Kimi-K2란? Moonshot AI가 만든 초대형 오픈소스 언어 모델 정리 | 오픈소스 AI | 중국 AI 모델 |

안녕하세요,

최근 중국의 AI 기업 Moonshot AI가 공개한 Kimi-K2 모델이 주목받고 있습니다. 이 모델은 1조 파라미터 규모의 MoE(Mixture-of-Experts) 구조, 128K 문맥 길이, 오픈소스 공개 등에서 강력한 스펙을 갖추고 있으며, 허깅페이스를 통해 누구나 사용할 수 있도록 제공되고 있습니다. 특히 GPT-4, Gemini 2.5 등 글로벌 대표 LLM과 비교 가능한 성능을 보여주면서도, 모델 구조와 벤치마크 성능을 투명하게 공개하고 있어 실용성과 신뢰성을 모두 갖춘 모델로 평가받고 있습니다.

이 포스팅에서는 Kimi-K2 모델의 주요 특징과 성능, 오픈소스 제공 범위에 대해 상세히 살펴보겠습니다.

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Kimi AI란

Kimi AI는 중국의 인공지능 기업 Moonshot AI에서 개발한 고성능 인공지능 어시스턴트이자 대형 언어 모델(LLM) 브랜드입니다. 2025년을 기준으로, Kimi AI는 그 기술력과 실용성을 바탕으로 글로벌 AI 시장에서 빠르게 주목받고 있는 신흥 강자로 자리매김하고 있습니다.

 

• Moonshot AI 공식페이지 : https://www.moonshot.ai/

출처: Moonshot AI 공식페이지 (클릭시 페이지 이동)

 

Kimi는 단순한 텍스트 기반 챗봇의 범주를 넘어, 멀티모달 추론, 장기 컨텍스트 이해 및 유지, 그리고 에이전트형(Agentic) 자동화 기능 등 고차원적 인공지능 활용을 위한 핵심 기능들을 포괄적으로 지원합니다. 특히 연구, 문서 작성, 비즈니스 프로세스 자동화 등 생산성과 창의성을 요구하는 전문 영역에서도 높은 효율을 발휘할 수 있도록 설계된 점이 특징입니다.

 

 

주요 기능

• 장기 컨텍스트 메모리: 128K 토큰 이상의 긴 문맥을 처리할 수 있어, 복잡한 논리 및 업무 자동화에 유리합니다.
• 멀티모달 추론: 텍스트와 이미지를 동시에 처리할 수 있어, R&D 및 문서 분석, 시각적 추론에서 강점을 보입니다.
• 에이전트형 자동화: 프로그램 실행, 데이터 분석, 워크플로우 설계 등 다단계 작업을 스스로 계획·수행할 수 있습니다. 개발자에게는 코딩 어시스턴트, 데이터 분석 자동화, 비즈니스 자동화 등 다양한 활용법이 제공됩니다.
• 무료 제공 및 오픈소스: Kimi Chat은 무료로 이용 가능하며, Kimi K2는 오픈소스로 배포되어 개발자들이 직접 서버에 구축해 활용할 수 있습니다.
• 실시간 검색 및 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 지원: 문서(이미지, PDF, 엑셀, Word 등)를 직접 업로드해 분석·요약하거나, 웹 검색 결과를 바탕으로 질의응답이 가능합니다

 

 

서비스 제공

Kimi AI는 현재 공식 웹 플랫폼을 통해 정식 서비스를 제공하고 있습니다. 사용자는 해당 플랫폼에서 Kimi 1.5와 Kimi 2.0 모델을 직접 체험하거나 활용할 수 있으며, 두 모델 모두 실시간 대화, 문서 요약, 코드 생성 등 다양한 지능형 작업에 활용 가능합니다.

특히 최신 버전인 Kimi 2.0은 오픈소스로 공개되어 있어, 개발자와 기업은 이를 자체 시스템에 통합하거나 맞춤형 애플리케이션에 적용하는 등 폭넓게 활용할 수 있습니다. 이러한 공개는 고성능 LLM에 대한 접근성을 확대하고, Kimi AI 생태계의 확산과 실용적 활용을 촉진하는 데 의미 있는 역할을 하고 있습니다.

 

[🔗 관련 링크]

• Kimi ai 웹 플랫폼 : https://www.kimi.com/
• Kimi-K2 허깅페이스 : https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K2-Instruct

 

 

벤치마크 성능

아래 표는 Moonshot AI가 허깅페이스에 공개한 Kimi K2 모델의 벤치마크 결과 중, 일반적으로 자주 참고되는 주요 지표만을 추려 정리한 것입니다.

Benchmark	Metric	Kimi K2	DeepSeek V3	Claude Opus 4	GPT-4.1	Gemini 2.5 Flash
MMLU	EM	89.5	89.4	92.9	90.4	90.1
MMLU-Redux	EM	92.7	90.5	94.2	92.4	90.6
MMLU-Pro	EM	81.1	81.2	86.6	81.8	79.4
IFEval	Prompt Strict	89.8	81.1	87.4	88.0	84.3
GPQA-Diamond	Avg@8	75.1	68.4	74.9	66.3	68.2
MATH-500	Acc	97.4	94.0	94.4	92.4	95.4

🔗 출처 (Kimi-K2 허깅페이스) : https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K2-Instruct#3-evaluation-results

 

[주요 포인트 요약]

• MATH-500 (수학 정확도): 97.4%로 전체 모델 중 최고 성능을 기록, 수학 문제 해결 능력이 매우 뛰어남.
• GPQA-Diamond (고급 과학 추론): 75.1%로 Claude Opus 4에 이어 상위권, 복잡한 과학 개념과 추론에 강점을 보임.
• MMLU / MMLU-Redux / MMLU-Pro (언어 기반 지식 평가): 전반적으로 80~90점대의 높은 정확도 유지, 광범위한 일반 지식과 시험형 문제 처리에 안정적인 성능.
• IFEval (프롬프트 이행 정확도): 89.8%로 GPT-4.1, Claude와 유사한 수준, 지시문에 대한 이해와 응답 형식의 정밀도가 우수함.

[Metric]
Metric은 각각의 벤치마크가 무엇을 측정하려는지에 따라 다르게 적용되며, LLM의 능력을 다양한 측면에서 정량적으로 평가하는 데 활용됩니다.

- EM (Exact Match) : 모델이 생성한 답변이 정답과 정확히 일치 하는지를 평가합니다. 일반적으로 단답형 지식 문제나 객관식 문제에서 사용됩니다.
- Prompt Strict : 모델이 생성한 응답이 프롬프트 지시사항을 얼마나 엄격하게 준수했는지를 평가합니다. 정답뿐 아니라 응답 형식, 표현 방식까지 포함해 판단합니다.
- Avg@8 : 모델이 생성한 상위 8개 응답 중 정답이 포함될 확률의 평균값을 의미합니다. 복수 선택형 문제나 고차원 과학 추론 문제(GPQA 등)에서 사용됩니다.
- Acc (Accuracy) : 전체 문제 중 모델이 정답을 맞힌 비율(%)을 나타냅니다. 일반적으로 수학 문제, 멀티태스크 평가, 분류 문제 등에서 활용됩니다.

 

 

Kimi K2 라이선스

Kimi K2 모델은 오픈소스로 공개되었으며, 기본적으로 MIT 라이선스를 기반으로 한 Modified MIT 라이선스를 따릅니다. 이 라이선스는 소프트웨어의 사용, 복사, 수정, 배포, 상업적 이용까지 폭넓게 허용하는 자유로운 조건을 제공합니다.

단, 월간 활성 사용자 수가 1억 명을 초과하거나, 월 매출이 2천만 달러를 넘는 대규모 상업적 서비스에 해당하는 경우에는, 해당 서비스의 사용자 인터페이스에 "Kimi K2"라는 문구를 명확하게 표시해야 합니다. 이러한 조건을 제외하면 별도의 비용 없이 누구나 상업적 목적을 포함해 자유롭게 활용할 수 있는 라이선스입니다.

 

 

간단한 사용 설명

[Kimi ai 웹 플랫폼]

현시점(2025년 7월 18일 기준) 회원가입 없이 누구나 무료로 바로 사용할 수 있는 형태로 운영되고 있습니다. 별도의 로그인 절차 없이도 Kimi 1.5 및 Kimi 2.0 모델을 자유롭게 체험할 수 있으며, 빠른 응답성과 안정적인 인터페이스가 인상적인 사용자 경험을 제공합니다.

공식적으로는 영어와 중국어를 지원 언어로 명시하고 있지만, 한국어로 질문해도 자연스럽고 높은 정확도의 답변을 한국어로 반환해줍니다. 문맥이 어색하거나 다른 언어가 혼입되는 현상 없이, 우수한 한국어 처리 품질을 보여주며, 번역기를 거친 듯한 불안정한 표현 없이 자연스럽고 매끄러운 대화가 가능합니다.

Kimi ai 웹 플랫폼 (클릭시 이미지 확대)

 

[Kimi K2 오픈소스]

Kimi-K2 모델은 현재 허깅페이스에 오픈소스로 공개되어 있어, 누구나 자유롭게 내려받아 활용할 수 있습니다. 공개된 모델 파일의 실제 용량은 약 1TB에 가까운 크기입니다. MoE(Mixture-of-Experts) 구조를 기반으로 설계되었으며, 전체 파라미터 수는 1조(1T)에 달합니다. 하지만 추론 시에는 이 중 320억 개의 파라미터만 선택적으로 활성화되기 때문에, 매우 큰 모델임에도 효율적인 계산이 가능하도록 구성되어 있습니다. Kimi-K2는 최대 128K 토큰 길이의 문장을 한 번에 처리할 수 있으며, 약 16만 개의 어휘(Vocabulary)를 포함하고 있어 복잡한 문맥과 다양한 언어 표현을 안정적으로 다룰 수 있는 능력을 갖추고 있습니다.

이러한 구조적 특성 덕분에 Kimi-K2는 장문 처리, 고차원 추론, 대규모 정보 이해 등 고난도 작업에 적합한 고성능 언어 모델로 평가되고 있습니다.

출처: Kimi-K2 허깅페이스 (클릭시 이미지 확대)

 

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Kimi-K2 모델은 구조, 용량, 아키텍처 등 핵심 정보가 상세하게 공개되어 있어, 전반적으로 매우 높은 수준의 투명성을 갖추고 있는 점이 인상적입니다. 또한 Moonshot AI가 직접 제공한 벤치마크 점수뿐 아니라, Artificial Analysis와 같은 외부 기관의 비교 지표를 함께 살펴볼 수 있습니다. 이는 이 모델이 GPT 시리즈, Gemini 등 글로벌 대표 LLM들과 어느 정도의 기술 수준에 있는지 객관적으로 판단할 수 있는 기반됩니다.

 

Kimi-K2는 실용성과 경쟁력을 갖춘 고성능 오픈소스 LLM으로 평가되며, 앞으로의 기술 발전 또한 더욱 기대됩니다.

 

감사합니다. 😊