Kimi K3, 오픈 모델치곤 덩치가 크다

“Kimi K3가 클로드 Fable 5를 눌렀다는데, 그게 맞는 건 웹개발 아레나 딱 한 곳이야.” 문샷AI가 7월 16일 Kimi K3를 공개했어. 파라미터가 2.8조인 MoE 구조인데, 한 토큰을 처리할 때 896개 전문가 중 16개만 켜서 돌려. 컨텍스트는 100만 토큰이고, 이미지도 바로 이해해. 오픈웨이트를 내건 모델 중에선 지금 제일 큰 축이야.

Fable 5 이겼다는 말, 경계가 있어

자체보고 벤치만 보면 세긴 세. GPQA 다이아몬드 93.5, BrowseComp 91.2로 공개된 오픈 모델 중에선 최상위권이거든 (MarkTechPost). 근데 이 숫자는 다 문샷이 직접 잰 거라 독립 검증은 아직이야. 그리고 전체 성능으로 가면 클로드 Fable 5랑 GPT-5.6 Sol엔 여전히 밀려. K3가 Fable 5를 앞선 건 웹개발 코드 아레나 한 곳에서 1위를 찍은 거지, 전 종목 1위가 아니야. “웹개발에선 제일 낫다”까진 맞고, “다 제쳤다”는 과장인 셈이지.

가중치는 아직이고, 싸지도 않아

너처럼 오픈 모델을 직접 서버에 올려 쓰려는 팀 입장에서 실속을 따지면 두 가지가 걸려. 하나, 가중치가 아직 안 풀렸어 — 7월 27일 공개 예정이라 그 전엔 API랑 웹으로만 써야 해. 둘, 값이 100만 토큰당 입력 $3·출력 $15라 소넷급이야. “중국산이라 싸다”는 이 모델엔 안 맞아. 대신 100만 토큰 문맥에서 디코딩을 빠르게 하는 Kimi Delta Attention을 넣어서, 긴 문서나 에이전트 브라우징 작업엔 쓸 만해. 그러니까 도입은 “싸서”가 아니라 “직접 호스팅 + 웹개발”이 목적일 때 고르는 게 맞아.