이미지와 텍스트가 결합된 대형 기술 문서, 도면, 연구 논문을 정밀하게 교차 분석하려는 멀티모달 엔지니어링 팀에 적합한 모델입니다. 복합 입력 데이터를 단일 맥락에서 해석할 수 있습니다.

도입 전에는 1,000,000 토큰 문맥과 함께 Always Thinking(상시 사고) 동작에 따른 응답 지연 시간, 공식 모델별 요금 확인 구조를 확인해야 합니다. 자체 서버 구축과 API 호출 중 적합한 방식을 판단해야 합니다.

한 줄 결론

시각과 텍스트를 함께 사고하는 네이티브 멀티모달 모델이며, 오픈 가중치 호스팅과 플랫폼 API의 비용 조건을 비교해 선택해야 합니다.

바뀐 점

  • 네이티브 멀티모달: 텍스트와 이미지 입력을 지원하며, 공식 저장소는 MoonViT-V2 비전 인코더를 명시합니다. API ID는 kimi-k3입니다.
  • 상시 추론 동작: Always Thinking 방식으로 동작하여 모든 질의에 대해 내부 추론 과정을 거치며 reasoning_effort 매개변수로 깊이를 제어합니다.
  • 배포 및 사양: 1,000,000 토큰 문맥을 지원하며 오픈 가중치와 클라우드 API로 공급됩니다. 공식 저장소에서 최대 출력 한도는 미기재 상태입니다.

가격과 조건

항목 공식 확인 사양 및 조건
공식 제품명 / API ID Kimi K3 (kimi-k3)
서비스 상태 오픈 가중치 공개 및 상용 API 제공
컨텍스트 윈도우 1,000,000 토큰
최대 출력 한도 공식 저장소 미공개
과금 방식 토큰별 종량제 API · 모델 단가 별도 확인
인터페이스 호환성 OpenAI 및 Anthropic 표준 API 호환

Kimi K3의 공식 페이지는 토큰별 종량제 과금을 설명합니다. 확인 당시 모델별 숫자 요금표를 읽을 수 없어 단가를 미확인으로 표시했습니다. 오픈 가중치 버전을 자체 서버에서 구동할 경우 무료 운영이 아니며 GPU 인프라와 전력 비용이 소요됩니다.

공개 평가에서 읽을 것

  • LiveBench (2026-06-25 release, kimi-k3): 79.19점 (7개 카테고리 평균).
  • Artificial Analysis Intelligence Index (v4.2 · 2026-09-04): max 추론 모드에서 50.23점.
  • GPQA Diamond (Artificial Analysis · GPQA Diamond): max 모드 93.54%, low 모드 84.24%의 정답률을 기록했습니다.

Moonshot AI · 공개 평가 결과. Artificial Analysis Intelligence Index · Intelligence Index v4.2

도표 크게 보기

평가 버전: v4.2 · 2026-09-04.

모델·실행 설정 공개 점수
Kimi K3 (max) 50.23

전체 결과와 평가 조건

같은 평가 안에서 공개된 실행 설정을 구분했습니다. 추론 강도와 평가 버전이 달라지면 점수를 직접 비교하지 않습니다.

도표의 공개 원문

추천하는 사용법

  • 다이어그램이나 회로도가 포함된 기술 보고서 분석 시 시각 정보를 함께 입력하는 워크플로를 권장합니다.
  • Always Thinking 특성상 첫 토큰 생성까지 시간이 소요되므로, 실시간 대화보다는 비동기 큐 기반 파이프라인에 배치하는 실험을 추천합니다.

도표가 있는 보고서를 읽히는 방법

K3를 평가할 때는 텍스트만 있는 문서와 도표가 포함된 문서를 구분해 준비하세요. 보고서의 막대그래프에서 가장 큰 항목을 찾는 질문과, 본문 설명을 종합해 그 이유를 해석하는 질문은 다른 능력을 요구합니다. 먼저 차트의 숫자와 범례를 정확히 읽었는지 확인한 다음 해석의 타당성을 검토하면 오류가 생긴 단계를 알 수 있습니다.

예시 작업은 분기별 보고서에서 전년 대비 변화가 큰 항목을 추출하는 것입니다. 답변에는 원문 페이지, 표 제목, 단위를 함께 요구하고 실제 문서와 대조합니다. 이미지에서 읽지 못한 숫자를 본문 지식으로 추측해 채우는 경우도 실패로 기록해야 합니다. 여기서 제안하는 실험은 편집팀의 실측 결과가 아니며, 공개 평가로 확인하기 어려운 개별 업무 적합성을 점검하는 방법입니다.

항상 사고하는 설정을 사용한다면 응답 시간의 분포도 확인하세요. 단순 질문과 복잡한 문서 질문의 대기 시간이 같은지, 사용자가 기다릴 수 있는 시간을 넘기는지 측정하면 동기 응답과 비동기 처리 중 어느 구성이 맞는지 판단할 수 있습니다. 빠른 응답이 반드시 필요한 서비스라면 공개 정답률보다 실제 지연 시간과 시간 초과 비율이 더 중요한 선택 기준이 될 수 있습니다.

출처