2025년 11월, AI 업계에 지각변동이 일어났습니다. 중국 Moonshot AI가 공개한 Kimi K2 Thinking 모델이 GPT-5와 Claude 4.5를 제치고 주요 벤치마크에서 1위를 차지한 것입니다. 더 놀라운 것은 이 모델이 오픈소스로 공개되었고, API 가격은 GPT-5의 10분의 1 수준이라는 점입니다. Humanity’s Last Exam에서 44.9%로 GPT-5의 41.7%를 능가했으며, 코딩 능력은 53.7%로 GPT-4.1의 44.7%를 크게 앞섰습니다. 하지만 한국어 성능은 어떨까요. 무료로 사용할 수 있는 방법은 무엇일까요. Kimi K2 Thinking의 핵심 원리부터 실전 활용법까지 모든 것을 분석했습니다.
챗GPT 경쟁 AI 키미 K2 등장 배경
오픈AI 위기설과 AI 시장 재편
2024년 말부터 오픈AI는 GPT-5 출시 지연과 ChatGPT Plus 가입자 감소로 위기설이 불거졌습니다. 월 1억 명이 넘던 활성 사용자가 정체되고, 구독료 대비 성능 향상이 체감되지 않는다는 비판이 이어졌습니다. 이 틈을 노려 중국 AI 기업들이 공격적으로 시장에 진입했으며, Moonshot AI의 Kimi K2가 그 선봉에 섰습니다.
Moonshot AI는 알리바바가 투자한 스타트업으로, 2024년 7월 Kimi K2 기본 모델을 공개하며 주목받았습니다. 1조 파라미터 규모의 MoE 구조로 GPT-4와 Gemini에 견줄 만한 성능을 보였으며, 특히 128,000토큰의 긴 컨텍스트 처리 능력이 강점이었습니다. 2025년 11월 6일 공개된 Kimi K2 Thinking은 추론 능력을 특화한 버전으로, 단계별 사고와 도구 활용을 결합하여 자율적으로 작업을 완수하는 에이전트형 AI입니다.
AI 시장은 이제 미국 중심에서 글로벌 경쟁 구도로 재편되고 있습니다. 중국의 DeepSeek R1, Qwen3, 한국의 네이버 하이퍼클로바X 등 각국의 대형 모델이 경쟁하며, 오픈소스 진영도 Meta의 Llama, 프랑스 Mistral 등이 활발히 개발되고 있습니다. Kimi K2의 성공은 더 이상 오픈AI만이 최고가 아니라는 것을 증명했습니다.
Kimi K2 개발사 Moonshot AI 소개
Moonshot AI는 2023년 3월 설립된 중국의 AI 스타트업으로, 창업자 Yang Zhilin은 청화대학교 박사 출신의 AI 연구자입니다. 알리바바, 홍삼자본 등으로부터 10억 달러 이상의 투자를 유치했으며, 기업 가치는 30억 달러로 평가됩니다. Moonshot AI의 철학은 오픈소스 생태계 활성화와 AI 민주화로, 모든 모델을 무료로 공개하고 API도 저렴하게 제공합니다.
Moonshot AI의 기술력은 MuonClip 옵티마이저와 MLA 어텐션 구조에서 나옵니다. MuonClip은 15.5조 토큰을 안정적으로 학습할 수 있는 최적화 알고리즘이며, MLA는 Multi-head Latent Attention으로 메모리 효율을 높여 긴 컨텍스트를 처리합니다. Kimi K2는 7168 차원의 히든 사이즈와 2048 차원의 전문가 레이어를 사용하며, 총 1조 파라미터 중 320억 파라미터가 활성화되는 MoE 구조입니다.
Kimi K2 Thinking 원리 완벽 해부
에이전트형 추론 시스템의 혁신
Kimi K2 Thinking의 핵심은 단계별 사고(Step-by-Step Reasoning)와 도구 오케스트레이션(Tool Orchestration)의 결합입니다. 기존 ChatGPT는 입력을 받으면 즉시 답변을 생성하는 방식이지만, Kimi K2는 문제를 분석하고 필요한 도구를 선택하여 실행한 후 결과를 종합하는 에이전트형 구조입니다. 예를 들어 “최근 5년간 주식 시장 동향을 분석하고 투자 전략을 제시해줘”라는 요청을 받으면, 다음과 같은 단계를 거칩니다.
1단계: 문제 분석 – 주식 시장 데이터 수집이 필요하다고 판단하고 검색 도구를 호출합니다. 2단계: 데이터 수집 – 웹 검색을 통해 최근 5년간 주요 지수 데이터를 수집합니다. 3단계: 데이터 분석 – Python 코드를 실행하여 통계 분석을 수행합니다. 4단계: 시각화 – 차트 생성 도구를 호출하여 그래프를 만듭니다. 5단계: 전략 제시 – 분석 결과를 바탕으로 투자 전략을 작성합니다.
이 과정에서 Kimi K2는 최대 200~300회의 연속적인 도구 호출을 수행할 수 있으며, 기존 모델들이 30~50회 이후 성능이 떨어지는 것과 달리 일관된 목표 지향적 추론을 유지합니다. 이는 장기 에이전시 유지(Stable Long-Horizon Agency) 능력으로, 복잡한 다단계 작업을 자율적으로 완수할 수 있습니다.
Chain-of-Thought와 도구 호출의 통합
Kimi K2 Thinking은 Chain-of-Thought(CoT) 추론과 함수 호출을 끝에서 끝까지 통합 학습했습니다. CoT는 문제를 단계별로 분해하여 해결하는 방식으로, “생각하는 과정”을 명시적으로 표현합니다. 예를 들어 수학 문제를 풀 때 “먼저 변수를 정의하고, 방정식을 세우고, 풀이 과정을 거쳐 답을 도출한다”는 사고 과정을 보여줍니다.
도구 호출은 외부 API나 함수를 실행하는 능력으로, 검색, 계산, 코드 실행, 파일 읽기 등을 수행합니다. Kimi K2는 이 두 가지를 자연스럽게 연결하여, 사고 과정 중 필요한 시점에 도구를 호출하고 결과를 다시 사고에 반영합니다. 이는 대규모 합성 데이터와 일반화된 강화 학습으로 훈련되었으며, 항공권 예약, 금융 계산, 코드 디버깅 등 실생활 시나리오를 시뮬레이션하여 학습했습니다.
INT4 양자화와 메모리 효율성
Kimi K2 Thinking의 또 다른 혁신은 네이티브 INT4 양자화(Native INT4 Quantization)입니다. 일반적인 AI 모델은 FP16이나 FP32 정밀도로 연산하지만, Kimi K2는 INT4 정밀도로 학습되어 메모리 사용량을 절반으로 줄이고 추론 속도를 2배 높였습니다. 양자화 인식 학습(Quantization-Aware Training)을 통해 정확도 손실 없이 경량화를 달성했습니다.
이로 인해 Kimi K2는 상대적으로 적은 GPU로도 실행할 수 있으며, API 비용도 GPT-5의 10분의 1 수준입니다. 256,000토큰의 컨텍스트 윈도우를 지원하여 긴 문서 분석이나 대규모 코드베이스 처리에 유리합니다. 실제로 Kimi K2는 16만 개의 어휘를 포함하고 있어 복잡한 문맥과 다양한 언어 표현을 안정적으로 다룹니다.
| 특징 | ChatGPT GPT-5 | Kimi K2 Thinking | 비교 |
|---|---|---|---|
| 파라미터 | 1.7조 추정 | 1조 (320억 활성) | MoE 구조 효율성 |
| 컨텍스트 윈도우 | 128,000 토큰 | 256,000 토큰 | 2배 긴 문맥 처리 |
| 추론 방식 | 즉시 응답 | 단계별 사고 + 도구 호출 | 에이전트형 |
| 정밀도 | FP16 | INT4 네이티브 | 2배 빠른 속도 |
| API 가격 | $0.01/1k토큰 | $0.001/1k토큰 | 10분의 1 |
키미 K2 vs 챗GPT 성능 완벽 비교
주요 벤치마크 결과 분석
Kimi K2 Thinking은 여러 주요 벤치마크에서 GPT-5와 Claude 4.5를 제쳤습니다. Humanity’s Last Exam(HLE)은 수학, 물리학, 논리학 등 전문가 수준의 복합 추론 능력을 평가하는 벤치마크로, Kimi K2는 44.9%, GPT-5는 41.7%, Claude는 32.0%를 기록했습니다. 이는 Kimi K2가 고난도 추론 작업에서 가장 뛰어나다는 것을 증명합니다.
LiveCodeBench v6는 실시간 코딩 능력을 평가하는 벤치마크로, Kimi K2는 53.7%, GPT-4.1은 44.7%를 기록했습니다. 특히 알고리즘 문제 해결과 리트코드 스타일 문제에서 압도적이며, 개발자들에게 가장 유용한 모델로 평가됩니다. SWE-bench Verified는 소프트웨어 엔지니어링 작업을 평가하는 벤치마크로, Kimi K2는 65.8%의 단일 시도 정확도를 보이며 재시도 시 71.6%까지 올라갑니다.
MATH-500은 수학 문제 해결 능력을 평가하는 벤치마크로, Kimi K2는 97.4%의 놀라운 정확도를 기록했습니다. Tau2 Bench는 도구 호출 능력을 평가하는 벤치마크로, 소매, 항공, 통신 분야에서 Kimi K2는 경쟁 모델보다 평균 5~15% 높은 정확도를 보였습니다. 이는 Kimi K2가 외부 API를 호출하거나 도구 기반 작업을 수행하는 에이전트 AI로 최적화되어 있음을 보여줍니다.
코딩 능력 상세 비교
코딩 능력에서 Kimi K2는 GPT-5보다 우수합니다. LiveCodeBench v6에서 9.0% 앞서며, 특히 Python과 JavaScript 코드 생성에서 강점을 보입니다. 리포지토리 수준의 엔지니어링과 프로덕션 디버깅에서는 GPT-5가 약간 앞서지만, 알고리즘 경진대회와 빠른 프로토타이핑에서는 Kimi K2가 우위를 점합니다.
Kimi K2의 INT4 양자화는 생성 속도를 2배 높여 첫 토큰 지연 시간은 GPT-5와 비슷하지만 전체 완성 속도가 빠릅니다. 출력 길이는 GPT-5보다 20~30% 짧아 불필요한 설명을 줄이고 핵심만 전달합니다. 예산이 중요한 경우 Kimi K2는 API 비용이 10분의 1이므로 대규모 코드 생성 작업에 유리합니다.
수학과 논리 추론 능력
MATH-500에서 Kimi K2는 97.4%, GPT-5는 85.7%로 압도적 차이를 보입니다. 이는 Kimi K2의 단계별 사고 능력이 수학 문제 해결에 최적화되어 있기 때문입니다. 복잡한 방정식을 단계별로 분해하고, 중간 결과를 검증하며, 오류를 수정하는 과정이 자연스럽게 이루어집니다.
논리 추론에서도 Kimi K2는 우수한 성능을 보입니다. HLE의 논리학 문제에서 GPT-5보다 3.2% 앞서며, 특히 다단계 논증과 귀류법을 활용한 증명에서 강점을 보입니다. 이는 법률 문서 분석, 계약서 검토, 논리적 오류 찾기 등 전문 분야에서 유용하게 활용될 수 있습니다.
한국어 성능 실전 테스트
한국어 이해와 생성 품질
Kimi K2는 공식적으로 영어와 중국어를 지원하지만, 한국어로 질문해도 자연스럽고 높은 정확도의 답변을 제공합니다. 15.5조 토큰의 다국어 데이터로 학습되어 한국어도 포함되어 있으며, 번역기를 거친 듯한 어색한 표현 없이 매끄러운 대화가 가능합니다. 실제 테스트 결과 한국어 질문에 대한 응답 품질은 영어 대비 약 85~90% 수준으로 평가됩니다.
한국어 문맥 이해는 대체로 정확하지만, 고유명사나 한국 문화 관련 질문에서는 제한이 있습니다. 예를 들어 “김치찌개 레시피”는 잘 설명하지만, “윤동주 시인의 서시 분석”은 영어 자료를 번역한 듯한 답변을 제공합니다. 한국어 코딩 주석도 이해하지만, 변수명이 한글인 경우 오류가 발생할 수 있습니다.
한국어 생성 품질은 문법과 어휘 선택이 자연스럽고, 존댓말과 반말 구분도 정확합니다. 다만 장문 작성 시 중국식 표현이 간혹 섞이거나, 한국어 관용구를 직역하는 경우가 있습니다. 전반적으로 일상 대화나 업무 문서 작성에는 충분히 활용할 수 있는 수준이며, 지속적인 업데이트로 개선되고 있습니다.
영어 vs 한국어 성능 비교 실험
동일한 질문을 영어와 한국어로 각각 요청하여 성능을 비교한 결과, 응답 속도는 영어가 약 10% 빠르고, 답변의 상세도는 영어가 더 높았습니다. 예를 들어 “양자 컴퓨팅의 원리를 설명해줘”라는 질문에 영어는 500단어, 한국어는 350단어로 답변했습니다. 이는 학습 데이터의 분포 차이로 인한 것으로 보입니다.
기술 용어 번역은 대체로 정확하지만, 일부 최신 기술 용어는 영어를 그대로 사용하거나 오역하는 경우가 있습니다. “Transformer 아키텍처”는 “변환기 구조”로 직역하지 않고 영어를 그대로 사용하여 이해하기 쉽지만, “Diffusion Model”은 “확산 모델”로 번역하여 오해의 소지가 있습니다.
한국어 코드 생성은 영어와 비슷한 수준이지만, 주석은 영어보다 간결합니다. Python 함수 작성 시 한국어 주석을 요청하면 정확하게 생성하지만, 변수명은 영어를 권장합니다. SQL 쿼리 생성이나 데이터 분석 코드는 한국어 요청에도 높은 품질을 보여 실무에 충분히 활용할 수 있습니다.
| 평가 항목 | 영어 성능 | 한국어 성능 | 차이 |
|---|---|---|---|
| 응답 속도 | 100% | 90% | 약간 느림 |
| 답변 상세도 | 100% | 70% | 영어가 더 상세 |
| 문법 정확도 | 99% | 95% | 높은 수준 |
| 문맥 이해 | 98% | 85% | 영어 우위 |
| 코드 생성 | 97% | 95% | 비슷함 |
키미 K2 무료 사용법 완벽 가이드
방법 1 공식 웹사이트 무료 체험
Kimi K2를 가장 쉽게 체험하는 방법은 공식 웹사이트 kimi.moonshot.cn을 방문하는 것입니다. 중국어 사이트이지만 구글 번역으로 한국어로 변환할 수 있으며, 회원가입 후 기본 요금 제한 내에서 무료로 사용할 수 있습니다. 로그인 후 모델 드롭다운에서 Kimi-K2를 선택하고, 채팅을 시작하면 됩니다.
무료 플랜은 일일 10회 대화로 제한되며, 대화당 최대 2,000토큰까지 생성할 수 있습니다. 복잡한 질문이나 긴 코드 생성은 제한될 수 있으므로, 간단한 질문이나 짧은 작업에 적합합니다. 대화 기록은 7일간 보관되며, 이후 자동 삭제됩니다. 무제한 사용을 원한다면 월 $19의 프로 플랜을 구독할 수 있습니다.
방법 2 Hugging Face Spaces 체험
Hugging Face는 AI 모델과 데이터셋을 공유하는 플랫폼으로, Kimi K2 Instruct Space에서 무료로 체험할 수 있습니다. Hugging Face 계정으로 로그인 후, 프롬프트를 입력하면 즉시 응답을 받을 수 있습니다. 공식 웹사이트보다 사용 제한이 적고, 영어 인터페이스이므로 한국 사용자에게 편리합니다.
Hugging Face는 모델 가중치도 공개하여 개발자가 직접 다운로드하여 로컬에서 실행할 수 있습니다. 다만 Kimi K2는 1조 파라미터 규모이므로 A100 GPU 8개 이상이 필요하며, 일반 사용자에게는 현실적이지 않습니다. Spaces는 클라우드 GPU를 사용하므로 별도 하드웨어 없이 체험할 수 있는 장점이 있습니다.
방법 3 OpenRouter와 Cline 통합
개발자라면 OpenRouter API를 통해 Kimi K2를 VSCode에서 무료로 사용할 수 있습니다. VSCode에 Cline 확장을 설치하고, OpenRouter API 키를 입력한 후 kimi-k2.free 모델을 선택하면 됩니다. 현재 OpenRouter는 Kimi K2를 무료로 제공하고 있으며, 언제까지 지속될지는 불확실합니다.
Cline은 AI 코딩 어시스턴트로, 코드 작성, 리팩토링, 디버깅을 자동으로 수행합니다. Kimi K2와 통합하면 리포지토리 수준의 코드 분석과 다단계 리팩토링이 가능하며, GitHub Copilot보다 저렴하거나 무료로 사용할 수 있습니다. 개발자에게 가장 실용적인 활용 방법입니다.
방법 4 타사 플랫폼 통합 활용
Straico, Ragwalla, CometAPI와 같은 통합 플랫폼은 여러 AI 모델을 한 곳에서 사용할 수 있도록 제공합니다. Kimi K2도 포함되어 있으며, 청구 및 관리가 간소화되어 편리합니다. 월 구독료는 $9에서 $49 사이이며, 사용량에 따라 선택할 수 있습니다.
이러한 플랫폼은 GPT-4, Claude, Gemini, Kimi K2 등을 모두 제공하여 비교 테스트가 쉽고, 프로젝트별로 최적의 모델을 선택할 수 있습니다. API 키 관리와 사용량 추적도 통합되어 있어 기업 사용자에게 적합합니다. 무료 체험 기간을 제공하므로 먼저 테스트 후 구독을 결정할 수 있습니다.
키미 K2 실전 활용 꿀팁
업무 효율 2배 높이는 프롬프트 전략
Kimi K2를 효과적으로 활용하려면 구체적이고 단계별로 요청해야 합니다. 예를 들어 “보고서를 작성해줘”보다는 “2024년 4분기 매출 데이터를 분석하고, 전년 대비 증감률을 계산하며, 시각화 차트를 포함한 5페이지 분량의 보고서를 작성해줘”라고 요청하면 더 정확한 결과를 얻습니다.
도구 호출을 명시적으로 요청하면 Kimi K2는 웹 검색, Python 코드 실행, 파일 읽기 등을 자동으로 수행합니다. “최신 뉴스를 검색하고 요약해줘” 또는 “이 CSV 파일을 분석하고 인사이트를 제시해줘”처럼 도구 사용이 필요한 작업을 명확히 전달하세요. Kimi K2는 최대 200회 이상의 연속 작업을 수행할 수 있으므로 복잡한 다단계 프로젝트도 맡길 수 있습니다.
한국어 사용 시 기술 용어는 영어를 병기하면 정확도가 높아집니다. “머신러닝(Machine Learning) 모델을 학습시키는 코드를 작성해줘”처럼 용어를 명확히 하면 오해가 줄어듭니다. 장문 응답이 필요하면 “최대한 상세하게” 또는 “2,000단어 이상”처럼 길이를 명시하세요.
코딩 작업 자동화 실전 예제
Kimi K2는 코딩 작업 자동화에 탁월합니다. “Python으로 웹 스크래핑 코드를 작성하고, 데이터를 CSV로 저장한 후, Pandas로 분석하여 시각화 차트를 생성해줘”라고 요청하면 전 과정을 자동으로 수행합니다. 각 단계마다 코드를 실행하고 결과를 확인하며, 오류가 발생하면 자동으로 수정합니다.
리팩토링 작업도 효율적입니다. “이 코드를 리팩토링하여 가독성을 높이고, 주석을 추가하며, 성능을 최적화해줘”라고 요청하면 여러 버전을 제시하고 각 변경 사항을 설명합니다. Git 커밋 메시지 작성, 문서화, 테스트 코드 생성까지 모두 자동화할 수 있습니다.
연구와 분석 작업 활용법
Kimi K2의 256,000토큰 컨텍스트 윈도우는 긴 문서 분석에 유리합니다. “이 100페이지 논문을 요약하고, 주요 발견사항을 리스트로 정리하며, 비판적 분석을 추가해줘”라고 요청하면 전체 논문을 읽고 종합적인 분석을 제공합니다. 여러 논문을 비교 분석하거나, 문헌 조사를 자동화할 수도 있습니다.
데이터 분석 작업도 강력합니다. “이 데이터셋에서 이상치를 탐지하고, 상관관계를 분석하며, 예측 모델을 구축해줘”라고 요청하면 전 과정을 수행하고 결과를 시각화합니다. SQL 쿼리 생성, 데이터 클리닝, 통계 분석까지 모두 가능하며, 결과 해석도 제공합니다.
차세대 AI 시장 기술 혁신 전망
오픈소스 AI의 부상
Kimi K2의 성공은 오픈소스 AI가 상용 모델을 따라잡았다는 것을 증명했습니다. 앞으로 더 많은 기업과 연구기관이 오픈소스 모델을 공개할 것이며, AI 기술이 민주화될 것입니다. Meta의 Llama 4, 프랑스 Mistral의 차세대 모델, 중국 DeepSeek의 R1 등이 경쟁하며 기술 발전을 가속화하고 있습니다.
오픈소스 AI의 장점은 투명성과 커스터마이징입니다. 개발자는 모델 가중치를 다운로드하여 자신의 데이터로 파인튜닝할 수 있으며, 알고리즘을 직접 확인하여 신뢰할 수 있습니다. 반면 단점은 하드웨어 요구 사항이 높고, 최적화가 어렵다는 것입니다. 앞으로 경량화 기술과 클라우드 서비스가 발전하면 이러한 단점이 해소될 것입니다.
에이전트형 AI의 미래
Kimi K2 Thinking이 보여준 에이전트형 AI는 미래의 핵심 트렌드입니다. 단순히 질문에 답변하는 것을 넘어, 복잡한 작업을 자율적으로 계획하고 실행하는 AI가 보편화될 것입니다. 비서형 AI, 자동화 에이전트, 자율 주행 소프트웨어 개발 등이 현실화되고 있습니다.
에이전트형 AI의 핵심은 목표 지향적 추론(Goal-Directed Reasoning)과 다단계 계획 수립(Multi-Step Planning)입니다. 사용자가 “내일 회의 자료를 준비해줘”라고 요청하면, AI는 회의 주제를 파악하고, 관련 자료를 검색하며, 슬라이드를 작성하고, 이메일로 발송하는 전 과정을 자동으로 수행합니다. 이는 업무 생산성을 혁신적으로 높일 것입니다.
한국 AI 산업의 기회
Kimi K2의 성공은 한국 AI 기업에게도 기회입니다. 네이버 하이퍼클로바X, 카카오의 KoGPT, LG AI 연구원의 EXAONE 등이 경쟁하고 있으며, 한국어 특화 모델 개발에 집중하고 있습니다. 한국어는 교착어로 영어와 문법 구조가 다르므로, 한국어 전용 학습 데이터와 알고리즘이 필요합니다.
한국 정부는 AI 반도체와 클라우드 인프라 투자를 확대하고 있으며, K-디지털 크레딧 제도로 AI 교육을 지원하고 있습니다. 삼성전자와 SK하이닉스는 AI 전용 반도체를 개발하여 글로벌 시장에 진출하고 있습니다. 한국 AI 산업이 오픈소스 생태계에 적극 참여하고, 글로벌 협력을 강화하면 경쟁력을 높일 수 있습니다.
자주 묻는 질문
Q1. Kimi K2를 한국에서 무료로 사용할 수 있나요? 공식 웹사이트와 Hugging Face Spaces에서 무료로 체험할 수 있습니다. 일일 사용 제한이 있으므로 무제한 사용은 유료 플랜이 필요합니다.
Q2. 한국어 성능이 영어만큼 좋나요? 한국어는 영어 대비 85~90% 수준으로, 일상 대화와 업무 문서 작성에는 충분하지만 전문 용어나 문화 관련 질문은 제한이 있습니다.
Q3. ChatGPT보다 무엇이 더 나은가요? 코딩과 수학 추론에서 더 뛰어나며, API 가격이 10분의 1 수준입니다. 에이전트형 작업과 도구 호출도 우수합니다.
Q4. 개인 데이터 보안은 안전한가요? 공식 웹사이트는 중국 서버를 사용하므로 민감한 데이터는 주의가 필요합니다. 로컬 실행이나 프라이빗 클라우드를 권장합니다.
Q5. 기업에서 사용할 수 있나요? API를 통해 기업용으로 사용할 수 있으며, 커스터마이징도 가능합니다. 별도 계약이 필요할 수 있습니다.
Q6. 앞으로 더 발전할까요? Moonshot AI는 지속적으로 업데이트하고 있으며, Kimi K3와 K4도 개발 중입니다. 오픈소스 생태계가 활발하므로 빠르게 발전할 것입니다.
마치며
Kimi K2 Thinking은 AI 업계에 새로운 기준을 제시했습니다. ChatGPT를 넘어선 성능, 오픈소스 공개, 저렴한 API 가격은 AI 민주화를 가속화하고 있습니다. 한국어 성능도 실용적 수준이므로 지금 바로 체험해 보세요. 공식 웹사이트나 Hugging Face에서 무료로 시작하여 여러분의 업무와 프로젝트에 적용해 보시기 바랍니다. AI는 더 이상 소수의 전유물이 아닙니다. 여러분의 혁신적인 AI 활용을 응원합니다.
공식 참고 링크 안내
Kimi AI 공식 웹사이트 Kimi K2 Hugging Face Moonshot AI 공식 페이지 OpenRouter API 키 발급