중국 AI 분야의 떠오르는 신생 기업인 Moonshot AI가 최첨단 전문가 혼합(MoE) 아키텍처를 기반으로 하는 차세대 대규모 언어 모델인 Kimi K2를 공식 출시했습니다. 이번 발표는 성능, 확장성, 효율성 측면에서 획기적인 도약을 의미하며, Moonshot AI가 글로벌 AI 혁신의 선두에 서게 될 것을 의미합니다.
키미 K2?
키미 K2Moonshot AI(베이징)가 11년 2025월 1일 발표한 는 회사의 최신이자 최대 규모의 오픈소스 AI 모델로, 전문가 혼합(MoE) 아키텍처를 사용하는 32조 개의 매개변수와 XNUMX억 개의 활성화 매개변수를 가진 거대한 모델입니다. Moonshot AI는 이 모델을 "에이전트 지능"을 강조하는 모델로 포지셔닝하며 도구 활용, 코드 생성 및 자율적인 작업 실행을 위해 특별히 설계되었습니다. 코드 생성, 수학적 추론 및 지식 기반 QA에 탁월하며, 특히 다음과 같은 분야에 최적화되어 있습니다. "에이전트" 작업즉, 단순히 질문에 답하는 것이 아니라 여러 단계로 구성된 워크플로를 자율적으로 완료할 수 있다는 의미입니다.
Moonshot은 연구자 및 개발자용 "Kimi-K2-Base"와 채팅 및 상담원 애플리케이션용 "Kimi-K2-Instruct", 두 가지 유형의 소프트웨어를 동시에 오픈소스로 공개했습니다. API도 제공되어 기존 독점 모델과 경쟁할 수 있는 다재다능함을 강조합니다.
- 키미‑K2‑베이스: 연구 및 맞춤형 미세 조정을 위한 기본 모델입니다.
- 키미‑K2‑인스트럭트: 일반 채팅과 가벼운 에이전트 애플리케이션에 최적화된 명령어 조정 버전입니다.
주요 기능
- 다단계 작업 실행
- 코드 생성 및 디버깅
- 데이터 분석 및 시각화
- 자동 도구 호출
- 강력한 온프레미스/로컬 배포 지원
Moonshot의 목표는 완전한 "오픈 에이전트" 개발자와 연구자가 외부 도구를 호출하고 복잡한 작업을 사전에 수행할 수 있는 시스템을 구축할 수 있는 AI 플랫폼입니다.
Moonshot AI가 출시된 이유는 무엇입니까? 키미 K2?
시장 환경 및 경쟁 구조
중국에서는 DeepSeek, Baidu, Alibaba, Tencent 등의 경쟁이 심화되면서 Moonshot은 2024년 중·장문 텍스트 분석 및 검색 분야에서 일시적으로 입지를 굳혔습니다. 그러나 저비용 모델을 먼저 내세운 DeepSeek의 확산으로 인해 Kimi 앱의 월간 활성 사용자 순위는 2025년 초 XNUMX위에서 XNUMX위로 떨어졌습니다.
이러한 이유로 Moonshot은 다시 주목을 받기 위해 글로벌 시장에서 활용 가능한 모델을 오픈소스화하는 전략을 채택하기로 했습니다. Moonshot은 Meta(LLaMA 등)의 전략을 참고하여 "성능과 접근성"을 모두 달성하는 것을 목표로 합니다.
왜 오픈소스인가?
미국의 주요 AI 기업(OpenAI, Google 등)은 최신 모델을 폐쇄적인 방식으로 운영하는 경향이 있습니다. 반면, 중국의 주요 기업들은 오픈소스 방식을 채택했으며, Moonshot은 이러한 추세를 이어갈 것입니다. 오픈소스는 신뢰성 향상, 개발자 생태계 확장, 그리고 국제적인 브랜드 파워 강화라는 장점을 가지고 있습니다.
어때 키미 K2 디자인된?
MoE 아키텍처
"Kimi K2"는 총 1조 개의 매개변수를 갖는 MoE 구조입니다. 각 입력에 대해 32B 개의 하위 집합이 활성화되고, 8명의 전문가 중 384명의 전문가가 선택됩니다. 이는 매개변수 수에 비해 매우 효율적인 계산을 가능하게 합니다.
MuonClip 최적화기
Moonshot의 독자 기술인 "MuonClip"은 1조 단위의 모델 학습에서 발생하는 불안정성을 제거하는 새로운 최적화 기법입니다. 이를 통해 수백만 달러에 달하는 재학습을 방지하고, 학습 안정성과 비용 효율성을 동시에 달성할 수 있습니다.
작업 중심 자기 감독
- Kimi‑K2는 단순히 정적 텍스트에 대한 훈련만 받는 것이 아닙니다. 시뮬레이션된 작업(보고서 작성, 코드 수정, 차트 생성, 웹 페이지 생성)에 대한 연습도 가능합니다.
- 이 기계는 자체적인 훈련 샘플을 생성하고 2차 평가자 모델을 사용해 출력에 대한 점수를 매기고 반복적으로 능력을 개선합니다.
자율 계획 및 도구 사용
- 여러 단계의 절차를 계획합니다(예: "위치별 급여 분석 → 결과 플롯 → 해설 작성"). 그리고 각 단계에서 호출할 도구나 API를 결정하여 컴팩트한 지능형 에이전트처럼 작동합니다.
개발자 친화적 에이전트 배포
- 간단한 API 호출이나 로컬 추론을 통해 바로 작동하며 복잡한 미들웨어나 오케스트레이션 파이프라인이 필요하지 않습니다.
포괄적인 기술 세트
- 암호: 읽기/쓰기/디버그, 파일 간 리팩터링, 자동화 테스트
- 연산: GPT‑4 수준에 가까운 대수학, 기하학, 확률론, 통계학
- 데이터 분석: 표 형식 추론, 차트 작성, 대화형 보고서
- 웹 생성: 직접 데이터를 HTML/JS/페이지로 출력
- CLI 자동화: 재시도 논리를 통한 전체 터미널 명령 지원
의 성능은 무엇입니까? 키미 K2?
벤치마크 성능
- 여러 코드 벤치마크에서 GPT‑4.1과 Claude Sonnet을 능가했습니다.
- 여러 파일 코드베이스를 읽고, 수정하고, 디버깅합니다. 프로젝트를 자동으로 포팅(예: Flask → Rust)하거나 전체 웹 앱을 생성할 수 있습니다.
또한, MATH-97.4(수학 벤치마크)에서 500%라는 매우 높은 점수를 달성하였으며, '에이전트 기반' 도구 활용 벤치마크에서도 강점을 보였습니다.
성능과 가격의 균형
Moonshot은 OpenAI와 Anthropic을 고려하여 API 사용료를 입력 토큰 0.15만 개당 1달러, 출력 토큰당 2.50달러로 책정했습니다. 저렴한 비용과 높은 성능을 제공하는 Moonshot은 기업 고객에게 어필하고 있습니다.
어떠한 키미 K2 사용됩니까?
용법
- 주인 오픈 소스 모델 (기본/지시) 자신의 환경에서. * 앱에서 호출 API OpenAI/Anthropic 호환 프로토콜을 사용합니다.
모델 체크포인트는 Hugging Face 및 기타 사이트에 게시됩니다. 추론 엔진으로는 vLLM, SGLang, KTransformers 및 TensorRT-LLM이 권장됩니다.
간단한 사용 예
채팅 완료 (지시 모델 예시):
client.chat.completions.create(
model="kimi-k2-instruct",
messages=[{"role":"system","content":"You are Kimi..."},
{"role":"user","content":"Introduce yourself"}],
temperature=0.6,
max_tokens=256
)
도구 호출 또한 가능합니다:
tools=
client.chat.completions.create(..., tools=tools, tool_choice="auto")
위의 구성을 사용하면 대화 중에 자율적인 도구 사용이 가능합니다.
어디서 얻을 수 있습니까? 키미 K2?
- 모델과 코드는 다음에서 사용할 수 있습니다. GitHub 저장소.
- 또한 사용할 수 있습니다 문샷 플랫폼 API를 통해.
- 외부 인프라에 대한 래핑(예: 포옹하는 얼굴 또한, 고급 개발 환경을 쉽게 구축할 수 있습니다.
얼마 키미 K2 비용?
API 가격:
- $0.15M 입력 토큰당 1달러(캐시 적중)
- 0.60M 입력 토큰당 $1(캐시 미스)
- 2.50M 출력 토큰당 $1
무료 자기 호스팅하지만 서버와 GPU 비용이 필요합니다. 추론 엔진을 선택하면 비용 최적화가 가능합니다.
경쟁적 환경: OpenAI와 Anthropic과 비교했을 때, 가격 대비 성능 면에서 우수성을 강조하여 설정되었습니다.
도입으로 무엇이 바뀔까요? 키미 K2?
1. 비용 효율적인 대규모 AI의 확산
막대한 학습 비용 발생을 억제하는 MuonClip의 효과는 일반 사용자와 중소기업이 MoE 대규모 모델을 처리하는 것을 가능하게 할 수 있습니다.
2. 생태계 확장을 통한 품질 향상
오픈 소싱을 통해 전 세계 연구자와 개발자가 참여하여 애플리케이션과 개선 사항을 발전시킬 수 있습니다. 목표는 공유 데이터셋, 포크, 커뮤니티를 통해 누적된 품질 향상을 달성하는 것입니다.
3. 소셜 구현을 위한 애플리케이션 확장
Kimi K2-Instruct의 "에이전트" 기능은 채팅과 검색뿐만 아니라 자동화, 보고서 생성, 소프트웨어 개발 지원 등에도 활용할 수 있는 매우 실용적인 AI 도구의 길을 열어줍니다.
시작 가이드
CometAPI는 OpenAI의 GPT 시리즈, Google의 Gemini, Anthropic의 Claude, Midjourney, Suno 등 주요 공급업체의 500개 이상의 AI 모델을 단일 개발자 친화적인 인터페이스로 통합하는 통합 API 플랫폼입니다. CometAPI는 일관된 인증, 요청 형식 지정 및 응답 처리를 제공하여 애플리케이션에 AI 기능을 통합하는 과정을 획기적으로 간소화합니다. 챗봇, 이미지 생성기, 음악 작곡가 또는 데이터 기반 분석 파이프라인 등 어떤 제품을 구축하든 CometAPI를 사용하면 AI 생태계 전반의 최신 혁신 기술을 활용하면서 반복 작업을 더 빠르게 수행하고 비용을 관리하며 공급업체에 구애받지 않을 수 있습니다.
개발자는 액세스할 수 있습니다 키미 K2 API(kimi-k2-0711-preview)을 통해 코멧API시작하려면 모델의 기능을 탐색하세요. 운동장 그리고 상담하십시오 API 가이드자세한 내용은 CometAPI를 참조하세요. 접속하기 전에 CometAPI에 로그인하고 API 키를 발급받았는지 확인하세요. 코멧API 공식 가격보다 훨씬 낮은 가격을 제공하여 통합을 돕습니다.
요약 : 이다 키미 K2 AI의 새로운 시대를 상징하는가?
Moonshot AI의 "Kimi K2"는 차세대 AI의 요소인 오픈 소스, 대규모 MoE, 비용 효율적인 학습, 에이전트화를 하나로 결합한 모델입니다. 특히 코드 생성, 수학, 도구 통합 작업에서 뛰어난 성능을 보이면서도 저렴한 가격으로 널리 배포할 수 있다는 점이 주목할 만합니다.
이 전략은 단순히 기술을 공개하는 것을 넘어, 연구자, 개발자, 그리고 기업 간의 대화와 협력을 촉진하고 오픈소스 AI의 표준이 될 잠재력을 가지고 있습니다. 또한 Moonshot AI 자체와 중국 기업들이 국제 경쟁에서 우위를 되찾을 수 있는 기회가 될 수도 있습니다.