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짧은 대답
Kimi K3는 저장된 스냅샷에서 독립적인 과학 및 수학 결과를 사용할 수 있으므로 복잡한 추론 및 장기 에이전트 작업을 테스트할 가치가 있습니다. 정확한 추론 설정을 일치시키고 평가에 활용하세요. 큰 컨텍스트 창이나 장기간 실행되는 데모는 제품의 신뢰할 수 있는 완성을 입증하지 못합니다.
무엇을 가져갈 것인가
- Kimi 앱, 코드 및 API 비교를 별도로 유지하십시오.
- 과학과 수학 백분율은 다양한 작업을 측정합니다.
- 장기간 동안 검증된 진행 상황을 측정합니다.
출처 확인 . 연구 종합 및 Rubrex 권장 사항. 예제와 지역 실험이 표시되어 있습니다. 이는 클라이언트 결과가 아닙니다.
날짜가 적힌 모델 스냅샷. 게시된 측정항목은 명명된 모델, 설정 및 테스트를 설명합니다. 이는 Rubrex 실험이나 보편적 순위가 아닙니다. 가격과 가용성은 연구 날짜 이후에 변경될 수 있습니다.
모델 비교 및 데이터 날짜 확인 →주변제품과 키미K3를 분리하세요
Moonshot AI의 Kimi K3 기술 기사에서는 Kimi 제품과 해당 API를 통해 사용할 수 있는 모델을 설명합니다. 현재 Kimi Code 문서에는 다른 모델 옵션과 함께 K3가 나열되어 있습니다. Kimi 앱 모드, 코딩 에이전트 및 API 모델은 동일한 기본 제품군을 사용하더라도 서로 다른 시스템입니다. 평가할 때 정확한 모델 식별자, 추론 노력, 도구 활용 및 액세스 경로를 기록하십시오. 차이점을 명시하지 않고 전체 에이전트 제품을 기본 모델 호출과 비교하지 마십시오.
날짜 사양대로 용량 및 비용 읽기
저장된 카탈로그에는 1,048,576개의 컨텍스트 토큰과 백만 입력 토큰당 $3 및 백만 출력 토큰당 $15의 기본 요율이 있는 Kimi K3가 나열되어 있습니다. 해당 값은 Kimi 구독 가격이나 자체 호스팅 배포 가격이 아니라 이 기사에서 확인한 카탈로그 엔드포인트를 설명합니다. 워크로드의 전체 추적을 통해 비용을 추정하는 것이 좋습니다. 긴 작업은 최종 답변이 짧더라도 상당한 중간 출력, 반복되는 컨텍스트 및 도구 활동을 축적할 수 있습니다.
| 모델 또는 속성 | 공개값 | 해석하는 방법 |
|---|---|---|
| moonshotai/kimi-k3 | $3 입력 / $15 출력 | OpenRouter 카탈로그 기본 요율 |
| 카탈로그 컨텍스트 | 1,048,576 토큰 | 리콜 보장이 아닌 엔드포인트 용량 |
과학과 수학을 따로 비교해보세요
Epoch AI의 저장된 GPQA Diamond 결과는 어려운 과학 질문을 다루는 반면 FrontierMath Tiers 1-3 v2는 Python 액세스를 통해 수학을 다룹니다. 아래의 두 행 모두 Kimi K3를 최대 추론 노력으로 사용하지만 백분율은 분모가 다르며 의미 있는 전체 지능 점수로 평균을 낼 수 없습니다. Moonshot의 자체 벤치마크 각주에서는 테스트 전반에 걸쳐 다양한 에이전트 하네스에 대해 설명합니다. 보고된 모든 수치를 동일한 실험의 결과로 취급하기보다는 공급자 비교를 읽을 때 이러한 조건을 유지하십시오.
증거: 에포크 AI: GPQA 다이아몬드 [4]Epoch AI: FrontierMath Tier 1–3 v2 [5]키미 K3: 오픈 프론티어 인텔리전스 [1]
| 벤치마크 | 정확한 구성 | 점수 | 표준 오류 | 실행 날짜 |
|---|---|---|---|---|
| GPQA 다이아몬드 | 키미 K3 (맥스) | 93.12% | 1.49%포인트 | 2026-07-16 |
| FrontierMath Tier 1–3 v2 | 키미 K3 (맥스) | 72.18% | 2.66%포인트 | 2026-07-17 |
유용한 지속성을 위해 긴 작업을 테스트합니다.
장기 실행 에이전트는 단순히 활동을 계속하는 것이 아니라 검증된 진행을 수행해야 합니다. 중간 체크포인트, 도구 오류 및 명확한 중지 조건을 갖춘 작업을 준비합니다. Kimi가 누락된 결과를 복구하는지, 비효율적인 작업을 반복하는지, 환경에서 확인하기 전에 완료를 요구하는지 검사하십시오. 승인된 완료, 도구 호출당 진행률, 총 비용 및 중단 후 복구를 측정합니다. 문서 작업의 경우 증거 위치 확인 및 충돌 버전을 추가하세요. 모델과 시스템 기여도를 구별할 수 있도록 하네스 수리 내용을 별도로 기록해 두십시오.
증거의 한계
Rubrex는 이 문서에서 이러한 실행을 재현하지 않았거나 자체 호스팅 배포를 확인하지 않았습니다. 출시 포스트의 중량 릴리스 계획은 현재 다운로드 가용성이나 라이센스 조건의 증거로 사용되지 않습니다. 가격과 독립적 결과는 2026년 9월 25일 스냅샷입니다.
일반적인 질문
이 점수를 사용하여 지원 정확도를 추정할 수 있습니까?
아니요. 문서와 승인 기준표를 사용하여 지원 작업을 평가하세요. 발표된 과학 및 수학 시험은 다양한 능력을 다룹니다.
키미 비교를 위해 무엇을 기록해야 할까요?
모델 ID, 제품 또는 API, 추론 노력, 하네스 버전, 도구 예산, 허용된 결과, 경과 시간 및 모든 청구 사용량을 기록합니다.
출처 및 추가 자료
이 브리핑의 주요 출처. 출처의 조사 결과는 자체 연구 조건에 적용됩니다. arXiv에 게시한다고 해서 동료 평가가 이루어지지는 않습니다.
- 키미 K3: 오픈 프론티어 인텔리전스 문샷 AI · 2026 · 제공자 기술 문서검토됨: 출시 개요 및 벤치마크 하네스 각주. 액세스됨 2026년 9월 25일.
- 키미코드 모델 구성 문샷 AI · 생활 참고서 · 유지 문서검토됨: 현재 키미코드 모델 옵션. 액세스됨 2026년 9월 25일.
- OpenRouter 공개 모델 카탈로그 오픈라우터 · 생활 참고서 · 유지 문서검토됨: 카탈로그 필드; 저장된 9월 25일 API 스냅샷에서 가져온 수치 가격. 액세스됨 2026년 9월 25일.
- 에포크 AI: GPQA 다이아몬드 에포크 AI · 2026 · 독립 벤치마크검토됨: 벤치마크 정의 및 저장된 내부 평가 기록; CC BY 4.0. 액세스됨 2026년 9월 25일.
- Epoch AI: FrontierMath Tier 1–3 v2 에포크 AI · 2026 · 독립 벤치마크검토됨: 벤치마크 정의 및 저장된 내부 평가 기록; CC BY 4.0. 액세스됨 2026년 9월 25일.
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