검색창에 «kimi agnetic slides»라고 오타를 입력해도 검색 결과는 당신이 무엇을 원하는지 알아차립니다. 이 검색어 뒤에는 Kimi 에코시스템 내부의 공식 프레젠테이션 생성기인 Kimi Agentic Slides가 있습니다. 러시아어로 동일한 의도는 «кий аген틱 슬라이드스»로 들리며, 이는 별개의 서비스가 아닌 동일한 기능입니다.

짧은 답변부터 드리겠습니다. «Agentic slides»는 독립적인 신경망이 아니라, 2026년 7월 16일부터 Moonshot AI의 새로운 플래그십 모델인 Kimi K3를 기반으로 작동하는 에이전트 방식(agentic mode)의 프레젠테이션 제작 모드입니다. 이 모델은 2.8조 개의 파라미터(parameters), 100만 토큰의 컨텍스트 윈도우(context window)를 보유하고 있으며, 7월 27일까지 공개될 오픈 웨이트(open weights)를 약속했습니다. 생성기 자체의 기능, 독립적인 측정 결과에 따른 모델의 성능, 그리고 러시아에서 이에 접속하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

만약 프레젠테이션 자체보다 코드, 문서, 에이전트용 모델 자체가 필요하다면 해외 API에 접근하는 과정이 필요합니다. 러시아에서의 작동 경로는 provod.ai (러시아의 OpenRouter)이며, 최신 조건은 서비스 웹사이트에서 확인할 수 있습니다. 접속 방법은 마지막에 다시 다루겠습니다.

Kimi Agentic Slides란 무엇이며 왜 그렇게 불리는가?

«agentic»이라는 표현은 사람들이 지어낸 말이 아닙니다. kimiplus 페이지의 Kimi 설명에는 «visit kimi.com on PC for Kimi Agentic Slides with Nano Banana support»(2026년 7월 19일 확인)라고 명시되어 있습니다. 또한 Kimi의 헬프 센터는 2026년 7월 18일에 이 제품을 다음과 같이 정의했습니다: «Kimi Slides - 대형 모델 K3를 기반으로 작동하는 지능형 프레젠테이션 생성 도구». 이는 «슬라이드 - K3» 연결의 재구성이 아닌 원천 소스입니다.

제품의 기능 페이지에서 실용적인 측면을 살펴보면 다음과 같습니다: 기업용 PPT 템플릿(슬라이드 마스터, 글꼴, 그리드) 업로드, 검증 가능한 출처를 포함한 슬라이드 내 인용, 이미지가 아닌 네이티브 컴포넌트로서의 다이어그램 및 그래프, PowerPoint, Google Slides 및 PNG로의 내보내기 기능이 있습니다. 모드는 두 가지입니다: 주제에 대한 심층 조사를 수행하는 Adaptive 모드와 nano banana pro 모델을 사용하여 디자인을 그리는 Visual 모드가 있습니다.

이 모드에는 역사가 있습니다. 2025년 9월, Moonshot은 단 하나의 프롬프트로 최대 100만 행의 입력 데이터를 처리하여 멀티페이지 웹사이트(websites)와 편집 가능한 슬라이드를 생성하는 에이전트 'OK Computer'를 출시했습니다. 이 이름은 1997년 Radiohead의 앨범에서 따왔습니다. 'Agentic slides'는 그 접근 방식의 계승자로, 새로운 모델을 기반으로 합니다.

슬라이드 뒤에는 어떤 모델이 있는가?

요약하자면: Kimi K3는 2.8조 개의 파라미터를 가진 Mixture-of-Experts (MoE) 모델로, 각 요청 시 896개의 전문가(experts) 중 16개(약 1.8%)가 활성화됩니다. 출시일은 2026년 7월 16일이며, 컨텍스트(context)는 100만 토큰, 네이티브 시각(native vision) 입력을 지원합니다. 아래의 모든 수치는 2026년 7월 기준 Moonshot의 공식 기술 블로그에서 가져온 것입니다.

2026년 7월 가격표 기준, 이는 Moonshot의 공식 API입니다. 주목할 만한 세부 사항은 코드 부하(code workloads) 시 캐시 적중률(cache hit rate)이 90%를 초과한다는 점입니다 (Mooncake 인퍼런스 스택 사용). 따라서 실제 입력 비용은 $3.00보다는 $0.30에 더 가까운 경우가 많습니다.

'kimi opensource'라는 검색어는 핵심을 찌릅니다. 2026년 7월 27일까지 전체 오픈 웨이트(open weights) 공개가 약속되었습니다. 이는 벤더(vendor)의 발표일 뿐 확정된 사실은 아닙니다. 게시일 기준으로 웨이트 라이선스는 아직 공개되지 않았습니다.

이 모델은 Moonshot AI(검색 엔진에서는 moonshotai로 표시됨)에서 출시합니다. Moonshot AI는 2023년 양즈리린(Yang Zhili)이 설립한 베이징 기업입니다. 2026년 5월, 이 회사는 약 200억 달러의 기업 가치로 약 20억 달러를 유치했으며(TechCrunch 및 Forbes, 2026년 5월 7일), 이전에는 Alibaba가 약 10억 달러 규모의 라운드를 주도했습니다. 이러한 막대한 자금 규모는 팀이 어떻게 2.8조 파라미터 규모의 모델을 개발할 자원을 확보했는지 설명해 줍니다.

기술 블로그에서 언급한 아키텍처 혁신은 Kimi Delta Attention 및 Attention Residuals이며, Kimi K2 대비 확장 효율성(scaling efficiency)이 약 2.5배 향상되었다고 주장합니다. 이 메커니즘은 2026년 7월 17일 Tom's Hardware에서도 독립적으로 다루어졌습니다.

독립적인 측정 결과 K3는 얼마나 뛰어난가?

요약하자면: 2026년 7월 기준, 프론트엔드 코드 분야에서 K3는 세계 1위이며, 전반적인 수준에서는 3위입니다. 여기서 2위는 Moonshot 스스로도 인정하는 부분이며, 1위는 Arena.ai를 통해 확인되었습니다.

최신 소식: K3는 Arena.ai Frontend Code (WebDev)에서 1679점을 기록하며 Claude Fable 5 (1631)와 GPT-5.6 Sol (1618)을 제치고 1위를 차지했습니다. K2.6이 차지했던 18위에서 곧바로 1위로 도약한 것이며, 7개의 프론트엔드 도메인 중 6개에서 K3가 선두를 달리고 있습니다. 이는 Tom's Hardware가 인용한 2026년 7월 16일자 Arena 데이터입니다.

다음은 냉정한 평가입니다. Moonshot은 자체 기술 블로그(tech blog)의 서론에서 다음과 같이 인정합니다: K3는 전반적인 수준에서는 Claude Fable 5와 GPT-5.6 Sol에 뒤처지지만, 자사의 코드 및 에이전트(agentic) 벤치마크 세트에서는 테스트된 다른 모델들(Claude Opus 4.8 및 GPT-5.5 포함)을 앞섭니다. 자신이 3위라는 점을 스스로 밝히는 벤더(vendor)는 드물며, 이는 전형적인 출시 발표보다 더 정직한 태도입니다.

2026년 7월 17~18일 Capital & Compute의 검토를 통해 정리된 독립 연구소 데이터는 다음과 같습니다:

Terminal-Bench 항목은 유익한 교훈을 줍니다: Moonshot 블로그의 88.3점과 독립적인 재실행(re-run) 결과인 약 80.9점이 차이를 보였습니다. 자체 보고(Self-reported) 데이터와 타사의 테스트 환경(harness)은 항상 결과값이 다를 수 있습니다. 참고를 위해 동일한 자체 벤치마크 세트의 다른 수치를 살펴보면: FrontierSWE 81.2, GPQA-Diamond 93.5, Humanity's Last Exam 43.5 (Fable 5의 53.3점 대비)입니다.

K3는 슬라이드 너머에서 무엇을 할 수 있는가?

요약하자면: 기술 블로그의 사례에 따르면 긴 자율 실행(autonomous runs)이 가능합니다: 48시간 만에 칩 설계, 2시간 만에 천체 물리학 계산 재현, 자체 컴파일러 구축 등이 포함됩니다. 이는 외부 감사가 아닌 벤더(vendor) 측의 사례이지만, Moonshot이 어디를 목표로 하고 있는지를 잘 보여줍니다.

블로그에서 소개된 세 가지 사례입니다. 단 한 번의 48시간 자율 실행(autonomous run) 동안 K3는 오픈 소스 EDA를 사용하여 칩을 설계했습니다: Nangate 45nm 라이브러리, 146만 개의 표준 셀(standard cells)을 사용했으며, 타이밍(timing)은 100MHz에서 수렴했습니다. 천체 물리학 분야에서 이 모델은 약 2시간 만에 I-Love-Q 관계를 재현했습니다: 20개 이상의 논문, 300개 이상의 상태 방정식(equations of state), 3,000행 이상의 Python 코드를 처리했는데, 이는 연구자가 수행할 경우 1~2주가 소요되는 분량입니다. 세 번째 사례는 PTX 코드 생성이 가능한 소형 Triton 유사 컴파일러인 MiniTriton입니다.

제품 라인업의 맥락을 살펴보면 그 도약의 규모를 이해할 수 있습니다. 시리즈는 2023년 10월 긴 컨텍스트(long context)에 집중한 k1으로 시작하여, 추론(reasoning) 기능이 추가된 K1.5를 거쳐, 2025년 7월 K2(1조 개의 파라미터, MoE, modified MIT)로 이어졌습니다. 이후 K2 Thinking, K2.5, 그리고 2026년 1월~4월 사이의 k26이 등장했습니다. "kimi k26"이라는 검색어는 정확히 K2.6을 찾는 것인데, 이는 OpenRouter에서 Moonshot 모델 중 두 번째로 많이 사용되는 모델입니다. 2026년 6월에는 K2.7 Code($100만 토큰당 $0.95/$4)가 출시되었고, 7월 16일에는 K3가 출시되었습니다. 별도 제품인 Kimi Code(검색어로는 "kimi cod") 역시 새로운 모델로 전환되었습니다.

Kimi Slides와 K3가 해결하지 못하는 것은?

요약하자면: 선두 주자들의 최상급 추론(reasoning) 능력, 독보적인 UX, 그리고 가정용 하드웨어에서의 로컬 실행입니다. 또한, 슬라이드 기능에는 마케팅에서 침묵하고 있는 시각적 한계(visual ceiling)가 존재합니다.

벤더는 기술 블로그의 Limitations(한계점) 섹션에 제한 사항을 직접 나열하고 있습니다. 모델은 사고 이력(thinking history)에 민감합니다. 다른 모델을 사용하던 세션 중간에 K3로 전환할 수 없으며, 전환 시 품질이 저하됩니다. 또한 "과도한 주도성(excessive proactivity)" 문제가 있습니다. K3가 사용자를 대신해 결정을 내릴 수 있으므로, Moonshot은 시스템 프롬프트(system prompt)를 통해 엄격하게 범위를 설정할 것을 권장합니다. Claude Fable 5 및 GPT-5.6 Sol과의 UX 격차도 눈에 띄는 것으로 인정되었습니다.

셀프 호스팅(Self-hosting)은 데이터 센터급 작업입니다. Moonshot은 64개 이상의 가속기(accelerators)를 갖춘 슈퍼노드(supernode)를 권장하며, vLLM에 대한 기여는 가중치(weights)와 함께 제공될 예정입니다. 현재 K3의 셀프 호스팅은 데이터 센터급 작업입니다: Moonshot은 64개 이상의 가속기를 갖춘 슈퍼노드를 권장합니다.

슬라이드 자체에도 한계는 있습니다. K2 시대(2026년 5월)의 Kimi Slides에 대한 외부 리뷰들을 살펴보면, 10장의 슬라이드 덱을 구성하는 데 3~5분이 소요되며 기본 시나리오는 무료이지만, 시각적 디자인 측면에서는 Gamma나 Beautiful.ai에 뒤처진다는 기록이 있었습니다. K3 이전의 리뷰들이었기에 상황이 변했을 수도 있지만, 만약 슬라이드 덱을 클라이언트에게 전달해야 한다면 결과물을 디자인 도구들과 비교해 검토하십시오.

러시아에서 Kimi K3와 agentic slides를 체험하는 방법은?

요약하자면: 공식적인 방법은 달러 결제와 해외 인프라가 필요한 kimi.com 및 Kimi API를 이용하는 것입니다. 러시아에서 API 형태로 모델을 사용하는 경우, 루블화로 결제 가능한 단일 접속 지점을 이용하는 것이 더 간편합니다.

단계별 절차:

1. kimi.com에 접속하여 Slides 섹션을 엽니다. 매월 제공되는 무료 크레딧으로 결제 없이 첫 번째 슬라이드 덱을 만들 수 있습니다.
2. PDF 보고서, Word, Excel 표와 같은 원본 파일을 업로드하고 모드를 선택합니다: 주제 탐색을 위한 Adaptive 모드 또는 디자인을 위한 Visual 모드가 있습니다.
3. 슬라이드의 인용구(출처와 함께 제공됨)를 확인하고 편집 가능한 PPTX 파일로 내보냅니다. 이후 PowerPoint나 Google Slides에서 수정하십시오.
4. 긴 시나리오의 경우, 컨텍스트를 다시 구성할 필요가 없도록 성공적인 지점에서 대화를 분기(fork)하는 fork conversation 기능을 사용하십시오.
5. 개발자의 경우: 2026년 7월 가격 기준 공식 Kimi API는 입력 토큰 100만 개당 $3.00(캐시 사용 시 $0.30), 출력 토큰 100만 개당 $15.00입니다.

러시아에서 다섯 번째 단계는 결제와 접속 문제에 부딪힙니다. 대안으로 OpenAI 및 Anthropic SDK와 호환되는 통합 API인 provod.ai가 있습니다. 코드를 다시 작성할 필요 없이 API 키와 base_url만 변경하면 연결이 완료됩니다. 긴 문서, 코드, 초안의 경우 작업에 맞는 모델을 선택하십시오. 최신 결제 조건, 가격 및 모델 가용성은 서비스 웹사이트에서 확인하시기 바랍니다.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
...

provod.ai가 적합하지 않은 경우는 언제인가요?

요약하자면: 만약 반드시 Kimi Slides라는 웹 제품 자체가 필요하거나, 벤더의 희귀한 구독 기능이 필요하거나, 혹은 본인 소유의 하드웨어를 사용해야 한다면 애그리게이터(Aggregator)로는 해당 과제를 해결할 수 없습니다.

Kimi Slides의 고유한 플로우(flow)—템플릿, nano banana pro, 온라인 프레젠테이션—가 필요하다면, 이는 Kimi의 웹 서비스이며 그 어떤 애그리게이터(Aggregator)도 이를 재현할 수 없습니다. 공식 사이트로 직접 가야 합니다. 만약 한 달에 슬라이드 한 세트 정도의 작업만 한다면, kimi.com의 무료 크레딧으로 충분하며 전혀 비용을 지불할 필요가 없습니다. 64개 이상의 가속기(Accelerator)를 사용하는 K3의 셀프 호스팅(Self-hosting) 또한 애그리게이터의 범위를 벗어납니다. 이는 자체적인 컨투어(Contour)와 인프라와의 직접적인 계약을 통해 이루어지기 때문입니다. 애그리게이터는 다른 목적을 가집니다. 즉, 단일 API를 통한 모델 접근, 루블화 결제, 그리고 회계용 문서 제공이 그것입니다.

클러스터 검색어 사전

요약하자면: "kimi agentic slides" 검색 결과 주변에는 오타, 존재하지 않는 버전, 그리고 타사 제품들이 자리 잡고 있습니다. 무엇이 무엇인지 그룹별로 분석해 보겠습니다.

검색어 자체의 오타 (모두 Kimi Agentic Slides와 관련됨):

• "agnetic", "adgentic" - agentic에서 철자가 누락되거나 추가된 경우이며, 바로 이 기사를 찾는 것입니다.
• "slades", "slaids", "slaydes", "sliders", "слайдс" - slides의 음성적 변형들입니다. 모두 동일한 제품입니다.

Kimi 주변의 잘못된 이웃들 (존재하지 않는 버전, 자판 입력 오류, 구버전):

• "kimi k5", "kimi k7" - 이러한 버전은 존재하지 않습니다. 실제 라인업은 K1, K1.5, K2, K2.5, K2.6, K2.7 Code, K3입니다.

• "kimi 2k" - 버전이 아니라 검색어의 파편입니다. 2026년 7월 기준 최신 플래그십은 K3입니다.

• "кий фш", "кий тяу", "кий цяо", "кий лаб", "кий неро", "кий тредеш", "аой кий", "ио" - 자판 입력 오류 및 파편들로, 이 뒤에 실제 제품은 없습니다.

• "kimi moon", "kimi su", "www kimi kom", "kimi ki", "kim", "kio", "kira", "kis", "kun", "kwa" - 브랜드 주변의 내비게이션 쓰레기(Navigation junk)들입니다. 공식 사이트는 kimi.com입니다.

• "kimi mnt", "kimi impression", "inspire kimi" - 설명되지 않은 검색어 꼬리(Query tails)들입니다. 출처상 이러한 이름의 별도 기능은 없습니다.

• "kimi webbridge" - Kimi의 브라우저 작동 방식을 찾는 검색어입니다. 당사의 출처에는 이러한 기능이 설명되어 있지 않습니다.

• "kimi work active scheduled tasks" - Moonshot의 작업 환경인 Kimi Work에서의 예약된 작업(Scheduled tasks)을 의미합니다.

• "kimi tv" - 이러한 제품은 존재하지 않습니다.

• "kimi kode", "claudian kimi code" - Kimi Code의 오타이며 이를 Claude Code와 연관 지으려는 시도입니다. Kimi Code는 실제 제품이지만, claudian은 존재하지 않습니다.

• «roleplay preset for kimi k 2 6» - K2.6를 위한 역할극 채팅용 캐릭터 프리셋; 슬라이드와는 관련이 없습니다.

• «феррари кий», «кий антонелли» - 레이싱 관련 노이즈: Kimi Raikkonen과 그의 파트너; 신경망(Neural Network)과는 관련이 없습니다.

• «кий r2» - DeepSeek R2와 혼동됨; Moonshot에는 해당 모델이 없습니다.

타인의 고주파 노이즈 (다른 제품 및 다른 기사):