Kimi K2.5 + 모델 성능 비교 가이드

Moonshot AI의 혁신적인 1조 매개변수 MoE 모델 라인업과 최신 K2.5의 성능을 지금 바로 확인해 보세요.

Kimi 모델 성능 및 선택 가이드 K2.5 주력 모델 K2 기본 모델 경량화 모델 정보 K1.5 추론 모델 적합한 Kimi 모델 선택 FAQ

Kimi 모델 성능 및 선택 가이드

Moonshot AI의 Kimi 플랫폼은 1조 개의 매개변수를 갖춘 전문가 혼합형(Mixture-of-Experts, MoE) 아키텍처를 기반으로 구축된 인상적인 모델 라인업을 제공합니다. 2026년 1월에 출시된 주력 모델 Kimi K2.5는 네이티브 멀티모달 기능, 에이전트 스웜(Agent Swarm) 협업 기능 및 GPT-5.2나 Claude Opus 4.5에 필적하는 벤치마크 성능을 제공합니다. 단순한 질의에 대한 빠른 응답부터 복잡한 문제에 대한 심층적인 추론, 자율 에이전트 워크플로에 이르기까지 Kimi 모델군은 모든 사용 사례를 충족합니다.

Kimi 생태계는 2025년 1월 K1.5 출시 이후 빠르게 발전했습니다. 이후 각 출시는 텍스트 전용 추론에서 비디오, 이미지, 문서에 대한 전체 멀티모달 이해로 기능을 확장했습니다. 모든 K2 시리즈 모델은 동일한 1T MoE 토대를 공유하지만 학습 데이터, 기능 세트 및 동작 방식에서 차이가 있습니다. 현재 K2.5 모델 전체는 수정된 MIT 라이선스에 따라 오픈 소스로 공개되어 있으며, 자체 서버 배포를 위해 허깅 페이스(Hugging Face)에서 활용할 수 있습니다.

모델	출시일	매개변수	컨텍스트 창	주요 특징
Kimi K2.5	2026년 1월	1T MoE (32B 활성)	256K 토큰	네이티브 멀티모달, 에이전트 스웜, 오픈 소스
Kimi K2-Instruct-0905	2025년 9월	1T MoE (32B 활성)	256K 토큰	프로그래밍 성능 향상, 확장된 컨텍스트
Kimi K2	2025년 7월	1T MoE (32B 활성)	128K 토큰	최초의 1T MoE, 오픈 소스 베이스
Kimi Linear	2025년 10월	48B MoE (3B 활성)	128K 토큰	경량화, 효율적인 추론
Kimi-VL	2025년 4월	16B MoE (3B 활성)	128K 토큰	시각 언어 모델, 소형 멀티모달
Kimi K1.5	2025년 1월	비공개	128K 토큰	OpenAI o1 수준의 추론 성능

Kimi K2.5 주력 모델

Kimi K2.5는 라인업에서 가장 뛰어난 성능을 가진 모델로, K2 베이스 모델 위에 약 15조 개의 혼합 시각 및 텍스트 토큰을 지속적으로 학습시켜 완성되었습니다. 아키텍처는 384개의 전문가 중 토큰당 8개를 활성화하며, Multi-Latent Attention(MLA)과 SwiGLU 활성화 함수를 사용합니다. 네이티브 멀티모달 설계에는 가변 해상도 이미지 입력을 위해 NaViT 패킹을 활용하는 400M 매개변수의 시각 인코더인 MoonViT-3D가 통합되어 있습니다.

네 가지 동작 모드

K2.5는 각기 다른 워크플로에 최적화된 네 가지 고유 모드로 동작합니다. K2.5 Instant는 간단한 질문에 대해 사고 과정 없이 빠른 응답을 제공합니다. K2.5 Thinking은 복잡한 문제를 해결하기 위해 사고 사슬(Chain-of-thought) 추론을 활성화합니다. K2.5 Agent는 자율적인 작업을 수행하기 위해 단일 에이전트 도구 사용 기능을 제공합니다. K2.5 Agent Swarm은 최대 100개의 전문화된 하위 에이전트를 병렬로 조정하여 실행 시간을 4.5배 단축합니다.

모드	사용 사례	속도	추론 깊이
K2.5 Instant	빠른 답변, 단순 작업	가장 빠름	표준
K2.5 Thinking	수학, 논리, 복잡한 분석	보통	심층 사고 사슬
K2.5 Agent	도구 사용, 코드 실행, 검색	작업에 따라 다름	에이전트 추론
K2.5 Agent Swarm	복잡한 연구, 다단계 워크플로	단일 에이전트 대비 4.5배 빠름	분산형 다중 에이전트

주요 벤치마크 점수

K2.5는 AIME 2025에서 96.1%(GPT-5.2는 100%), MATH-500에서 98.0%, GPQA-Diamond에서 87.6%를 달성했습니다. 프로그래밍 분야의 경우 LiveCodeBench v6에서 83.1%를 기록하며 Claude Opus 4.5의 64.0%를 크게 상회했습니다. 에이전트 스웜 모드는 도구를 활용한 Humanity's Last Exam 벤치마크에서 50.2%를 기록하여, GPT-5.2의 45.5%보다 76% 낮은 비용으로 더 높은 점수를 얻었습니다. 시각 기능은 OCRBench에서 92.3%, VideoMMMU에서 86.6%를 기록했습니다.

Kimi K2 기본 모델

2025년 7월에 출시된 K2는 Moonshot AI의 첫 번째 1조 매개변수 MoE 모델이자 이후 모든 K2 시리즈의 기반이 되었습니다. MIT 라이선스로 오픈 소스화된 이 모델은 K2.5로 계승된 384개 전문가 및 32B 활성 매개변수 아키텍처를 확립했습니다. 초기 출시 버전은 128K 토큰 컨텍스트를 지원했으나, 2025년 9월 Instruct 업데이트를 통해 256K까지 확장되었습니다.

2025년 9월에 공개된 K2-Instruct-0905는 대폭적인 프로그래밍 성능 향상과 256K 컨텍스트 창을 도입했습니다. 이 업데이트 버전은 HumanEval에서 94.5%를 기록하며 강력한 코드 생성 능력을 입증했습니다. 해당 Instruct 변형 모델은 멀티모달 기능이 필요하지 않은 사용자들을 위한 텍스트 전용 대안으로 여전히 제공되고 있습니다.

경량화 모델 정보

Kimi Linear

2025년 10월에 출시된 Kimi Linear는 토큰당 3B 활성 매개변수만을 사용하는 콤팩트한 48B MoE 아키텍처를 채택했습니다. 엣지 배포 및 자원이 제한된 환경을 위해 설계된 이 모델은 크기 대비 놀라운 성능을 보여줍니다. 128K 토큰 컨텍스트를 지원하며 일반 소비자용 하드웨어에서도 효율적으로 동작하므로, 지연 시간이 중요한 로컬 배포나 모바일 애플리케이션 및 대량 처리 시나리오에 적합합니다.

Kimi-VL

2025년 4월에 출시된 Kimi-VL은 16B 매개변수를 가진 MoE 시각 언어 모델로, 3B 활성 매개변수를 포함합니다. 이미지 이해와 텍스트 생성을 결합한 작업을 위해 설계된 Moonshot AI의 첫 번째 오픈 소스 멀티모달 모델이었습니다. 고사양 작업에서는 K2.5의 네이티브 멀티모달 기능에 자리를 내주었으나, 1T 모델을 사용하기에는 과도한 가벼운 시각 인식 작업에서는 여전히 유용합니다.

Kimi K1.5 추론 모델

2025년 1월에 출시된 K1.5는 Moonshot AI가 고급 추론 모델 분야에 진출했음을 알린 모델입니다. 수학 및 프로그래밍 벤치마크에서 OpenAI o1과 대등한 성능을 주장하며 Kimi 플랫폼에 강화 학습 기반 추론 기능을 도입했습니다. 정확한 매개변수 수는 공개되지 않았으나, K1.5는 Moonshot AI가 최첨단 AI 추론 영역에서 경쟁할 수 있음을 증명했습니다.

K1.5는 멀티모달 기능 없이 텍스트 기반 추론에만 집중했습니다. 이 모델의 출시는 Moonshot AI를 추론 모델 시장의 주요 경쟁자로 각인시켰으며, 이후 이어지는 더 강력한 K2 시리즈의 기초를 마련했습니다. 현재 K1.5를 사용 중인 고객은 모든 벤치마크에서 이를 능가하며 멀티모달 및 에이전트 기능을 추가한 K2.5로 업그레이드하는 것이 좋습니다.

적합한 Kimi 모델 선택

모델 선택은 요구되는 기능 수준, 비용, 배포 유연성에 따라 달라집니다. 다음 안내는 사용 사례에 가장 적합한 모델을 선택하는 데 도움을 줍니다.

최고 성능의 범용 AI가 필요한 경우: API 또는 kimi.com을 통해 K2.5를 사용합니다. 일반 작업에는 Instant 모드가 효율적이며 복잡한 추론에는 Thinking 모드가 적합합니다.
자율 워크플로 및 연구가 목적인 경우: K2.5 Agent 또는 Agent Swarm 모드를 사용합니다. 스웜 시스템은 병렬 정보 수집이 필요한 다단계 작업에 탁월합니다.
모든 기능을 포함한 자체 서버 배포를 원하는 경우: 허깅 페이스에서 K2.5를 다운로드하여 vLLM, SGLang 또는 Docker를 통해 배포합니다.
경량화 또는 엣지 디바이스 배포를 하는 경우: 일반 하드웨어에서 인공지능 기능을 구현해야 하는 자원 제한 환경에서는 Kimi Linear를 선택합니다.
저비용으로 간단한 시각 작업을 수행하는 경우: K2.5의 전체 멀티모달 기능이 불필요한 상황이라면 Kimi-VL이 효과적입니다.
비용 효율적인 텍스트 전용 추론을 원하는 경우: 시각 기능은 필요 없지만 1T MoE의 추론 능력을 활용하고 싶다면 K2-Instruct-0905를 사용합니다.

자주 묻는 질문

가장 뛰어난 Kimi 모델은 무엇입니까?

Kimi K2.5는 추론, 프로그래밍, 시각화, 에이전트 작업 등 모든 지표에서 가장 뛰어난 모델입니다. AIME 2025에서 96.1%, LiveCodeBench에서 83.1%를 기록하며 OCRBench에서도 92.3%로 선두를 달리고 있습니다. 최고 수준의 성능이 필요하지 않은 사용자의 경우 Kimi Linear가 훨씬 적은 연산 비용으로 우수한 성능을 제공합니다.

Kimi 모델 사용은 무료입니까?

현재 모든 Kimi 모델은 kimi.com 웹사이트와 모바일 앱을 통해 무료로 이용할 수 있습니다. API 접근의 경우 2026년 기준 K2.5 입력 토큰 100만 개당 0.60달러부터 시작하는 토큰당 과금 방식을 사용합니다. 허깅 페이스의 오픈 소스 가중치는 무료로 다운로드하여 배포할 수 있으며 수정된 MIT 라이선스에 따라 상업적 이용도 가능합니다.

Kimi 모델을 로컬에서 실행할 수 있습니까?

K2.5와 K2는 block-fp8 형식으로 허깅 페이스에서 제공되며 vLLM, SGLang, Transformers 또는 Docker를 통해 배포 가능합니다. 전체 1T 모델을 실행하려면 상당한 수준의 GPU 자원이 필요합니다. 로컬 개인용 하드웨어 배포에는 Kimi Linear 모델이 더 적합합니다.

K2와 K2.5의 차이점은 무엇입니까?

K2.5에는 네이티브 멀티모달 기능(MoonViT-3D 시각 인코더), 에이전트 스웜 모드(최대 100개 병렬 하위 에이전트) 및 대폭적인 벤치마크 성능 향상이 추가되었습니다. K2는 텍스트 전용이며 초기 128K 컨텍스트를 지원한 반면, K2.5는 256K 컨텍스트 내에서 이미지, 비디오, 문서를 네이티브 방식으로 처리합니다.

Kimi Linear 모델의 장점은 무엇인가요?

48B MoE 아키텍처를 사용하여 경량화되었으며, 일반 소비자용 하드웨어에서도 지연 시간이 적어 효율적으로 동작합니다.

Kimi K1.5에서 K2.5로 업그레이드해야 하나요?

네, K2.5는 K1.5의 추론 능력을 모든 면에서 능가하며 멀티모달 및 에이전트 기능을 추가했으므로 업그레이드를 권장합니다.

Kimi 모델의 라이선스는 무엇인가요?

K2 시리즈를 포함한 주요 모델들은 수정된 MIT 라이선스에 따라 오픈 소스로 공개되어 있습니다.

에이전트 스웜 모드란 무엇입니까?

최대 100개의 특화된 하위 에이전트를 병렬로 조정하여 복잡한 작업을 효율적으로 수행하는 기능으로, 단일 에이전트 대비 4.5배 빠른 실행을 지원합니다.