Moonshot AI가 Kimi K3를 추가로 학습시켜 내놓은 오픈 웨이트 주력 모델로, 몇 시간씩 걸리는 코딩, 3D 모델링, 문서 기반 금융 리서치처럼 긴 에이전트 작업에 쓴다. 컨텍스트 창은 100만 토큰이다.
| 모델 | 특징 | 이럴 때 쓴다 |
|---|---|---|
| K3.1 Pro | K3.1 시리즈의 기본 모델 | 오래 걸리는 코딩, 리서치, 3D 작업 |
| K3.1 Pro Highspeed | 성능은 같고 2~3배 빠름 | 빠른 답이 필요한 대화형 작업 |
| Kimi K3 | 같은 크기의 이전 버전 | 기존 워크플로를 그대로 유지할 때 |
모델 크기와 구조는 K3와 같다. 차이는 출시 후에 학습을 훨씬 많이 더 했다는 점이다. 여러 분야의 작업 환경에서 강화학습을 대규모로 돌려 코딩과 에이전트 작업 능력을 끌어올렸다.
Kimi 웹과 모바일 앱, 데스크톱 앱 Kimi Work(3.1.0 이상)에서 바로 고를 수 있다. 터미널 코딩 에이전트 Kimi Code에서는 /model 명령으로 바꾼다. K3를 API로 쓰고 있었다면 모델 ID만 바꾸면 된다.
| 어디서 | 모델 ID | 주의할 점 |
|---|---|---|
| Kimi API | kimi-k3.1-pro | OpenRouter에서도 쓸 수 있다 |
| Kimi Code | k3.1-pro, k3.1-pro-highspeed | thinking 모드 필수, 모델을 바꾸면 세션을 새로 시작 |
Kimi Code에서 쓸 수 있는 컨텍스트 길이는 멤버십 등급에 따라 다르다.
100만 토큰당 가격(OpenRouter 기준). 같은 코드베이스를 계속 다시 보내는 에이전트는 캐시 덕분에 비용이 크게 줄어든다.
호스팅 서비스는 출시와 함께 열렸지만, 내려받을 수 있는 전체 가중치는 11월 4일까지 공개하겠다는 약속만 나와 있다. 공개 전에 Moonshot은 악용을 줄이려고 해킹 관련 학습 데이터를 뺐다고 밝혔다. 최상위 비공개 모델에 가깝다는 코딩 점수와 사실 오류가 크게 줄었다는 결과는 모두 Moonshot이 직접 잰 것이다. 중요한 사실은 따로 확인하고, 실제 업무를 옮기기 전에 내 프롬프트로 먼저 시험해 보는 게 안전하다.
| 어디서 | 어떻게 쓰나 |
|---|---|
| Kimi Code | 저장소 전체를 다루는 기능 구현·디버깅을 맡기고, 로그와 테스트 결과를 보며 고치게 한다 |
| Kimi 앱 3D Make | 말로 설명해 파라메트릭 3D 모델을 만든다 |
| Kimi 앱 Deep Research | 재무 문서를 긴 컨텍스트에 넣고 분석 리포트를 만든다 |
| API·OpenRouter | K3 기반 에이전트의 모델 ID만 바꿔 업그레이드한다 |