Kimi K3: Moonshot의 2.8T 프런티어 모델
Moonshot의 2.8조 파라미터 Mixture-of-Experts 모델. 100만 토큰 컨텍스트 윈도, 이미지·영상 네이티브 입력, 공개 가중치.
1M tokens · Text / Vision / Video / Code · Prompt cache
Okou는 Kimi K3을(를) 제공하지 않습니다. 이 페이지는 사양, 가격, 벤치마크 참고용입니다. Okou에서 같은 종류의 작업을 하려면 현재는 Claude Fable 5을(를) 사용하세요.
Claude Fable 5 보기Kimi K3는 2026년 7월 16일에 공개된 Moonshot AI의 프런티어 모델입니다. 총 2.8조 파라미터에 토큰마다 896개 전문가 중 16개만 활성화되는 희소 Mixture-of-Experts 구조이며, 1,048,576 토큰 컨텍스트 윈도와 이미지·영상 네이티브 입력을 갖췄습니다. Artificial Analysis의 Intelligence Index v4.1에서 57.1점으로 테스트된 구성 중 4위이며, Claude Fable 5(59.9)와 GPT 5.6 Sol(58.9)에 이어 Claude Opus 4.8을 앞섭니다.
정가는 입력 100만 토큰당 $3.00, 캐시 적중 시 $0.30, 출력 100만 토큰당 $15.00이며, 윈도 전체에 동일하게 적용되고 롱컨텍스트 할증이 없습니다. 공개 가중치는 2026년 7월 27일 Moonshot 자체 Kimi K3 License로 Hugging Face에 올라왔습니다. Okou는 Kimi K3를 제공하지 않습니다. Okou 라인업에서 가장 가까운 모델은 Claude Fable 5로, 같은 100만 토큰 윈도를 갖추고 동일한 Intelligence Index에서 1위입니다.
Kimi K3란?
2026년 7월 16일 · Moonshot의 프런티어 라인. K2.7 Code를 포함한 Kimi K2 시리즈의 후속.
Kimi K3는 2026년 7월 16일 공개된 Moonshot AI의 프런티어 모델로, Kimi 앱과 Kimi API에서 kimi-k3로 제공됩니다. 희소 Mixture-of-Experts 모델이며, 총 2.8조 파라미터 중 토큰당 896개 전문가에서 16개만 활성화됩니다. 파라미터 규모에 비해 추론 비용이 중급 dense 모델 수준에 머무는 이유가 바로 이 구조입니다.
K2 라인 대비 향상이 가장 큰 영역은 장시간 에이전트 작업입니다. Moonshot의 출시 벤치마크에서 K3는 Program Bench, SWE Marathon, BrowseComp, SpreadsheetBench 2, Automation Bench에서 테스트된 모든 모델을 앞섰고, FrontierSWE에서는 Claude Fable 5에, DeepSWE에서는 GPT 5.6 Sol에 밀립니다. 경제적 가치가 있는 지식 노동을 평가하는 Artificial Analysis의 GDPval-AA v2 Elo에서는 1668점으로, Kimi K2.6의 1190점에서 크게 올랐고 Claude Opus 4.8의 1600점을 넘어섭니다.
Kimi K3의 주목할 점
대표적인 아키텍처 및 기능 특징.
K3는 MoE 스택에 Moonshot이 Kimi Delta Attention과 Attention Residuals라고 부르는 두 가지 효율화 기법을 결합해 최대 6.3배 빠른 디코딩을 내세우며, 1,048,576 토큰 윈도를 구간 요금 없이 단일 가격으로 제공합니다. 출력은 기본 131,072 토큰까지이며 같은 윈도 안에서 더 크게 설정할 수 있습니다. 입력은 텍스트·이미지·영상, 출력은 텍스트입니다. platform.kimi.ai의 API는 OpenAI 호환이며, 가중치(MXFP4 기준 약 594GB)는 셀프 호스팅용으로 공개되어 있습니다.
한눈에 보는 사양
Kimi K3 벤치마크
코딩·에이전트·비전 점수는 모든 모델을 최대 추론 강도로 맞춘 Moonshot의 출시 수치이며, Intelligence Index와 GDPval Elo는 Artificial Analysis의 독립 측정치입니다. 공급사 표는 보장이 아니라 상한선에 가깝고, 독립 테스터들은 Moonshot 발표치보다 훨씬 높은 환각률을 보고했습니다.
Kimi K3 가격
공급사 정가, 100만 토큰당.
Kimi K3는 실제로 어떻게 작동하는가
공급사의 출시 자료와 독립 평가에서 보고된 동작입니다.
장시간 에이전트 실행
K3가 확실히 1위를 차지한 항목들(SWE Marathon, Automation Bench, BrowseComp)은 단발 정답률이 아니라 수백 단계에 걸쳐 목표를 유지하는 능력을 측정합니다. 에이전트 엔진을 우선한다는 Moonshot의 설명과 맞아떨어집니다.
100만 토큰 단일 요금
1,048,576 토큰 윈도 전체가 단일 요율로 청구되며, 특정 구간을 넘어도 할증이 없습니다. 반면 GPT-5.5의 100만 토큰 윈도는 272K 토큰을 넘는 입력에 다른 요금을 적용하고, 이것이 다른 곳에서 초장문 단일 컨텍스트 실행을 비싸게 만듭니다.
작업당 비용
Artificial Analysis 측정 기준 작업당 $0.94로, Claude Opus 4.8($1.80)의 약 절반이고 GPT 5.6 Sol($1.04)과 비슷합니다. Moonshot은 코딩 워크로드에서 90%가 넘는 캐시 적중률을 제시하는데, 이 경우 실질 입력 단가는 $0.30 쪽으로 내려갑니다.
Kimi K3에 가장 적합한 에이전트 작업
저장소 전체를 한 컨텍스트에서 읽기
단일 요금의 100만 토큰 윈도라면 코드베이스 전체, 한 분기 분량의 지원 티켓, 긴 문서 묶음을 쪼개지 않고 한 번의 요청에 담을 수 있습니다. 윈도 끝에서 기다리는 할증도 없습니다.
브라우징·리서치 에이전트
BrowseComp 91.2는 Moonshot 출시 표에서 가장 높은 점수로, GPT 5.6 Sol과 Claude Fable 5를 앞섭니다. 출처를 찾고 인용을 따라가며 수치를 맞춰보는 다단계 웹 리서치에서 K3의 에이전트 학습이 가장 잘 드러납니다.
스크린샷과 영상 입력
K3는 이미지와 영상을 네이티브로 받습니다. 스크린샷을 읽는 QA 에이전트나 녹화 클립을 처리하는 파이프라인에서 추론 모델 앞에 별도의 비전 모델을 붙일 필요가 없습니다.
Kimi K3를 건너뛰어야 할 때
공급사가 감사한 안전성 프로필이나 미국·EU에서의 계약 기반 엔터프라이즈 지원이 필요할 때, 프롬프트가 짧아 $0.30 캐시 요율이 걸리지 않고 저비용 모델로 충분할 때, 그리고 셀프 호스팅이 목적일 때는 K3를 피하는 편이 좋습니다. MXFP4 가중치 594GB는 프로덕션 운영에 가속기 64대 이상을 요구합니다. 독립 테스트에서 Moonshot 발표치를 크게 웃도는 환각률도 측정된 만큼, 사실 위주 출력은 여전히 검증이 필요합니다. 그리고 Okou에서는 애초에 K3를 선택할 수 없습니다.
Kimi K3 vs 다른 모델
Kimi K3 vs Claude Fable 5
Intelligence Index(59.9 대 57.1)와 FrontierSWE(86.6 대 81.2)는 Fable 5가 앞서고, Terminal-Bench 2.1·BrowseComp·SWE Marathon은 K3가 가져갑니다. 둘 다 100만 토큰 윈도를 갖췄습니다. 결정을 가르는 건 대개 가격과 제공 여부입니다. Fable 5는 100만 토큰당 $10/$50이고 Okou에서 동작하며, K3는 $3/$15이지만 Okou에서는 동작하지 않습니다.
Kimi K3 vs GPT 5.6 Sol
Intelligence Index는 Sol이 58.9, K3가 57.1이며 DeepSWE(73.0 대 67.5)와 Terminal-Bench(0.5점 차)도 Sol이 앞섭니다. K3는 Sol의 400K 대비 100만 토큰 윈도와 3분의 1 수준의 입력 단가로 맞섭니다. 측정된 작업당 비용은 K3 $0.94, Sol $1.04로 비슷합니다.
Kimi K3 vs Claude Opus 4.8
대부분의 에이전트 벤치마크와 GDPval-AA Elo(1668 대 1600)에서 K3가 앞서며, 가격도 $3/$15 대 $5/$25입니다. 다만 프로덕션에서의 툴 라우팅 안정성은 Opus 4.8이 우위이고, Opus 4.8은 Okou에서 사용할 수 있지만 K3는 그렇지 않습니다.
Kimi K3 vs Kimi K2.7 Code
K3는 후속 모델입니다. 컨텍스트가 256K에서 100만 토큰으로 늘었고, 영상 입력이 네이티브로 들어왔으며, 에이전트 벤치마크 수준도 크게 올랐습니다. 대신 가격은 약 3배입니다($3/$15 대 $1.14/$4.80). 현재 둘 다 Okou에서는 동작하지 않습니다. K2.7 Code는 제공이 종료되었고, K3는 추가된 적이 없습니다.
결론: Kimi K3를 사용해야 할까?
지금까지 공개된 가중치 공개 모델 중 가장 강력하며, 에이전트 작업에서 폐쇄형 프런티어와 겨루는 첫 모델입니다. 가격은 Fable 5의 3분의 1 수준입니다. Okou는 이 모델을 제공하지 않으므로 이 페이지는 참고 자료로 보시면 됩니다. Okou에서 동일한 100만 토큰 규모의 에이전트 작업을 하려면 Claude Fable 5가 가장 가깝습니다.
자주 묻는 질문
Okou에서 Kimi K3를 쓸 수 있나요?
현재는 사용할 수 없습니다. Kimi K3는 Okou 모델 라인업에 없어 채팅에서도 워크플로에서도 선택할 수 없고, 본인의 API 키로 추가할 수도 없습니다. Okou가 제공하는 모델 중에서는 Claude Fable 5가 가장 가깝습니다. 같은 100만 토큰 컨텍스트 윈도를 갖췄고, 동일한 Intelligence Index에서 최고 점수를 기록했습니다.
Kimi K3는 언제 공개되었나요?
Moonshot AI는 2026년 7월 16일 Kimi 앱과 Kimi API에서 Kimi K3를 공개했고, 2026년 7월 27일 Hugging Face에 공개 가중치를 올렸습니다.
Kimi K3의 컨텍스트 윈도는 얼마인가요?
입력과 출력을 합쳐 1,048,576 토큰이며, 윈도 전체가 동일한 요금입니다. 출력은 기본 131,072 토큰이고 남은 컨텍스트 범위 안에서 더 크게 설정할 수 있습니다.
Kimi K3의 가격은 얼마인가요?
캐시 미스 입력이 100만 토큰당 $3.00, 캐시 적중 시 $0.30, 출력이 100만 토큰당 $15.00이며 롱컨텍스트 할증은 없습니다. Kimi 앱의 유료 플랜은 256K 윈도 기준 월 $19부터이고, 100만 토큰 전체 윈도는 월 $39부터 열립니다.
Kimi K3는 오픈소스인가요?
가중치는 Moonshot 자체 Kimi K3 License로 공개되어 있습니다. 대부분 MIT와 비슷하지만 상업적 조건이 두 가지 붙습니다. model-as-a-service 사업은 연속 12개월 매출이 $20M을 넘으면 Moonshot과 별도 계약이 필요하고, 월간 활성 사용자 1억 명 또는 월 매출 $20M을 넘는 제품·서비스는 인터페이스에 "Kimi K3"를 표시해야 합니다.
대안
Okou에서의 Kimi K3 제공 여부
Kimi K3은(는) Okou 모델 라인업에 포함되어 있지 않습니다. 채팅에서도 워크플로에서도 선택할 수 없고, 본인의 API 키로 추가할 수도 없습니다. 현재 Okou가 제공하는 모델 중에서는 Claude Fable 5이(가) 가장 가깝습니다.