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Kimi K3.1 Pro가 API를 통해 공개되었으며, Moonshot은 전체 모델 가중치를 추후 공개할 예정입니다. 이 모델은 Opus 5.5 대비 절반 가격으로 높은 성능을 제공하며, 자체 벤치마크에서 최고 수준의 점수를 기록했습니다.
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원문 바로가기2026년 10월 23일 - Link Blog
Kimi K3.1 Pro 출시 소식 (via) Kimi K3.1 Pro가 오늘 Kimi API에 공개되었습니다. 아직 오픈 웨이트(open weights)는 아니지만, Moonshot은 "전체 모델 가중치(Full model weights)를 2026년 11월 4일까지 공개할 것"이라고 약속했습니다.
또한, 입력 토큰 캐시 적중(input token cache hits)을 제외하고는 두 배의 가격에 2~3배 더 빠른 "Highspeed" 버전도 제공하고 있습니다. (입력 토큰 캐시 적중 건은 동일한 가격으로 책정됩니다.)
미국 달러 기준 가격은 입력 토큰당 백만 개가 $2.00, 출력 토큰당 백만 개가 $10입니다. 이는 GPT-6.1 Sol과 동일하며 Claude Opus 5.5의 절반 가격입니다.
Moonshot 자체 벤치마크에 따르면 Kimi는 Opus 5.5 및 GPT-6 Astra와 거의 동등한 수준을 보여주며, 일부 벤치마크에서는 이들을 능가하고 다른 벤치마크에서도 근접한 성능을 보였습니다.
Artificial Analysis 점수에서 Kimi는 55점을 기록하여 Claude Fable 5.1, GPT-6 Astra, Gemini 4 Argon(모두 53점)보다 앞섰으며, 오직 Claude Opus 5.5(58점)에만 뒤처졌습니다.
이는 (곧 오픈 웨이트가 될) 모델이 최첨단 모델들과 비교하여 이처럼 높은 점수를 기록한 첫 사례입니다.
저는 지난 8월 LLM 0.32에 추가했던 llm openai endpoint 명령어를 사용하여 Moonshot API를 통해 Kimi를 테스트해 보았습니다:
llm openai endpoint \
https://api.moonshot.ai/v1 \
--key kimi \
...
llm openai endpoint는 모든 OpenAI 호환 엔드포인트에 대해 프롬프트를 실행할 수 있지만, 결과를 기록하지 않기 때문에 표준 출력(stdout)과 표준 오류(stderr)를 저장하기 위한 추가 옵션이 필요합니다 (추론 과정 추적).
Kimi K3.1 Pro가 지원하는 세 가지 추론 수준(낮음, 중간, 높음)에 대해 제가 얻은 pelicans 결과는 다음과 같습니다. 이 결과는 '높음' 레벨입니다:
It's pretty solid - feet are on the pedals, bicycle frame is good, nice beak. Both legs are on the same side of the Fram though.
비교를 위해, 저는 해당 세 가지 추론 수준에서 Kimi K3에 대한 새로운 pelicans 결과를 실행했습니다.