AI 기술Kimi2026년 7월 17일 22:21

Moonshot AI, 세계 최대 규모 오픈소스 AI 모델 공개

중국의 AI 스타트업 Moonshot AI는 2025년 7월 매개변수 2.8조 개의 대규모 언어 모델 'Kimi K3'를 공개했다. 동사는 이를 세계 최대 규모의 오픈소스 AI 모델로 위치짓고 있으며, 벤치마크 상에서 Anthropic과 OpenAI의 최상위 상용 모델과 동등한 성능을 보여준다고 주장하고 있다. 모델의 전체 가중치는 7월 27일에 공개될 예정이며, 현재는 kimi.com에서 시험 사용이 가능하다.

Moonshot AI, 세계 최대 규모 오픈소스 AI 모델 공개

중국의 베이징을 거점으로 하는 AI 스타트업 Moonshot AI가 2025년 7월 동사의 대규모 언어 모델 'Kimi K3'를 공개했다. 매개변수 개수(AI가 학습 과정에서 얻게 되는 지식과 판단의 기준이 되는 수치)는 2.8조 개에 달하며, 동사는 이를 세계 최대 규모의 오픈소스 AI 모델로 위치짓고 있다. 모델의 전체 가중치(학습 완료 데이터의 실체)는 7월 27일에 일반 공개될 예정이며, 현 시점에서는 kimi.com에 접속하여 계정을 생성함으로써 시험 사용이 가능하다.

Moonshot AI는 알리바바가 투자한 기업이며, 지금까지도 중국 국내 AI 개발을 주도해왔다. 다만 지난 18개월 정도는 DeepSeek의 급속한 부상으로 인해 시장에서의 입지가 약화되어 있었다. 이번 Kimi K3 공개는 그러한 상황을 크게 뒤바꾸는 움직임으로 평가되고 있다. 또한 이번 공개는 2026년 상하이에서 개최될 예정인 세계 인공지능 회의(WAIC)를 앞두고 있는 시점과 맞물려 있으며, 국제사회를 향한 입지 표현이라는 측면에서도 주목되고 있다.

기술 측면에서 Kimi K3는 DeepSeek의 V4 Pro와 비교할 때 매개변수 개수가 약 75% 더 많은 것으로 알려져 있다. 모델의 특징으로는 최대 100만 토큰(대량의 문장이나 대화를 한 번에 처리할 수 있는 길이의 단위)의 컨텍스트 윈도우, 이미지를 직접 이해하는 멀티모달 기능, 그리고 '씽킹 모드'라고 불리는 상시 추론 모드를 갖추고 있다. 아키텍처 측면에서는 Moonshot AI가 독자적으로 개발한 'Kimi Delta Attention'과 'Attention Residuals'라는 2가지 기술이 채용되어 있으며, 둘 다 사전에 GitHub 상에서 오픈 리서치로 공개된 것들이다.

API(외부 서비스와 연계하기 위한 접속 창구) 이용 요금은 입력 토큰이 100만 개당 3달러, 출력 토큰이 동 15달러로 책정되어 있다. 또한 캐시된 입력 토큰은 100만 개당 0.30달러까지 인하된다. 더욱이 8월 12일까지의 기간 제한으로 1,000달러 이상의 API 이용에 대해 최대 30% 상당의 바우처가 환급되는 캠페인도 진행 중이다. 개발자를 위해서는 OpenAI의 SDK와의 호환성이 확보되어 있으며, 이미 OpenAI나 Anthropic의 도구를 사용하여 개발하고 있는 엔지니어들이 전환하기 쉬운 설계가 되어 있다.

벤치마크(AI 모델의 성능을 비교하기 위한 표준 테스트)에서 Kimi K3는 Anthropic의 Claude나 OpenAI의 GPT 등 현재 최상위로 평가되는 상용 모델과 동등한 수준에서 경쟁할 수 있다고 Moonshot AI는 주장하고 있다. 오픈소스 모델이 폐쇄형 상용 시스템과 정면으로 경합하는 구도는 지금까지의 통념을 뒤집을 가능성을 지니고 있다. 신화사 보도에 따르면 Moonshot AI의 임직원은 매개변수 개수의 의의에 대해 '인간의 뇌 신경 연결과 같은 것으로, 3조에 가까운 개수를 가짐으로써 더욱 많은 지식과 패턴을 축적하고, 깊이 있게 사고하며, 정확하게 답할 수 있다'고 설명하고 있다.

이번 움직임은 AI 모델 개발 경쟁에서 '오픈 대 클로즈드'라는 구조적 변화를 가속화하는 것으로 위치지어진다. 고성능 모델이 무료로 이용·개변 가능한 형태로 공개되는 것은 연구 기관이나 중소 개발자들에게 있어 접근의 진입장벽을 크게 낮추는 의미를 지닌다. 한편 성능 측면의 격차가 줄어들수록 상용 모델을 제공하는 구미 각사에게 있어서도 경쟁 환경이 변화해간다는 관점이 성립한다. 향후는 실제 가중치 공개 후 외부 연구자에 의한 검증이 진행됨으로써, 이번 성능 주장이 얼마나 뒷받침될 수 있을지가 초점 중 하나가 될 것으로 보인다.

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AI issue 편집부

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