빠른 K3.1 Pro Highspeed는 일반형보다 입력·출력·캐시 쓰기 가격이 각각 두 배예요. 캐시 히트 가격은 같고, Kimi는 Highspeed가 같은 지능과 100만 토큰 컨텍스트를 제공하면서 약 3배 빠르다고 밝혔습니다. 속도 이점만 보면 선택이 쉬워 보이지만, 실제 비용은 사용량에 따라 달라집니다. 가격표의 차이를 먼저 짚어볼게요.
코드를 오래 맡기는 키미가 나왔어요
Kimi는 K3.1 Pro를 K3.1 시리즈의 첫 모델로 소개했습니다. 회사 설명으로는 3T급 파라미터에 100만 토큰 컨텍스트를 갖춘 오픈 웨이트 모델입니다. 코딩뿐 아니라 3D 제작과 금융 연구도 개선했다고 밝혔어요.
Kimi.ai와 Kimi Work, Kimi Code, API에서 사용할 수 있습니다. 다만 서비스에서 쓰는 것과 모델 가중치를 직접 받는 일은 다릅니다. Kimi는 전체 가중치를 11월 4일 공개한다고 밝혔습니다.
코딩 점수는 Kimi가 제시한 Terminal-Bench 4.0 결과입니다.
| 모델 | 점수 |
|---|---|
| Kimi K3.1 Pro | 65.7% |
| GPT-6 Astra | 58.2% |
| Claude Opus 5.5 | 66.4% |
Kimi 측정 결과인 이 평가에서 K3.1 Pro는 GPT-6 Astra보다 높고, Claude Opus 5.5에는 조금 못 미칩니다. 이는 Kimi 측정 결과로, 이 점수만으로 모든 코딩 작업의 결과를 가늠할 수는 없어요.
그런데 성능을 높이는 이야기 뒤에는, 일부 능력을 낮추려는 선택도 있었습니다.
점수만 올린 게 아니라 위험도 손봤어요
Kimi는 후학습 규모가 커지면서 취약점 연구 능력도 높아지는 현상을 관찰했다고 설명했습니다. 그 원인을 살펴보니 일반 학습 데이터와 강화학습 환경에 사이버 관련 내용이 포함돼 있었다는 이야기예요.
Kimi는 두 학습 단계에서 사이버 관련 데이터를 식별해 제거하고 일반적인 코딩 작업은 유지했다고 밝혔습니다. 잠재적 오용 위험을 줄이면서 모델의 일반적인 유용성을 보존하려는 조치라고 설명했어요.
Kimi의 내부 xdev-bench-hard 평가에서 조치가 없던 체크포인트는 pass@3 기준 90.5%, 최종 K3.1 Pro는 81.0%를 기록했습니다. Kimi가 제시한 두 수치의 차이는 9.5%포인트입니다. 이는 해당 내부 평가에서의 차이이지, 현실의 오용 위험이 같은 비율로 줄었다는 뜻은 아닙니다.
성능을 높이는 것과 위험을 줄이는 일이 함께 진행됐다는 점이 이번 발표의 또 다른 축입니다. 다만 내부 평가의 숫자가 실제 사용 환경을 모두 대신하지는 않아요.
긴 작업에서는 개선 수치도 제시했어요
Kimi는 자체 장기 코딩 평가인 Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon에서 K3.1 Pro가 61.2%를 기록했다고 밝혔습니다. 이전 모델 K3의 55.95%보다 높습니다. 이 평가는 여러 단계의 실행과 도구 사용, 문제 해결을 본다고 설명합니다.
회사 블로그에는 보행 시뮬레이터 사례도 소개됐습니다. Kimi는 167개 미션과 420회의 독립 검토를 거쳐 시뮬레이션 속 보행을 개선했고, 연속 보행 시간이 11.2초에 이르렀다고 밝혔어요. 보상 설정만 계속 조정하는 대신, 어깨 근육의 모멘트암 계산 오류 36개를 찾아 수정했다는 설명도 덧붙였습니다.
사실성 평가 수치에도 범위가 있습니다. Kimi 내부의 어려운 사실성 스트레스 테스트에서 주장 단위 환각률은 K3의 23.4%에서 K3.1 Pro의 8.3%로 내려갔다고 합니다. 회사는 일부러 오류가 나기 쉬운 질문을 넣은 시험이며, 일상 사용의 전체 오류율을 뜻하지는 않는다고 밝혔습니다.
빠른 버전은 가격도 올라가요
Kimi API 플랫폼의 토큰 가격은 일반형과 Highspeed가 다릅니다. MTok은 100만 토큰을 뜻합니다.
| 모델 | 입력 | 출력 | 캐시 쓰기 | 캐시 히트 |
|---|---|---|---|---|
| K3.1 Pro | $2.00/MTok | $10.00/MTok | $2.00/MTok | $0.20/MTok |
| K3.1 Pro Highspeed | $4.00/MTok | $20.00/MTok | $4.00/MTok | $0.20/MTok |
따라서 Highspeed는 입력·출력뿐 아니라 캐시 쓰기도 일반형의 두 배이며, 캐시 히트 가격만 일반형과 같습니다.
Kimi는 Highspeed가 일반형과 같은 지능과 100만 토큰 컨텍스트를 제공하면서 약 3배 빠르다고 안내합니다. 입력과 출력에 각각 1MTok을 쓰는 경우를 계산하면, 캐시를 제외한 비용은 일반형 $12, Highspeed $24입니다.
빠른 응답이 꼭 필요한 작업인지, 대기 시간을 줄이는 이점이 토큰 비용 차이보다 큰지 따져볼 만합니다. 비용 차이는 입력과 출력 모두에서 나타나지만 캐시 히트 가격은 같습니다.
코드 밖에선 3D 모델도 다뤄요
Kimi는 K3.1 Pro가 Unity와 Unreal Engine, Godot 같은 게임 엔진을 다루고, 웹 검색과 3D 생성을 활용해 결과물을 만들 수 있다고 설명합니다. 또 웹 페이지와 Three.js 장면, 3D 에셋에서 구성과 타이포그래피, 애니메이션, 마감이 개선됐다고 밝혔어요.
Kimi가 발표한 3D 재구성 평가 BenchCAD 점수는 도구 사용 시 K3.1 Pro 92.7%, Claude Opus 5.5 96.2%, GPT-6 Astra 95.9%였습니다. Kimi의 설명에 따르면 MCP 연결 없이도 Blender와 CAD 소프트웨어용 스크립트를 작성하고 실행할 수 있습니다.
다만 모델의 설명만 보고 실제 작업의 완성도를 판단하기는 어렵습니다. 설계 파일을 다룬다면 결과물을 직접 확인하는 과정도 작업 흐름에 포함해야 합니다.
가중치 공개가 남은 기준이에요
K3.1 Pro는 이미 Kimi 서비스와 API에서 사용할 수 있고, 전체 가중치 공개는 별도 단계입니다. Kimi가 밝힌 공개일은 11월 4일입니다. 따라서 지금 API로 호출하는 일과 가중치를 내려받아 직접 운용하는 일은 구분해야 해요.
Kimi는 위험 완화 조치 뒤 내부 취약점 평가에서 K3.1 Pro가 81.0%를 기록했다고 설명했습니다. 이 수치는 안전을 증명하는 것이 아니라, Kimi가 학습 단계에서 잠재적 오용 위험을 줄이려 했다는 자체 평가 결과입니다.
입력과 출력에 각각 1MTok을 쓰면 일반형은 $12, Highspeed는 $24예요. Kimi가 밝힌 전체 가중치 공개일은 11월 4일입니다. 서비스나 API에서 모델을 쓰는 일과 가중치를 내려받아 직접 운용하는 일은 구분해야 합니다.
