Kimi K3.1 Pro, 가중치 공개 전 지금 쓸 수 있는 경로와 확인할 것

Moonshot AI는 Kimi 기술 블로그에서 Kimi K3.1 Pro를 자사의 3T급 오픈 웨이트 모델이라고 소개했습니다. 오픈 웨이트는 모델 파일을 내려받아 자기 서버에 직접 설치할 수 있다는 뜻인데, 이 모델의 파일은 아직 공개되지 않았습니다. 블로그는 Kimi.com, Kimi Work, Kimi Code, Kimi API에서 지금 바로 쓸 수 있고 전체 가중치는 2026년 11월 4일까지 공개한다고 적었습니다. 그러니 지금 써 보려면 질문과 자료를 Moonshot AI가 운영하는 서비스로 보내야 합니다.

새 모델을 업무에 써 볼지 판단하려는 분을 위해 블로그와 Kimi API 문서에 적힌 범위에서 정리했습니다. 필자는 모델을 직접 실행해 보지 않았습니다.

1. 블로그 날짜와 지금 열린 경로

Kimi 블로그 연구 목록에는 이 글의 날짜가 2026-10-24로 표시돼 있습니다. 블로그 본문에는 게시 날짜와 시각이 적혀 있지 않습니다.

블로그 첫 문장은 "We're introducing Kimi K3.1 Pro, the first model in our new K3.1 series and our most capable 3T-class open-weight model to date, with a 1-million-token context window."입니다. 컨텍스트 창은 모델이 한 번에 읽을 수 있는 입력 길이를 말하고, 토큰은 모델이 글을 잘게 나눠 읽는 단위입니다. 함께 나온 Kimi K3.1 Pro Highspeed는 블로그 설명으로 K3.1 Pro보다 2배에서 3배 빠른 버전입니다.

제공 경로에 대한 원문은 "Kimi K3.1 Pro and Kimi K3.1 Pro Highspeed are available today on Kimi.com, Kimi Work, Kimi Code, and the Kimi API."입니다. 블로그의 Availability 항목에는 경로마다 쓰는 방법이 적혀 있습니다. Kimi Work는 데스크톱 앱 3.1.0 이상(Windows와 Apple silicon Mac)이 필요하고, Kimi Code에서는 /model 명령으로 Kimi K3.1 Pro를 고르며, API에서는 kimi-k3.1-pro 또는 kimi-k3.1-pro-highspeed를 고릅니다.

경로별 방법, Zero Data Retention, 관리자 설정, 가중치 공개 예정일은 Moonshot AI 블로그 원문입니다. 표의 칸 구성과 맨 아래 직접 확인할 항목은 작성자가 정리했습니다.

표에서 보듯 데이터 처리에 관한 문장은 API 쪽에만 있습니다. Kimi.com이나 Kimi Work에 업무 자료를 넣을 생각이라면 이 부분을 따로 확인하셔야 합니다.

2. 가중치는 11월 4일까지 공개 예정입니다

블로그 Availability 항목의 원문은 "Full model weights will be released by Nov 4, 2026."입니다. 아직 공개 전이므로, 모델을 회사 서버에 설치해 자료를 밖으로 보내지 않고 쓰는 방식은 지금 고를 수 없습니다.

가중치와 함께 붙을 라이선스도 지금은 볼 수 없습니다. 상업적으로 써도 되는지, 다른 서비스에 넣을 때 조건이 있는지는 파일이 공개된 뒤 라이선스 문서로 확인해야 합니다. 직접 설치에 필요한 장비 사양도 블로그에 적혀 있지 않습니다. 지금은 서비스 경로에서 결과를 살펴보고, 직접 설치는 11월 4일 이후 라이선스와 파일 크기를 보고 정하시면 됩니다.

3. 조직 계정에서는 관리자가 켜야 합니다

블로그 원문은 "Kimi Enterprise administrators can enable K3.1 Pro for their organization; access is off by default at launch."입니다. 조직 계정으로 Kimi를 쓰는 회사라면 출시 시점에는 K3.1 Pro가 꺼져 있고, 관리자가 켜야 구성원이 쓸 수 있습니다.

같은 항목에서 블로그는 Kimi Business를 "enterprise-grade data privacy and member management"를 제공하고 개인 계정과 조직 계정을 완전히 분리하는 상품으로 소개합니다. 이 설명은 회사의 소개 문구이고, 어떤 데이터를 어떻게 다루는지는 블로그에 나오지 않습니다. Kimi Enterprise와 Kimi Business가 어떤 관계인지도 적혀 있지 않습니다.

관리자가 켜는 화면이나 메뉴 이름도 블로그에 없습니다. 조직 관리자에게는 K3.1 Pro를 켰는지와 조직 계정의 데이터 처리 조건을 함께 물어보시면 됩니다.

4. API의 Zero Data Retention과 문서 기준 가격

블로그는 API 항목에 "Zero Data Retention is available for API customers."라고 적었습니다. 이름대로라면 요청 내용을 보관하지 않는 방식이지만, 적용 범위와 신청 방법, 추가 비용이 있는지는 블로그에 없습니다. 이 문장은 API 고객을 대상으로 하므로 Kimi.com이나 Kimi Work에도 같은 조건이 적용된다고 보시면 안 됩니다.

가격은 Kimi API 문서의 Model Pricing 페이지 기준입니다. 이 문서에는 날짜 표시가 없어 언제 정한 가격인지 확인하지 못했습니다.

항목	Kimi K3.1 Pro	Kimi K3.1 Pro Highspeed
블로그 설명	K3.1 시리즈 첫 모델, 100만 토큰 컨텍스트	K3.1 Pro보다 2배에서 3배 빠름
API 모델 이름	kimi-k3.1-pro	kimi-k3.1-pro-highspeed
입력 가격(100만 토큰당, 문서 기준)	2.00달러	4.00달러
출력 가격(100만 토큰당, 문서 기준)	10.00달러	20.00달러

문서 가격대로라면 Highspeed를 고를 때 입력과 출력 모두 토큰당 비용이 2배입니다. Kimi.com과 Kimi Work의 요금제, 한국에서 결제하고 쓸 수 있는지는 이번에 읽은 자료에 없습니다.

5. 회사가 낸 수치를 읽는 범위

블로그에는 코딩, 3D 제작, 금융 분석 벤치마크가 많이 실려 있고, 모두 Moonshot AI가 발표한 결과입니다. 예를 들어 회사는 코딩 에이전트가 터미널에서 과제를 수행하는 Terminal-Bench 4.0에서 K3.1 Pro가 65.7%를 기록했다고 밝혔습니다. 각주에 따르면 K3.1 Pro 결과는 따로 적지 않은 한 추론 강도를 'max'로 둔 설정이고, 이 벤치마크는 Claude-Code 하니스(평가에 쓰는 실행 환경)로 평가했습니다. 비교한 다른 모델 점수는 각 회사 블로그나 공식 순위표에 보고된 값을 가져왔다고 적혀 있습니다.

사실 정확도는 회사 내부 시험으로 쟀습니다. 블로그는 이 시험이 모델이 틀리기 쉬운 상황을 일부러 만든 스트레스 테스트라고 설명하고 "The reported rates do not represent overall error rates in daily use."라고 덧붙였습니다. 회사 스스로 일상 업무의 오류율로 읽지 말라고 적었으므로, 이 모델에 업무 자료를 맡기더라도 결과의 사실 확인은 사람이 해야 합니다.

6. 업무 자료를 넣기 전에 해 볼 일

이번 자료로 확인하지 못한 것부터 적어 두시면 판단이 쉬워집니다. Kimi.com과 Kimi Work에 넣은 내용을 어떻게 보관하고 쓰는지, 한국에서 앱과 Kimi Work를 쓸 수 있는지와 요금제, 가중치 라이선스는 블로그와 API 문서에 없습니다.

1. 이미 외부에 공개한 자료 1건(예시: 홈페이지에 올린 보도자료)을 골라, 지금 쓰는 AI 도구에 하던 요청을 Kimi.com에도 똑같이 넣고 결과를 비교해 보십시오. 회사 내부 문서는 아직 넣지 마십시오.
2. Kimi 사이트 하단에 연결된 Privacy Policy와 Terms of Service에서 입력 내용의 보관 기간과 모델 학습에 쓰는지를 찾아 적어 두십시오.
3. 조직 계정을 쓰고 있다면 관리자에게 K3.1 Pro를 켰는지 확인하고, API로 연결할 계획이라면 Zero Data Retention 적용 조건을 Moonshot AI에 문의하십시오.
4. 11월 4일 이후 가중치와 라이선스가 공개되면 직접 설치를 검토할지 다시 정하십시오.