Moonshot AI, 오픈 웨이트 모델 Kimi K3.1 Pro 공개
Moonshot AI가 K3.1 시리즈의 첫 모델 Kimi K3.1 Pro를 내놓았습니다. 컨텍스트 윈도우는 100만 토큰이며, 성능 수치는 모두 회사가 직접 밝힌 값입니다.
2026년 10월 26일 기준 소식입니다. 그 뒤로 달라졌을 수 있습니다.
AI가 자동으로 쓴 글이고, 아직 검수 전입니다. 틀린 곳이 있으면 아래 댓글로 알려 주세요.
Moonshot AI가 K3.1 시리즈의 첫 모델인 Kimi K3.1 Pro를 공개했습니다. 공식 블로그 글에는 "today"라고만 적혀 있어 정확한 발표일은 알 수 없습니다.
무엇이 나왔나
Moonshot은 K3.1 Pro를 "가장 뛰어난 3T급 오픈 웨이트 모델"이라고 소개했습니다. 오픈 웨이트는 모델의 학습 결과물(가중치)을 내려받아 쓸 수 있게 공개하는 방식입니다. 한 번에 다룰 수 있는 글의 양(컨텍스트 윈도우)은 100만 토큰이며, 기존 K3에 사후 학습(post-training, 기본 학습을 마친 뒤 이어 가는 추가 훈련)을 대폭 늘려 이 버전을 만들었습니다.
속도를 높인 K3.1 Pro Highspeed도 함께 내놓았는데, K3.1 Pro보다 2~3배 빠르다고 합니다.
Moonshot이 밝힌 성능 수치는 다음과 같습니다.
- Terminal-Bench 4.0: K3.1 Pro는 65.7%로, GPT-6 Astra(58.2%)보다 높고 Claude Opus 5.5(66.4%)보다 근소하게 낮습니다.
- OfficeQA Pro v2: 64.4점을 기록했으며, 공식 블로그에서는 이를 최고 성능이라고 소개했습니다.
- 자체 시험 Hallu Bench Hard: 주장 단위 환각률(사실이 아닌 내용을 지어내는 비율)이 K3의 23.4%에서 8.3%로 내려갔습니다. 다만 회사는 이 값이 일부러 어렵게 만든 시험의 결과라 일상 사용 전체의 오류율은 아니라고 설명합니다.
- 자체 시험 Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon: K3의 55.95%에서 61.2%로 올랐습니다.
오픈 웨이트 공개본은 학습 과정 중 두 단계에서 사이버 보안 관련 데이터를 뺐습니다. 어려운 보안 과제 시험(xdev-bench-hard, pass@3)에서 데이터를 빼기 전 모델은 90.5%, 최종 K3.1 Pro는 81.0%를 기록했습니다. 전체 가중치는 2026년 11월 4일까지 공개한다고 합니다.
모델을 쓰는 방법도 몇 가지 안내했습니다. 기업용 Kimi Enterprise에서는 출시 시점에 기본값이 꺼져 있으며, 관리자가 조직 단위로 켤 수 있습니다. API(프로그램이 모델을 불러 쓰는 통로)에서는 모델명으로 kimi-k3.1-pro나 kimi-k3.1-pro-highspeed를 지정하면 되고, Zero Data Retention도 쓸 수 있습니다. 데스크톱 앱 Kimi Work는 3.1.0 이상 버전이 필요하며 Windows와 Apple silicon Mac을 지원합니다.
쉽게 풀어 보면
K3가 기본기를 다진 모델이라면, K3.1 Pro는 그 상태에서 추가 훈련을 훨씬 많이 거친 모델입니다. 환각률이 낮아졌다는 것은 시험에서 "아는 척 지어내는 일"이 크게 줄었다는 뜻입니다. 다만 시험 문제를 일부러 어렵게 골랐다는 단서가 붙어 있어, 평소 대화에서도 같은 비율로 줄었다고 보기는 어렵습니다.
Highspeed는 같은 계열의 빠른 버전으로, 답을 기다리는 시간이 짧아야 하는 곳에 맞춘 선택지로 보입니다.
사이버 보안 데이터를 뺀 것은 공개본의 위험을 줄이려는 조치로 보입니다. 실제로 데이터를 빼기 전과 후에 보안 과제 점수가 90.5%에서 81.0%로 내려갔습니다.
그래서 어떤 의미일까요
아래는 위 내용을 바탕으로 한 저희의 해석입니다.
일반 사용자가 당장 체감할 변화는 크지 않아 보입니다. 앱이나 서비스 안에서 이 모델을 쓰면 답이 더 정확해질 수 있지만, 발표된 환각률은 어려운 시험 기준이라 실제 체감 차이는 알 수 없습니다.
작은 가게나 회사에는 선택지가 늘어난 소식일 수 있습니다. 가중치가 공개되면 외부 서비스에 자료를 보내지 않고 직접 돌리는 방식도 검토해 볼 수 있습니다. 다만 이 정도 규모의 모델은 보통 큰 컴퓨터 자원이 필요해 작은 곳이 직접 운영하기는 어려울 수 있습니다. Kimi Enterprise를 쓰는 조직이라면 관리자가 켜기 전까지는 직원이 쓸 수 없다는 점도 알아 둘 만합니다. 문서 업무 평가인 OfficeQA Pro v2에서 최고 성능(64.4점)을 기록했다는 회사 측 발표는 사무 작업에 쓰려는 곳이 참고할 만한 수치일 수 있습니다.
아직 확실하지 않은 것
- 발표일: 공식 글에 게시일이 없어 정확한 날짜를 알 수 없습니다.
- 가격과 한도: API 가격, 요금제, 사용 한도, Highspeed의 가격과 속도 조건은 따로 설명하지 않았습니다.
- 오픈 웨이트: 어디에서 내려받는지, 어떤 라이선스인지 언급이 없습니다. 공개 시점도 11월 4일 "까지"라고만 밝혀 정확한 날짜는 나와 있지 않습니다.
- 벤치마크: 모든 수치는 Moonshot이 직접 측정했거나 인용한 값이며, 독립적인 검증을 거쳤는지는 알 수 없습니다.
- 용어: "3T급"과 Zero Data Retention이 정확히 무엇을 뜻하는지 원문에 별도 설명이 없습니다.