Kimi K3.1 Pro는 중국 문샷AI(Moonshot AI)가 2026년 10월 23일 공개한 모델로, 총 파라미터 2.8조(2.8T), 토큰마다 쓰는 활성 파라미터 1,040억(104B)인 MoE 구조다. API 가격은 100만 토큰당 입력 2달러, 출력 10달러로 Claude Opus 5.5 정가의 절반이고, 전체 가중치는 11월 4일까지 공개한다고 한다. 다만 같은 크기인 전작 Kimi K3의 가중치 파일이 약 1.56TB였던 걸 보면, 가중치가 풀려도 개인 PC에서 돌리기는 어렵고 대부분은 앱이나 API로 쓰게 될 것 같다.
| 항목 | 내용 |
| 발표일 | 2026-10-23 |
| 발표 주체 | 문샷AI(Moonshot AI, 중국 베이징) |
| 무엇이 바뀌나 | K3 추가 학습판. 코딩·3D·금융 업무 강화, 2~3배 빠른 Highspeed 버전 동시 공개 |
| 모델 규모 | 총 2.8T / 활성 104B MoE, 컨텍스트 100만 토큰, 텍스트·이미지 입력 |
| 가격·요금 | API 입력 $2 / 출력 $10 (100만 토큰당), Highspeed는 $4 / $20 |
| 가중치 공개 | 11월 4일까지 예정, 라이선스 미발표 |
| 국내 이용 가능 여부 | kimi.com·앱·API 제공. 한국어 지원·국내 결제 여부는 확인 필요 |
| 출처(공식) | Kimi 공식 블로그, Kimi 가격 안내 페이지 |
가격·일정 정보는 2026-10-26 기준이며, 회사 사정에 따라 바뀔 수 있다.
키미 K3.1은 7월에 나온 Kimi K3를 바탕으로 학습 이후 단계(포스트 트레이닝)에 연산을 훨씬 더 쏟은 버전이라고 한다. 그래서 모델 크기는 K3와 같다. 이 글은 11월 4일 가중치 공개를 앞두고 지금 확인되는 가격과 성능 평가를 공식 자료 위주로 묶었고, 한국에서 쓸 수 있는 경로도 따로 정리했다.
키미 K3.1 Pro 새 기능, 회사가 내세운 4가지
일단 공식 블로그가 가장 앞에 둔 건 코딩이다. Unity, Unreal Engine, Godot 같은 게임 엔진 프로젝트를 웹 검색, 3D 생성과 엮어서 다룰 수 있다고 하고, 장시간 이어지는 코딩 작업 점수도 K3의 55.95%에서 61.2%로 올랐다고 한다(Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon, Moonshot 발표). 또, Blender와 CAD용 파라메트릭 모델링에 강하다면서 kimi.com과 Kimi 앱에 "3D Make"라는 기능을 새로 넣었다.
금융 쪽은 재무 모델링이나 리서치 같은 업무를 처음부터 끝까지 맡길 수 있다는 주장이다. 자체 재무 리서치 테스트 점수가 58.8에서 70.4로 올랐다고 하는데(Moonshot 발표), 회사 내부 벤치마크라 외부에서 검증된 숫자는 아니다.
환각, 그러니까 사실과 다른 답을 내놓는 문제도 줄었다고 한다. Kimi Hallu Bench Hard에서 주장 단위 오류율이 K3의 23.4%에서 8.3%로 내려갔다는 발표다(Moonshot 발표). 그런데 회사 스스로도 이 테스트는 일부러 어렵게 만든 스트레스 테스트라서 평소 오류율로 읽으면 안 된다고 적어 두었다.
마지막은 사이버 보안이다. 문샷AI는 가중치 공개를 앞두고 해킹 관련 학습 데이터를 걸러냈다고 밝혔다. 자체 취약점 공략 테스트(xdev-bench-hard)에서 이 조치를 하지 않은 버전은 90.5%를 풀었고, 실제 공개 버전은 81.0%였다고 한다(Moonshot 발표). 한번 내려받으면 회수할 수 없는 오픈웨이트 모델이라 일부러 이 분야 성능을 낮췄다는 설명이다.
Kimi K3.1 Pro 성능, 회사 발표와 제3자 평가 따로 보기
| 항목 | Moonshot 발표 | Artificial Analysis 측정 |
| Terminal-Bench 4.0 | 65.7% (Opus 5.5 66.4%) | 67%, 측정 모델 중 최고 |
| 지능 지수(Intelligence Index) | 발표 없음 | 55점, 전체 4위 |
| GDPval-AA | 발표 없음 | 1,846 Elo, 3위 |
| BenchCAD(도구 사용) | 92.7% (Opus 5.5 96.2%) | 측정 없음 |
| Humanity's Last Exam | 발표 없음 | 52% (K3 47%) |
제3자 평가로는 Artificial Analysis 자료가 가장 자세하다. 지능 지수 55점으로 전체 4위인데, 1위는 Claude Opus 5.5(58점)이고 Claude Sonnet 5.5와 Muse Wonder Full이 56점으로 그 뒤에 있다(Artificial Analysis, 2026-10-23). K3보다 11점 오른 점수다. 가중치가 실제로 공개되면 오픈웨이트 모델 중 1위가 되고, 오픈 모델과 비공개 모델의 최고 점수 차이가 12점에서 3점으로 줄어든다고 한다.
눈여겨볼 건 Terminal-Bench 4.0이다. 회사 발표는 65.7%로 Claude Opus 5.5(66.4%)에 살짝 못 미친다고 했는데, Artificial Analysis 측정에서는 67%로 측정한 모델 가운데 가장 높았다고 한다. 측정 환경이 달라서 생긴 차이로 보이고, 어느 쪽 숫자든 터미널에서 명령을 직접 실행하는 코딩 에이전트 작업에서는 최상위권이라는 점은 같다.
그래서인지 해외 반응도 큰 편이다. AI 뉴스레터 Latent Space는 10월 24일 소식 제목에서 비공개 AI와의 격차가 "1개월"로 좁혀졌다고 표현했다. 다만 1개월이라는 숫자를 어떻게 계산했는지는 본문에 설명이 없고, 본문이 근거로 든 건 위의 12점에서 3점이라는 Artificial Analysis 수치다.
Kimi K3.1 Pro 가격, Claude와 비교하면
| 모델 | 입력 | 출력 | 캐시 적중 입력 |
| Kimi K3.1 Pro | $2.00 | $10.00 | $0.20 |
| Kimi K3.1 Pro Highspeed | $4.00 | $20.00 | $0.20 |
| Kimi K3(이전 가격) | $3.00 | $15.00 | $0.30 |
| Claude Opus 5.5 | $4.00 | $20.00 | 확인 필요 |
| Claude Sonnet 5.5 | $2.00 | $10.00 | 확인 필요 |
100만 토큰당 미국 달러, 세금 별도 가격이다. API 가격 정보는 2026-10-26 기준이며 바뀔 수 있다.
표만 보면 Kimi K3.1 Pro 가격은 Claude Sonnet 5.5와 같고, Opus 5.5의 절반이다. K3와 비교하면 세 항목 모두 33% 내렸다(Artificial Analysis). 그런데 실제 청구액은 단가만으로 정해지지 않는다. Artificial Analysis 계산으로는 지능 지수 과제 하나당 비용이 약 1.98달러로 K3와 거의 같았는데, 과제당 출력 토큰이 약 5만 5천 개로 K3보다 14% 많았기 때문이라고 한다.
비슷한 이야기가 하나 더 있다. 서브스택 매체 Nothing Is Accidental은 10월 25일 글에서, 외부 테스트 하나를 인용해 같은 작업을 기본 최대 추론 설정으로 돌렸더니 Kimi가 과제당 0.35~0.46달러, Opus가 0.37달러로 거의 같게 나왔다고 전했다. Kimi 쪽이 작업 단계와 추론 토큰을 훨씬 많이 썼다는 것이다. 한 번의 테스트라 일반화하긴 어렵지만, 단가가 절반이라고 청구서도 절반이 되진 않는다는 점은 기억해 둘 만하다.
Highspeed 버전은 단가가 정확히 2배다. 회사 주장처럼 2~3배 빠르다면 응답을 기다리는 시간이 중요한 채팅형 서비스에서 고려할 만하고, 밤새 돌려 두는 일괄 처리 작업이라면 기본 버전이 더 경제적일 것 같다. 참고로 초당 토큰 수 같은 구체적인 속도 수치는 공식 발표에서 찾지 못했다.
API가 아니라 앱으로 쓸 사람은 구독 요금을 보면 된다. 연간 결제를 월로 나눈 기준으로 Free는 0달러, Plus는 월 15달러, Pro는 월 31달러, Max는 월 79달러, Ultra는 월 159달러다. 무료 요금제도 웹과 Kimi Work에서 K3.1 Pro를 제한된 양만큼 쓸 수 있고, Highspeed는 Pro 요금제부터 들어간다고 한다.
Kimi K3.1 Pro 가중치 공개 11월 4일, 로컬 실행은 현실적일까
문샷AI는 전체 가중치를 11월 4일까지 공개한다고 밝혔다. 라이선스는 아직 발표되지 않았다(확인 필요). 참고할 만한 건 전작이다. Kimi K3는 약속대로 7월 27일 Hugging Face(moonshotai/Kimi-K3)에 가중치가 올라왔고, 자체 라이선스인 "Kimi K3 License"가 붙었다. iGeeksBlog 보도에 따르면 이 라이선스는 수정, 파인튜닝, 재배포, 판매까지 허용하면서도 월 사용자 1억 명 또는 월 매출 2,000만 달러를 넘는 상용 제품에는 별도 조건을 둔다고 한다. K3.1 Pro가 같은 조건일지는 공개 당일 다시 봐야 한다.
로컬 실행은 숫자를 보면 답이 나온다. Hugging Face의 K3 모델 카드에 따르면 전문가(expert) 896개 중 토큰마다 16개와 공유 전문가 2개만 쓰는 구조라 계산량은 104B급이지만, 메모리에는 2.8T 전체를 올려야 한다. 가중치는 학습 단계부터 MXFP4라는 4비트 형식으로 맞춰져 있는데도 K3 파일 크기가 약 1.56TB였다(Yotta Labs, 2026-07-31). 같은 글은 문샷AI가 실서비스용으로 가속기 64개 이상을 권장한다고 전했고, GPU 메모리 합계 약 2TB를 최소 기준으로 잡았다. Latent Space도 K3.1 Pro 기준으로 16비트면 약 5.6TB, 4비트면 약 1.4TB가 필요하다고 추산했다(부가 메모리 제외).
그래서 개인 PC나 맥북은 사실상 선택지에서 빠진다. iGeeksBlog는 K3 때도 "맥북에서 돌릴 모델이 아니다"라고 썼고, Ollama에서는 클라우드 접속 방식만 제공됐다고 한다. 개인이 할 수 있는 건 공식 API를 쓰거나, 가중치를 받아 서비스하는 다른 호스팅 업체 API를 쓰는 정도다. 오픈웨이트 모델 공개가 개인에게 주는 이득은 오히려 여기서 생긴다. 여러 업체가 같은 모델을 호스팅하면 가격 경쟁이 붙고, 기업은 데이터를 밖으로 보내지 않고 자체 서버에 올릴 수 있다.
Kimi K3.1 Pro 한국에서 쓰는 방법
공식 발표 기준으로 K3.1 Pro를 쓰는 경로는 네 가지다. 웹은 kimi.com에서 바로 쓸 수 있고, 모바일 Kimi 앱은 iOS와 Android, HarmonyOS용이 있다. 데스크톱 앱 Kimi Work는 3.1.0 이상 버전에서 Windows와 애플 실리콘 맥을 지원하고, 코딩 도구 Kimi Code에서는 /model 명령으로 K3.1 Pro를 고르면 된다고 한다.
API는 platform.kimi.com에서 개발자 계정을 만들고 콘솔에서 API 키를 발급받는 방식이다. OpenAI API 형식과 호환된다고 하니, 기존에 OpenAI 형식으로 짠 코드가 있다면 주소와 모델 이름만 바꿔 붙일 수 있다. 모델 ID는 kimi-k3.1-pro와 kimi-k3.1-pro-highspeed이고, 요금은 쓴 만큼 내는 종량제다. 회사 단위로 쓰는 Kimi Business는 출시 시점에 K3.1 Pro가 기본으로 꺼져 있어서 관리자가 직접 켜야 한다.
다만 한국 사용자 입장에서 확인하지 못한 부분도 있다. 공식 도움말 페이지에서 국가 제한 문구는 찾지 못했지만, 페이지 언어 선택에는 중국어만 보였고 한국어 화면 지원 여부는 공식 자료로 확인하지 못했다(확인 필요). 가입 방식과 국내 카드 결제 가능 여부도 공식 안내에서 찾지 못했다(확인 필요).
Kimi K3.1 Pro 쓰기 전 데이터·보안 주의점
일단 kimi.com 영문 개인정보 처리방침(v2)을 보면, 운영 주체는 베이징 문샷 테크놀로지이고 개인정보는 중국 안에 저장한다고 적혀 있다. 또, 입력과 출력 내용은 암호화와 비식별 처리를 거쳐 모델 개선에 쓰일 수 있고, 고객센터에 요청하면 본인 확인 뒤 학습 사용을 멈춘다고 한다. 앱이나 웹에 회사 기밀이나 남의 개인정보를 넣는 건 피하는 편이 낫고, 업무에 쓸 생각이라면 회사 보안 규정부터 보는 게 순서일 것 같다.
API는 조건이 조금 다르다. 공식 블로그에 따르면 API 고객에게는 데이터를 남기지 않는 Zero Data Retention 옵션을 제공한다고 한다. 구체적인 신청 조건은 확인 필요다.
정치적인 변수도 있다. The Next Web 보도에 따르면 7월에 미국 백악관이 문샷AI가 금지된 엔비디아 칩을 쓰고 Anthropic 모델을 베껴 K3를 만들었다고 주장했는데, 증거는 공개하지 않았다고 한다. 확정된 사실은 아니지만, 미국 쪽 규제 흐름에 따라 해외 서비스 이용 환경이 바뀔 수 있다는 정도는 알아 둘 만하다.
Kimi K3.1 Pro로 달라지는 것, 한 문단 정리
지금 당장 쓸 수 있는 건 kimi.com과 앱의 K3.1 Pro, 그리고 3D Make 같은 새 기능이다. 비용 면에서는 Claude Opus 5.5의 절반 단가로 상위권 코딩 성능을 쓸 수 있지만, 토큰을 많이 쓰는 편이라 실제 청구액은 작업마다 따져 봐야 한다. 11월 4일 가중치가 풀려도 개인이 직접 돌리긴 어렵고, 대신 여러 호스팅 업체가 이 모델을 올리면서 API 선택지가 늘어날 가능성이 크다. 주의할 점은 앱·웹 이용 시 데이터가 중국에 저장된다는 것과, 회사 발표 벤치마크 상당수가 내부 테스트라는 것이다.
Kimi K3.1 Pro 자주 묻는 질문
Kimi K3.1 Pro 한국에서도 쓸 수 있나
공식 자료에서 국가 제한 문구는 찾지 못했고, 앱과 API 경로가 모두 열려 있다. 다만 한국어 화면 지원과 국내 결제 가능 여부는 확인 필요다.
Kimi K3.1 Pro 무료로 쓸 수 있나
무료 요금제로 웹과 Kimi Work에서 제한된 양만큼 쓸 수 있다고 한다. API는 무료 구간 안내 없이 종량제로 따로 과금된다.
키미 K3.1 Pro와 Kimi K3는 뭐가 다른가
모델 크기는 같고, 학습 이후 단계를 늘려 Artificial Analysis 지능 지수가 44점에서 55점으로 올랐다. API 단가는 입력·출력 모두 K3보다 33% 낮아졌다.
11월 4일 가중치가 실제로 올라오면, 성능보다 라이선스 조건부터 먼저 확인해 볼 생각이다.
출처
- Moonshot AI(Kimi 공식 블로그), "Kimi K3.1 Pro" (2026-10-23): https://www.kimi.com/en/blog/kimi-k3-1-pro
- Kimi, "Kimi K3.1 Pro 가격 안내" (2026-10-24 업데이트): https://www.kimi.ai/resources/kimi-k3-1-pro-pricing
- Kimi 도움말, "API overview": https://www.kimi.com/help/kimi-api/api-overview
- Kimi, "Kimi Privacy Policy (v2)": https://www.kimi.com/user/agreement/en/userprivacy?version=v2
- Artificial Analysis, "Kimi K3.1 Pro launches at 4th on the Intelligence Index and will lead open weights models" (2026-10-23): https://artificialanalysis.ai/articles/kimi-k3-1-pro-launch-benchmarks
- The Next Web, "Moonshot releases Kimi K3.1 Pro and says it cut its hacking skills" (2026-10-23): https://thenextweb.com/news/moonshot-kimi-k3-1-pro-open-weight-cyber
- The Decoder, "Chinese AI model Kimi K3.1 Pro is closing in on Anthropic's Claude Opus 5.5" (2026-10-23): https://the-decoder.com/chinese-ai-model-kimi-k3-1-pro-is-closing-in-on-anthropics-claude-opus-5-5/
- Latent Space, "Kimi 3.1 Pro 104BA-2.8T: Fable-5.1-Class Open Weights narrows Closed-AI lead to 1 month" (2026-10-24): https://latent.space/p/ainews-kimi-31
- Nothing Is Accidental, "Kimi K3.1 Pro lists at half the price of Claude Opus. In one test the bill came out the same." (2026-10-25): https://nothingisaccidental.substack.com/p/kimi-k31-pro-lists-at-half-the-price
- Hugging Face, "moonshotai/Kimi-K3" 모델 카드: https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K3
- Yotta Labs, "Kimi K3 Hardware Requirements: What It Actually Takes to Run a 1.56 TB Model (2026)" (2026-07-31): https://www.yottalabs.ai/post/kimi-k3-hardware-requirements-gpu-memory-2026
- iGeeksBlog, "Kimi K3's open weights are here, but your Mac probably can't run them" (2026-07-28): https://www.igeeksblog.com/kimi-k3-open-weights/
- Claude, "Pricing": https://claude.com/pricing
[관련 링크] 11월 4일 Kimi K3.1 Pro 가중치 공개 후속 정리 글
'AI STUDY > ISSUE' 카테고리의 다른 글
| 클로드 모션그래픽, 프롬프트 한 줄로 런칭 영상이 정말 나올까? (0) | 2026.10.27 |
|---|---|
| 에이전트 스킬 뜻과 MCP 차이, 70개 넘는 플랫폼이 쓰는 표준 정리 (0) | 2026.10.27 |
| 오픈AI 소송, 자녀가 챗GPT를 쓴다면 알아둘 텍사스 소송 쟁점 (0) | 2026.10.25 |
| Node2Shell CVSS 9.2점, Node.js 패치 버전 3개와 버전 확인법 (0) | 2026.10.25 |
| Cursor Computer Use 정리, Claude Code·ChatGPT와 비교한 5가지 차이 (0) | 2026.10.25 |