Arena) 1위를 차지하는 2조8000억 매개변수 오픈 모델 키미(Kimi) K3를 출시했다.

중국 AI 연구소 Moonshot AI는 2026년 7월 16일 Kimi K3를 공개하여 Anthropic 및 OpenAI의 가장 강력한 독점 모델과의 격차를 줄이는 2.8조 매개변수 시스템인 "세계 최초의 개방형 3T급 모델"을 출시했습니다. 이 출시는 즉시 올해 가장 많이 논의된 AI 릴리스 중 하나가 되었으며, Hacker News의 상위권에 도달하고 Reuters, Bloomberg 및 The New York Times의 보도를 이끌어 냈습니다.

더 넓은 AI 산업 보도에서 Kimi K3는 개방형 모델의 한계를 훨씬 더 높이면서 무료로 다운로드 가능한 시스템이 폐쇄형 시스템과 일치할 수 있는지에 대한 새로운 논쟁을 불러일으키기 때문에 중요합니다. Moonshot은 전체 모델 무게가 2026년 7월 27일까지 출시될 것이라고 밝혔습니다.

2조 8천억 매개변수 개방형 모델

Moonshot의 기술 발표에 따르면 Kimi K3는 Kimi Delta Attention(KDA) 및 AttnRes(AttnRes)라는 두 가지 아키텍처 업데이트를 기반으로 구축된 2.8조 매개변수 모델입니다. 이는 특정 토큰에 대해 896명의 전문가 중 16명만 활성화하는 MoE(Mixture-of-Experts) 설계를 사용하며 Moonshot이 Stable LatentMoE 프레임워크라고 설명하는 것과 결합됩니다. 회사는 이러한 변화로 인해 이전 Kimi K2 모델에 비해 전체 확장 효율성이 약 2.5배 향상되었다고 주장합니다.

이 모델에는 기본 비전 기능과 100만 개의 토큰 컨텍스트 창이 함께 제공됩니다. 분석가 Simon Willison은 자신의 웹로그에 Kimi K3가 DeepSeek의 1조 매개변수 v4 Pro에서 개방형 크기의 왕관을 차지한다고 언급했습니다. 이는 이전의 1조 매개변수 Kimi K2.6보다 "두 배 이상 큰 크기"입니다.

Moonshot은 지난 12개월 중 9개월 동안 해당 모델이 개방형 모델 크기의 상한선을 설정했다고 말하면서 지속적인 확장 추진의 최신 단계로 릴리스를 구성했습니다.

벤치마크 비교 방법

Moonshot의 자체 평가 제품군은 Kimi K3의 전체 성능을 Anthropic의 Claude Fable 5 및 OpenAI의 GPT-5.6 Sol이라는 두 가지 독점 시스템 뒤에 두는 동시에 Claude Opus 4.8 및 GPT-5.5를 포함한 다른 테스트 모델보다 지속적으로 뛰어난 성능을 발휘합니다. 제3자 분석은 이러한 주장을 광범위하게 추적합니다.

독립 평가 서비스인 Artificial Analysis는 개인 장거리 지식 작업 벤치마크에서 Kimi K3가 전체 Elo 1547점을 달성했다고 보고했습니다. 이는 Kimi K2.6보다 732점이나 뛰어서 Claude Fable 5에 뒤진 수치입니다. 출시 후 널리 유포된 리더보드 게시물에 따르면 Kimi K3는 Arena.ai의 프런트엔드 코드 경기장에서 Claude Fable 5를 제치고 1위에 올랐습니다.

가격은 이야기의 주목할만한 부분입니다. 인공 분석은 작업당 평균 비용을 GPT-5.6 Sol의 1.04달러, Claude Opus 4.8의 1.80달러의 약 절반에 해당하는 0.94달러로 고정했으며, Kimi K3는 이전 제품보다 21% 더 적은 출력 토큰을 사용했다고 지적했습니다. 토큰 기준으로 이 모델의 가격은 백만 입력 토큰당 3달러, 출력 토큰 백만 달러당 15달러로 책정됩니다. 이는 Anthropic의 Claude Sonnet 시리즈와 동일한 등급이며, Willison이 관찰한 바와 같이 Kimi K2.6의 $0.95/$4에서 현재까지 중국 AI 연구소에서 출시한 가장 비싼 모델입니다.

에이전트 코딩 및 자체적으로 구축된 컴파일러

Moonshot 발표의 대부분은 챗봇 벤치마크가 아닌 장기적인 에이전트 작업에 중점을 두었습니다. 회사는 Kimi K3가 최소한의 인간 감독으로 확장된 엔지니어링 세션을 유지하고 대규모 코드 저장소를 탐색하며 터미널 도구를 조정할 수 있다고 말합니다.

한 시연에서 Moonshot은 Kimi K3의 초기 버전이 후기 개발 단계에서 팀 자체 GPU 커널 최적화 작업의 대부분을 처리했다고 밝혔습니다. 또 다른 모델에서는 자체 타일 수준 중간 표현, 최적화 패스 및 PTX 코드 생성 파이프라인을 갖춘 소형 Triton과 유사한 GPU 컴파일러인 "MiniTriton"을 구축했습니다. Moonshot은 MiniTriton이 지원되는 루프라인 벤치마크와 안정적인 수렴을 통해 지속적인 엔드투엔드 nanoGPT 교육에서 기존 Triton 및 torch.compile 스택과 일치하거나 능가했다고 주장합니다.

이 회사는 또한 칩 설계에 대한 놀라운 개념 증명을 선보였습니다. 단일 48시간 자율 실행에서 Kimi K3는 Nangate 45nm 라이브러리의 오픈 소스 EDA 도구를 사용하여 자체 아키텍처에서 나노 모델을 제공하도록 제작된 칩을 설계, 최적화 및 검증한 것으로 알려졌습니다. Moonshot은 이 설계가 4mm² 내에서 100MHz로 타이밍을 닫고 시뮬레이션에서 초당 8,700개 이상의 토큰 디코드 처리량을 유지한다고 말했습니다.

연구 측면에서 Moonshot은 Kimi K3가 20개 이상의 논문을 교차 검증하고 300개 이상의 상태 방정식에 대한 전체 수치 파이프라인을 구현하고 3,000줄 이상의 Python을 작성하여 약 2시간 만에 전산 천체 물리학에서 I-Love-Q 보편적 관계를 재현했다고 밝혔습니다. 회사에서는 연구원이 일반적으로 1~2주 정도 걸릴 것으로 추정했습니다.

공개 무게 논쟁이 돌아왔습니다

Kimi K3의 등장은 중국 연구소가 미국 개척 모델과의 거리를 반복적으로 폐쇄하거나 폐쇄하는 것처럼 보임에 따라 2026년까지 지속된 논쟁을 다시 불러일으켰습니다. 패턴은 이제 익숙합니다. 중국 릴리스는 순위표 상단 근처에 자체 보고된 숫자를 게시하고, 서구 연구소는 여전히 성장하는 독점 우위를 강조하고, 기업은 원시 기능에 비해 비용과 개방성을 비교합니다.

그 긴장감은 가격 책정에서도 드러납니다. 작업당 비용이 Claude Opus 4.8보다 낮으면서도 성능에 근접하면서도 이전 중국 릴리스보다 더 많은 비용을 청구하는 모델은 개방형 생태계에서도 프리미엄 가격을 책정할 수 있다는 Moonshot의 자신감을 반영합니다. Willison은 단일 벤치마크를 너무 많이 읽지 말라고 경고했습니다. 오랫동안 진행된 "자전거 위의 펠리칸" 테스트는 더 이상 실제 품질과 안정적으로 상관관계가 없다고 썼습니다. 하지만 이번 릴리스는 여전히 실습 테스트에 보상을 제공한다고 말했습니다.

Kimi K3는 현재 Kimi.com, Kimi Work 데스크톱 에이전트, Kimi Code 개발자 도구 및 Kimi API를 통해 사용할 수 있습니다. Moonshot은 전체 가중치 릴리스에 앞서 안정적인 출시를 보장하기 위해 추론 파트너 및 오픈 소스 유지 관리 담당자와 협력하고 있다고 말했습니다.