MoonshotAI: Kimi K3

Kimi K3는 Moonshot AI의 멀티모달 추론 모델로, 제공업체가 2026년 7월 16일에 출시했습니다. 2.8조 개의 파라미터를 가진 오픈 웨이트 모델이며, api14에서는 텍스트 카테고리에 속하지만 텍스트 이상의 입력을 받습니다. Moonshot AI는 이 모델을 복잡한 코딩, 지식 작업, 장기 지평 에이전트 워크플로에 적합한 것으로 위치시키고 있습니다.

입력 측면에서 Kimi K3는 텍스트, 이미지, 동영상을 받아들이고 텍스트를 출력으로 생성합니다. 컨텍스트 윈도우는 1,048,576 토큰으로, 매우 긴 문서나 확장된 대화 기록, 상당한 규모의 코드베이스를 단일 요청에 담을 수 있을 만큼 큽니다. 최대 출력은 943,718 토큰이므로, 작업이 요구할 때 응답 자체도 매우 길어질 수 있습니다. 추론은 모델 설계의 일부이며, API는 추론을 제어하는 수단을 제공합니다. 여기에는 reasoning 파라미터, reasoning_effort 설정, 추론 내용을 노출하는 include_reasoning 플래그가 포함됩니다.

이러한 기능은 몇 가지 실용적인 용도를 가리킵니다. 대규모 저장소 검토, 긴 보고서 요약이나 질의, 다단계 에이전트 실행 전반에 걸친 상태 유지 같은 장문맥 작업은 컨텍스트 윈도우와 에이전트 중심 설계에 잘 맞습니다. 이미지와 동영상을 텍스트와 함께 전달할 수 있으므로, 모델은 시각 자료와 서면 지침이 섞인 작업을 처리할 수 있습니다. 예를 들어 스크린샷, 다이어그램, 클립을 설명하거나 정보를 추출하는 작업입니다. 구조화된 출력, 도구 호출, 추론 제어는 모델이 함수를 호출하거나 JSON을 반환하거나 어려운 문제에 더 많은 노력을 들여야 하는 파이프라인에 합리적으로 적합합니다.

Kimi K3는 모델 id "moonshotai/kimi-k3"를 사용하여 api14의 OpenAI 호환 API를 통해 호출합니다. 지원되는 요청 파라미터는 frequency_penalty, include_reasoning, logit_bias, logprobs, max_tokens, min_p, presence_penalty, reasoning, reasoning_effort, repetition_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_logprobs, top_p입니다. 샘플링 제어(temperature, top_p, top_k, min_p, 패널티 파라미터, seed, stop)로 출력을 조정할 수 있고, response_format과 structured_outputs는 형식화된 응답을, tools와 tool_choice는 함수 호출을 담당합니다. 토큰 수준 확률이 필요하면 logprobs와 top_logprobs를 사용할 수 있고, max_tokens는 최대 출력 범위 안에서 응답 길이를 제한합니다.

여기에는 가격, 지연 시간, 처리량에 대한 정보가 없으므로, 이러한 항목은 실시간 가격표와 자체 테스트를 통해 확인하는 것이 좋습니다. 이 모델은 텍스트 출력만 지원하므로, 생성된 이미지나 오디오 또는 다른 출력 모달리티가 필요하다면 다른 모델이 필요합니다. 워크로드가 작고, 짧은 컨텍스트를 사용하며, 추론이나 멀티모달 입력의 이점을 누리지 못한다면 더 단순한 모델이 더 나은 선택일 수 있습니다.