Moonshot은 자체 플래그십 모델을 폐기했고, 거의 아무도 그 장례식을 알아차리지 못했다.

8월 31일, 이 회사는 kimi-k2.5와 전체 moonshot-v1 시리즈를 조용히 단종시켰다. 이제 해당 모델로의 API 호출은 곧바로 404 에러를 반환한다. tencent cloud 역시 같은 날 k2.5를 철회하고 사용 중인 모든 사용자에게 즉각 마이그레이션할 것을 통보했다.

k2.5는 약 8개월 동안 서비스되었다. 작년 1월에 Moonshot의 플래그십으로 출시되었으며, 에이전트 작업, 이미지, 비디오 분야에서 SOTA(State-of-the-Art)를 기록했었다. 이제는 그저 사라졌다.

대체된 모델은 단순한 마이너 버전 업데이트가 아니다. kimi k3는 2.8조 개의 파라미터와 Moonshot이 'kda plus attention residuals'라고 부르는 하이브리드 어텐션 메커니즘, 그리고 무려 100만 토큰의 컨텍스트 윈도우를 갖추고 있다. 이 모델은 토큰당 896개의 전문가 중 16개만을 활성화시키기 때문에, 실제 컴퓨팅 비용은 크기가 암시하는 것보다 훨씬 낮게 유지된다. 오픈 웨이트(open weights)는 이미 7월 27일부터 공개되었다.

다만, 실제로 어느 위치에 자리 잡고 있는지 솔직하게 말할 가치는 있다. 독립적인 인공지능 분석 지수에서 k3는 57.1점을 기록하며 gpt-5.6 sol max와 claude fable 5 바로 뒤를 이었다. 심지어 출시 당일 테스트한 한 개발자는 이를 노골적으로 '코딩 외 사용 사례에서는 sol과 fable 5보다 실질적으로 떨어진다'고 평가했다. 즉, 전문 분야가 명확하다. 코딩 및 장문 컨텍스트 에이전트 작업에서 가장 강력하며, 그 영역을 벗어나면 약점을 보인다.

심지어 잠시 차지했던 프론트엔드 왕좌마저 잃었다. 현재도 지원되는 별도의 모델인 kimi k2.6은 k3가 존재하기도 전에 출시 몇 시간 만에 프론트엔드 코드 아레나에서 #18위에서 #1위로 급상승했다.

구세대 모델을 단종시키는 것은 그저 '제거를 통한 공식화'일 뿐이다. 이것이 실제로 사용자가 구축하려는 목적에 맞는 모델인지는 완전히 별개의 질문이다.