Kimi K2.7 Code, 코딩 토큰 가격에서 GPT-5.5를 크게 밑돌다
Moonshot의 오픈 MoE 모델은 입출력 토큰을 훨씬 싸게 제공하면서 K2.6 대비 에이전트형 코딩 벤치마크를 끌어올렸다.
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Moonshot의 오픈 MoE 모델은 입출력 토큰을 훨씬 싸게 제공하면서 K2.6 대비 에이전트형 코딩 벤치마크를 끌어올렸다.
Moonshot AI가 지난 7월 1조 파라미터 MoE 대규모 모델 Kimi K2를 오픈소스로 공개했다. 토큰당 32B 파라미터만 활성화되며 코딩 및 에이전트 성능에서 강점을 보인다.
Moonshot AI가 출시한 Kimi K2.5는 네이티브 멀티모달 이해와 복잡한 작업을 여러 에이전트에 병렬 실행시키는 Agent Swarm 기능을 추가해 속도를 대폭 향상시켰다.
Moonshot AI가 K2 이전에 출시한 K1.5는 순수 강화학습으로 추론 능력을 향상시키는 접근법을 검증했으며, 대규모 모델로의 확장을 위한 토대를 마련했다.