- 중국 문샷AI가 파라미터 2조 8천억 개의 오픈웨이트 모델 ‘Kimi K3’를 공개 — 회사는 ‘세계 첫 오픈 3조급 모델’이라 부른다.
- 블라인드 프런트엔드 코딩 아레나에서 1,679점으로 1위, 앤스로픽 클로드 Fable 5를 제쳤다(K2.6 대비 17계단 점프).
- 896개 전문가 중 16개만 켜지는 희소 MoE 구조로, 이전 세대 K2보다 스케일링 효율 약 2.5배.
- 가중치는 7월 27일 무료 공개 예정 — 미국의 대중 반도체 제재 속에서 나온 성과라 파장이 크다.
중국 스타트업 문샷AI(Moonshot AI)가 7월 16일 ‘Kimi K3’를 공개했다. 파라미터는 2조 8천억 개, 회사는 이를 ‘세계 최초의 오픈 3조급(3T-class) 모델’이라 부른다. 그런데 진짜 놀라운 건 크기가 아니다. 블라인드 개발자 평가로 진행되는 프런트엔드 코딩 아레나에서 K3가 앤스로픽의 최상위 모델 클로드 Fable 5를 제치고 1위에 올랐고, 곧 모델 가중치(weights)를 통째로 무료 공개한다는 점이다. 미국의 대중 반도체 제재가 이어지는 상황에서 나온 성적표라 업계가 술렁이고 있다.
무슨 일이 벌어졌나
‘세계 첫 오픈 3조급’ 모델의 등장
Kimi K3는 텍스트뿐 아니라 이미지·영상을 하나의 아키텍처로 처리하는 멀티모달 모델이다. 컨텍스트 창은 100만 토큰에 이르고, 항상 켜져 있는 ‘사고 모드(thinking mode)’로 긴 호흡의 코딩·리서치·추론 작업을 겨냥한다. 문샷 팀은 K3가 파라미터 2조 8천억 개에 도달한 최초의 오픈 모델이며, 지난 12개월 중 9개월 동안 Kimi 계열이 오픈 모델 크기의 상한선을 그어 왔다고 밝혔다. 공개와 동시에 Kimi.com, Kimi Code, API에서 바로 쓸 수 있다.
Trend Insight — 오픈웨이트 최전선이 다시 중국발로 갱신됐다. ‘가장 큰 모델’이라는 타이틀보다 중요한 건, 프런티어급 성능이 폐쇄형 독점 모델의 전유물이 아니게 되는 흐름이 굳어지고 있다는 사실이다.
정말 클로드를 이겼을까?
프런트엔드는 1위, 하지만 종합은 아직
핵심 성적부터. 아레나(Arena)의 프런트엔드 코드 평가에서 K3는 1,679점으로 1위에 올라 클로드 Fable 5를 앞섰다. 직전 버전 K2.6이 18위였으니 단숨에 17계단을 뛰어오른 셈이고, 7개 세부 영역 중 6곳에서 1위를 차지했다. SWE 마라톤, 브라우즈컴프(BrowseComp), 오토메이션 벤치, 문서 파싱(OmniDocBench)에서도 선두다. 다만 문샷 스스로 ‘종합 성능은 여전히 가장 강력한 독점 모델인 클로드 Fable 5와 GPT-5.6 Sol에 못 미친다’고 인정했다. 실제로 FrontierSWE·HLE-Full에서는 Fable 5에, DeepSWE에서는 GPT-5.6 Sol에 뒤진다.
Trend Insight — 숫자는 매력적이지만 전부 문샷이 자체 공개한 수치다. 가중치가 공개되는 7월 27일 이전까지는 외부 검증이 불가능하다. 게다가 앤스로픽은 지난 2월 문샷을 ‘증류(distillation)’로 지목한 바 있어, 벤치마크 해석에는 신중함이 필요하다.
제재를 뚫은 설계
KDA·희소 MoE, 그리고 하드웨어 퍼즐
K3의 효율은 두 가지 구조 변화에서 나온다. 하이브리드 선형 어텐션인 ‘Kimi Delta Attention(KDA)’은 100만 토큰 구간에서 최대 6.3배 빠른 디코딩을 낸다고 한다. 깊이 방향으로 정보를 선택적으로 끌어오는 ‘Attention Residuals’는 2% 미만의 추가 비용으로 학습 효율을 약 25% 끌어올린다. 여기에 896개 전문가 중 16개(약 1.8%)만 활성화하는 희소 MoE가 더해져, 종이 위 파라미터는 거대하지만 실제 계산량은 훨씬 적다. 결과적으로 이전 세대 K2 대비 스케일링 효율이 약 2.5배 좋아졌다. 학습은 SFT 단계부터 MXFP4 가중치·MXFP8 활성값의 양자화 인식 방식으로 진행됐고, 서빙은 64개 이상 가속기를 묶은 슈퍼노드를 권장한다.
Trend Insight — 흥미로운 대목은 하드웨어다. 문샷의 커널 벤치마크는 엔비디아 H200과 ‘이름을 밝히지 않은 대체 벤더의 GPGPU’에서 돌았고, 자체 컴파일러 MiniTriton은 중국 수출용으로 성능을 낮춘 엔비디아 L20에서 비교됐다. 제약 속에서 아키텍처와 대규모 사전학습으로 계단식 도약을 만들어냈다는 게 뱅크오브아메리카(BofA) 애널리스트들의 평가다.
개발자·기업엔 무슨 의미인가
가격, 셀프호스팅, 그리고 선택지
API 가격은 컨텍스트 길이에 따른 차등 없이 단일 구조다. 캐시 히트 입력 100만 토큰당 0.30달러, 캐시 미스 3달러, 출력 15달러. 문샷은 코딩 워크로드에서 캐시 히트율이 90%를 넘는다고 밝혔다. 다만 1년 전 K2가 입력 100만 토큰당 0.60달러였던 것과 비교하면, 캐시가 빗나간 입력 기준으로는 5배 비싸진 셈이다. 접근은 OpenAI SDK 호환이라 base_url만 문샷 주소로 바꾸면 되고, reasoning_effort는 ‘max’만 지원한다. 진짜 승부처는 7월 27일이다. 가중치가 풀리면 데이터 주권이나 비용이 중요한 기업은 프런티어급 코딩 모델을 자체 인프라에 올릴 수 있게 된다.
Trend Insight — ‘공짜’라지만 셀프호스팅에는 64개 이상 가속기 같은 만만치 않은 인프라가 든다. 그럼에도 딥시크 V4, GLM-5.2에 이어 중국발 오픈 모델이 줄줄이 최전선에 합류하면서, 국내 개발사·기업의 ‘만들 것인가 살 것인가’ 계산법 자체가 흔들리고 있다.
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출처
- MarkTechPost — Moonshot AI Releases Kimi K3 (2.8T Open MoE, KDA, 1M Context)
- Tom’s Hardware — China’s 2.8-trillion-parameter Kimi K3 beats Claude Fable 5
- Moonshot AI — Kimi K3 공식 기술 블로그
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