이 만다라트는 "중국의 새로운 AI, Kimi-K2 등장"에 대한 분석을 담고 있습니다.

만다라트 정보:

• 제목: 중국의 새로운 AI, Kimi-K2 등장
• 주제: 중국의 문샷(Moonshot) AI는 전용 추론 모듈이 없이도 Claude Sonnet-4 및 GPT-4.1과 같은 최고의 모델들과 경쟁할 수준의 Kimi-K2를 출시했습니다. 우선 두괄식으로 결론만 얘기드리자면, 1) 오픈소스 - 상업적 이용 가능, 2) 로컬 설치 가능, 3) Claude, GPT-4.1과 맞짱 가능, 4) 에이전트 최적화된 모델이라는 겁니다. 최근 몇 년간 중국의 AI 산업은 눈부신 발전을 해왔고, 특히 DeepSeek의 등장은 미국 중심의 AI 경쟁구도에 큰 충격이었고, AI 글로벌 패러다임을 바꿨는데요. 이번 Kimi-K2의 등장은 DeepSeek 이후 중국의 새로운 이정표가 될 것이란 예측입니다. (원래 DeepSeek 때문에 뒷방으로 밀려났던 것이 Moonshot의 Kimi AI였어요!) 특히, Kimi-K2는 DeepSeek와 같은 오픈 소스 정신을 계승하면서도, 더욱 커진 대규모 파라미터와 에이전트 특화 기능을 갖추었죠. 더구나 누구나 연구하고, 파인튜닝, 상업적 활용이 가능한데다, 실제 실무에 바로 투입할 수 있는 수준의 '쓸 만한' AI 모델로 평가받고 있습니다. 한마디로, 오픈소스 모델 중에 드디어 유료 폐쇄형 모델에 비벼볼만한 AI모델이 나왔다는 뜻이죠! Kimi-K2의 기술적인 특장점에 대해 알아보면 우선 1조개의 방대한 매개변수를 가진 Moe(Mixture of Expert) 모델로, 추론당 320억개의 파라메터를 활성화 합니다. MuonClip 옵티마이저는 '훈련 불안정성'이라는 문제를 해결하는 방법을 새롭게 제시했다고 하는데.. (어려워서 패스 ^^, 가끔은 아주 좋은 건가보다 하고 넘어갑니다.) SWE-Bench verified에서는 에이전트 모드에서 65.8%를 기록하면서 Sonnet-4와 GPT-4.1 (54.6%)를 앞섰습니다. SWE 벤치마크는 LLM의 소프트웨어 엔지니어링 문제 해결 능력을 평가하는 것으로, 특히 Verified된 벤치마크는 GitHub 이슈를 전문가가 검증한 고품질 문제로 구성한 특징을 가지고 있죠. 이 벤치마크는 또한 Agentic LLM 평가의 표준으로 자리잡고 있어서, MCP 세상에서 Kimi-K2가 매우 뛰어난 성능을 보일 것이란 것도 간접적으로 알 수 있습니다. 또한 추론 모듈이 없는 LiveCodeBench에서도 선두를 달리고 있는데요. LiveCodeBench는 LLM 벤치마크 중에서 HumanEval, MBPP 등의 벤치마크가 선공개되서 점수만 잘 나오도록 설계되는 모델들의 문제를 해결하고자 나온 벤치마크입니다. 최신 문제들을 지속적으로 업데이트해서, LLM에서 '처음 보는' 문제로 평가가 가능한 모듈이라고 보시면 되는데요. 즉, Kimi-K2는 Claude나 GPT를 앞서기 위한 제한적 목적으로 만들어진 LLM이 아니라(일부 모델은 점수만 좋게 받기 위한 벤치 특화 튜닝을 하기도!)는 겁니다. Kimi-K2는 수학 및 과학에서도 AIME, GPQA-Diamond와 MATH-500 등의 벤치마크에서도 97.4%를 기록해 GPT-4.1(92.4%)를 압도해 버렸죠. MMLU 다국어 테스트에서도 최고의 성능을 기록한 건 덤입니다. 이번 Kimi-K2의 가장 중요한 특징은 바로 Agent Application을 위한 AI 모델이라는 점입니다. 이 모델은 명령을 실행하고, 외부 도구를 호출하고, 코드를 생성과 디버깅하고, 복잡한 작업들을 여러 단계로 나눠 독립적으로 처리할 수 있어요. (링크의 페이지에서 Coldplay 투어 공연 예약을 한다거나, 급여 데이터 분석 등을 하는 복잡한 Task를 수행하는 Agent 사례를 보실 수도 있습니다.) 이런 Agent 기능을 뒷받침하기 위해 Kimi-K2는 복잡한 목표 달성을 위해 백그라운드에서 여러 도구와 명령을 오케스트레이션 합니다. 예를들어, Kimi K2는 렌더링 관리, 테스트 케이스 실행 및 디버그, 실패스 로그 캡쳐, 테스트 성공시까지 코드를 반복적으로 개선합니다. 에이전트로서의 동작을 위한 다양한 도구와 결합되면 Claude보다(전 Claude를 현재 MCP에 가장 최적화 된 모델로 생각했는데...) 더 뛰어난 성능을 보여주지 않을까 기대하고 있습니다. 특히, Kimi-K2가 로컬에 설치가 가능한 모델이기도 하니 말입니다. 자세한 내용은 몇 주 뒤에나 더 자세히 다룰 수 있기를 바랍니다만, 우선 웹 및 앱용 MCP 기능이 아직 개발중이기 때문에 그렇습니다. Kimi K2는 놀랍게도 OpenAI/Anthropic과 호환되는 API 인터페이스를 제공하므로, LangChain이나 다른 AI 프레임워크 사용자도 손쉽게 모델을 변환 적용하는 것도 가능합니다. 로컬에 설치 배포하시는 경우에는 링크의 서빙 방법을 참고하시면 되겠습니다. 우선, DeepSeek 쇼크에 맞먹는 새로운, 아주 Big한 것이 중국에서 나와서 재빨리 소개시켜드렸습니다.
• 생성일: 2025. 7. 14.

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