코딩 · 3D · 금융에 강해진 3T급 오픈 모델 — Moonshot 'Kimi K3.1 Pro' 공개
Kimi가 K3.1 시리즈 첫 모델 Kimi K3.1 Pro를 내놨어요. 문맥 100만 토큰, 코딩 시험 Terminal-Bench 4.0에서 65.7%로 Claude Opus 5.5(66.4%) 바로 뒤예요. 오늘부터 Kimi 앱 · API에서 쓸 수 있고, 모델 가중치는 11월 4일까지 공개한다고 해요.
- Kimi K3.1 Pro는 Kimi K3를 더 많은 계산으로 추가 학습(post-training)한 모델이에요. Kimi는 '자사 3T급 오픈 가중치 모델'이라 소개했고, 문맥 창은 100만 토큰이에요. 속도가 2~3배인 Kimi K3.1 Pro Highspeed도 함께 나왔어요.
- Kimi 블로그 수치(생각 수준 max 기준): Terminal-Bench 4.0 65.7%(GPT-6 Astra 58.2% · Claude Opus 5.5 66.4%), 3D CAD 시험 BenchCAD 92.7%(도구 사용 · Opus 5.5 96.2%), 내부 사실 오류 시험 Kimi Hallu Bench Hard에서 주장 단위 오류율이 K3 23.4% → 8.3%로 줄었어요.
- 다만 오류율 시험은 일부러 틀리기 쉬운 문제로 만든 내부 시험이라 '평소 오류율이 아니다'라고 Kimi가 직접 적었어요. 도구 없이 푼 같은 시험에선 GPT-6 Astra(4.2)가 K3.1 Pro(5.4)보다 낮았어요. 모델 가중치는 아직이고 11월 4일까지 공개 예정이에요.
Kimi Code에서 /model 명령으로 Kimi K3.1 Pro를 고르거나, Kimi API에서 kimi-k3.1-pro · kimi-k3.1-pro-highspeed를 골라 지금 쓰던 코딩 작업에 비교해 볼 수 있어요. 가중치가 풀리면(11월 4일까지 예정) 직접 띄우는 선택지도 생겨요.
글로 적은 설명 · 스케치 · 참고 그림으로 3D 모델을 만들고, kimi.ai의 3D Make에서 미리 보고 고친 뒤 3D 프린트용으로 받거나 영상 · 라이브 포토로 내보낼 수 있어요. 브랜드 영상 · 게임용 3D 소품 시안에 써 볼 만해요.
재무 모델 엑셀 · 투자 조사처럼 숫자가 많은 문서 작업을 맡겨 볼 후보예요. 다만 사실 오류가 줄었어도 0은 아니니, 숫자는 꼭 원본 자료와 맞춰 보세요.
1) kimi.ai에 들어가 모델을 Kimi K3.1 Pro로 고른다 2) 평소 쓰던 작업(코드 수정 · 3D 소품 · 재무표 정리) 하나를 같은 지시로 맡겨 본다 3) 답 속 숫자 · 출처를 원본과 대조한다 4) 코딩이면 Kimi Code에서 /model 명령으로 Kimi K3.1 Pro를 골라 실제 저장소에서 시험한다
글이나 스케치로 3D 소품 시안을 빠르게 뽑아 보거나, 코딩 에이전트를 하나 더 비교해 볼 때 써 보면 좋을 것 같아요.
Moonshot AI의 Kimi가 Kimi K3.1 Pro를 공개했어요(10월 23~24일). K3.1 시리즈의 첫 모델로, Kimi는 '자사 3T급 오픈 가중치(누구나 내려받아 돌릴 수 있게 푸는 모델) 모델 가운데 지금까지 가장 뛰어난 모델'이라고 소개했어요. 문맥 창(한 번에 읽는 글 길이)은 100만 토큰이에요. 속도가 2~3배 빠른 Kimi K3.1 Pro Highspeed도 함께 나왔어요.
무엇이 달라졌나
K3.1 Pro는 Kimi K3를 바탕으로, 추가 학습(post-training)에 훨씬 많은 계산을 들인 모델이에요. 수백 개 분야를 함께 강화학습(RL)으로 가르치려고 학습 틀 · 긴 문맥 추론 · 샌드박스 등 전체를 손봤다고 해요. Kimi가 앞세운 분야는 코딩 · 3D · 금융이에요.
코딩
실제 터미널 과제로 코딩 에이전트를 시험하는 Terminal-Bench 4.0에서 K3.1 Pro는 65.7%였어요. GPT-6 Astra(58.2%)보다 높고 Claude Opus 5.5(66.4%)보다 조금 낮아요. Kimi가 만든 내부 시험 Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon에선 61.2%로, K3(55.95%)보다 올랐어요. 블로그 그래프의 SWE Marathon에선 K3.1 Pro 51.7, Opus 5.5 46.3이었어요.
Unity · Unreal Engine · Godot 같은 게임 엔진을 웹 검색 · 3D 생성과 엮어 완성된 결과물을 만든다고 해요. 내부 시험에선 인체 모델(연골을 포함한 골격 부품 296개 · 근육 부품 402개) 위에 걷기 시뮬레이터를 만들어, 몇 초 만에 쓰러지던 사람이 11.2초 동안 번갈아 걷게 됐다고 밝혔어요.
3D 모델링
여러 각도 그림을 보고 CAD 코드로 3D를 다시 만드는 BenchCAD에서 도구를 쓴 K3.1 Pro는 92.7%였어요. Claude Opus 5.5(96.2%) · GPT-6 Astra(95.9%)에 가깝지만 아직 낮아요. 글 설명 · 스케치 · 참고 그림으로 모양과 비율을 짐작해 3D 모델을 만들고, MCP 연결 없이도 Blender · CAD 프로그램용 스크립트를 짜서 돌릴 수 있다고 해요.
kimi.ai와 Kimi 앱에는 3D Make가 열렸어요. 3D 모델을 온라인에서 미리 보고 고치고, 3D 프린트용으로 받거나 영상 · 라이브 포토로 내보낼 수 있어요.
금융과 사실 정확도
실제 재무 문서를 찾고 맞춰 보며 계산하는 OfficeQA Pro v2에서 64.4로 가장 높은 점수를 냈다고 해요. Kimi 내부 금융 시험에선 K3보다 재무 모델링 7.2점 · 재무 조사 11.6점이 올랐고, 가상 회사 운영 시험은 K3의 약 4.2배였어요.
사실 오류도 줄였어요. 내부 시험 Kimi Hallu Bench Hard에서 주장 하나하나를 따진 오류율이 K3 23.4% → 8.3%로 내려갔고, 틀린 사실이 하나라도 든 답의 비율은 이전 모델의 42.4% 수준이었어요. 다만 Kimi는 이 시험이 일부러 틀리기 쉬운 문제로 만든 '스트레스 시험'이라 평소 쓸 때의 오류율이 아니라고 적었어요. 블로그 그래프의 도구 없는 시험(Kimi Hallu Bench)에선 GPT-6 Astra 4.2 · K3.1 Pro 5.4 · Opus 5.5 6.8(낮을수록 좋음)이었어요.
보안 능력은 일부러 낮췄다
Kimi는 오픈 가중치로 풀기 전, 해킹(사이버) 관련 학습 데이터를 찾아 뺐다고 밝혔어요. 내부 취약점 공격 시험 xdev-bench-hard에서 데이터를 빼지 않은 판은 90.5%, 최종 K3.1 Pro는 81.0%(pass@3)였어요. Kimi는 K3.1 Pro의 보안 능력이 공개된 지 3개월 넘은 최상위 상용 모델보다 뒤처진다고 적었어요.
어디서 쓰나
- Kimi 앱 · kimi.ai: iOS · Android · HarmonyOS 앱 최신판
- Kimi Work: 데스크톱 앱 3.1.0 이상(Windows · Apple 실리콘 Mac)
- Kimi Code: /model 명령으로 Kimi K3.1 Pro 선택
- Kimi API: kimi-k3.1-pro · kimi-k3.1-pro-highspeed
회사용 Kimi Enterprise는 관리자가 켜야 쓸 수 있고, 처음엔 꺼져 있어요. 전체 모델 가중치는 2026년 11월 4일까지 공개한다고 해요. 블로그에 적힌 점수는 따로 밝히지 않은 경우 생각 수준(reasoning effort) 'max' 기준이에요.
- 편집장 대조: 날짜 · 「자사 최고」 · 골격/근육 「부품」 표현 원문대로
- 원문 대조: 「자사 3T급」 · 골격/근육 「부품」 · 날짜 표현
- 원문 대조 고침