Moonshot AI Kimi K2.5 출시, 1조 파라미터 MoE 모델의 Agent Swarm 기술과 DeepSeek 대비 경쟁력 분석 (2026년 1월)

2026년 1월, 중국의 AI 스타트업 Moonshot AI가 Kimi K2.5 모델을 공개하며 글로벌 AI 업계에 강력한 메시지를 던졌습니다. 1조 개의 파라미터를 가진 초거대 MoE(Mixture-of-Experts) 아키텍처, 최대 100개의 서브 에이전트를 동시에 조율하는 Agent Swarm 기술, 그리고 오픈소스 진영에서 코딩 벤치마크 최강 성능을 자랑하는 이 모델은 DeepSeek을 비롯한 기존 경쟁자들에게 상당한 위협이 되고 있습니다. 본 글에서는 Kimi K2.5의 핵심 기술과 특징, 그리고 AI 시장에서의 경쟁력을 상세히 분석해 드리겠습니다.

Moonshot AI와 Kimi 시리즈의 발전 과정

Moonshot AI는 중국 베이징에 본사를 둔 AI 스타트업으로, 2023년 설립 이후 빠르게 성장하며 글로벌 AI 경쟁에 뛰어들었습니다. Kimi 시리즈는 이 회사의 대표적인 대형 언어 모델 라인업으로, 2025년 7월에 출시된 Kimi K2가 큰 주목을 받았습니다. K2는 1조 파라미터 규모의 MoE 모델로서 오픈소스로 공개되어 개발자 커뮤니티에서 광범위하게 활용되었습니다.

2026년 1월에 공개된 Kimi K2.5는 K2의 후속 모델로, 단순한 성능 업그레이드를 넘어 근본적인 패러다임 전환을 이루었습니다. K2가 텍스트 전용 모델이었던 반면, K2.5는 약 15조 개의 혼합 시각-텍스트 토큰으로 추가 사전학습을 진행하여 네이티브 멀티모달 능력을 확보했습니다. 이는 비전과 언어를 처음부터 함께 학습하는 방식으로, 기존의 텍스트 모델에 비전 인코더를 붙이는 방식과는 근본적으로 다른 접근법입니다.

1조 파라미터 MoE 아키텍처의 기술적 특징

Kimi K2.5는 총 1조 개(1T)의 파라미터를 보유하고 있으며, 실제 추론 시에는 320억 개(32B)의 파라미터만 활성화됩니다. 이러한 MoE 구조는 모델의 전체 용량을 유지하면서도 계산 효율성을 극대화하는 핵심 기술입니다.

구체적인 아키텍처 사양을 살펴보면, K2.5는 61개의 레이어로 구성되어 있으며 그중 1개는 Dense 레이어입니다. 384개의 전문가(Expert) 중 토큰당 8개가 선택되어 처리를 담당합니다. 이는 DeepSeek-V3의 256개 전문가보다 50% 많은 수치입니다. 어텐션 메커니즘으로는 Multi-head Latent Attention(MLA)을 채용하여 메모리 효율성을 높였습니다.

항목	Kimi K2.5	DeepSeek-V3
총 파라미터	1조 (1T)	6710억
활성 파라미터	320억 (32B)	370억
전문가 수	384개	256개
토큰당 활성 전문가	8개	8개
어텐션 헤드	64개	128개
멀티모달 지원	네이티브 지원	텍스트 전용

Moonshot AI는 K2 학습 시 Muon 옵티마이저를 전례 없는 규모로 적용하며 새로운 최적화 기법을 도입했습니다. 이를 통해 15.5조 토큰에 대한 사전학습을 학습 불안정성 없이 완료할 수 있었습니다. 이러한 안정적인 대규모 학습 능력은 향후 더 큰 모델 개발의 기반이 될 것으로 전망됩니다.

Agent Swarm: 100개 서브 에이전트 병렬 조율 기술

Kimi K2.5의 가장 혁신적인 연구 기여는 Agent Swarm 기술입니다. 기존의 AI 에이전트들이 단일 에이전트 방식으로 작동했던 것과 달리, K2.5는 자체적으로 최대 100개의 서브 에이전트를 생성하고 조율할 수 있습니다. 이 기술은 복잡한 작업을 병렬 하위 작업으로 분해하여 동시에 실행하는 방식으로, 사전 정의된 역할이나 수작업으로 설계된 워크플로우 없이도 작동합니다.

Agent Swarm의 핵심 성능 지표를 살펴보면 놀라운 수치가 확인됩니다. 최대 1,500개의 도구 호출을 병렬로 실행할 수 있으며, 단일 에이전트 설정과 비교하여 실행 시간을 최대 4.5배 단축할 수 있습니다. WideSearch(Swarm Mode)에서는 메인 에이전트와 서브 에이전트를 합쳐 최대 100단계까지 지원합니다.

Agent Swarm은 Parallel-Agent Reinforcement Learning(PARL)이라는 새로운 학습 방식으로 훈련됩니다. 중앙 오케스트레이터가 작업을 병렬 하위 작업으로 분할하고 동시에 실행하는 방법을 학습합니다. 훈련 초기에는 병렬 실행을 장려하는 보상이 주어지고, 후반부에는 전체 작업 품질에 초점을 맞추어 무의미한 병렬화를 방지합니다.

이 기술의 실제 활용 사례를 예로 들면, 복잡한 웹 애플리케이션 개발 시 UI 디자인 에이전트, 백엔드 로직 에이전트, 데이터베이스 스키마 에이전트, 테스트 에이전트 등이 동시에 작업을 수행할 수 있습니다. 각 에이전트는 자신의 전문 영역에서 독립적으로 작업하면서도 중앙 오케스트레이터를 통해 조율됩니다.

Kimi Code CLI: 개발자를 위한 통합 도구

Moonshot AI는 Kimi K2.5와 함께 Kimi Code라는 개발자 중심 도구를 공식 출시했습니다. Kimi Code는 터미널에서 직접 작동하며 VS Code, Cursor, Zed 등 주요 IDE와 통합됩니다. 공식 웹사이트 https://www.kimi.com/code 에서 체험할 수 있습니다.

Kimi Code CLI의 주요 기능은 다음과 같습니다. 첫째, 코드 생성 및 자동완성 기능으로 자연어 설명만으로 복잡한 코드를 생성할 수 있습니다. 둘째, 디버깅 지원 기능으로 오류 메시지를 분석하고 해결책을 제안합니다. 셋째, 리팩토링 도구로 기존 코드의 품질을 개선합니다. 넷째, 테스트 코드 자동 생성 기능을 제공합니다.

Kimi Code는 K2.5의 에이전트 프레임워크로서 가장 효과적으로 작동하도록 설계되었습니다. 특히 프론트엔드 개발에서 강력한 성능을 발휘하여, 간단한 대화만으로도 레이아웃, 인터랙션, 부드러운 애니메이션을 갖춘 완전한 인터페이스를 생성할 수 있습니다.

코딩 벤치마크: 오픈소스 최강 성능

Kimi K2.5는 현재 코딩 분야에서 가장 강력한 오픈소스 모델로 평가받고 있습니다. 특히 프론트엔드 개발 능력에서 두드러진 성과를 보여주고 있습니다. Moonshot AI는 자체 개발한 Kimi Code Bench를 통해 기능 구현부터 디버깅, 리팩토링, 테스팅, 스크립팅까지 전체 개발 라이프사이클을 평가합니다.

선행 모델인 Kimi K2의 벤치마크 성능을 살펴보면 K2.5의 기반이 되는 실력을 확인할 수 있습니다. SWE-bench Verified에서 K2-Instruct는 65.8%의 단일 시도 정확도를 달성했습니다. 이는 GPT-4.1의 54.6%를 크게 상회하는 수치입니다. 다중 시도 모드에서는 71.6%까지 도달했습니다.

벤치마크	Kimi K2	GPT-4.1
SWE-bench Verified (단일 시도)	65.8%	54.6%
HumanEval pass@1	73.2%	-
MultiPL-E pass@1	85.7%	86.7%
LiveCodeBench	53.7%	-
OJBench pass@1	27.1%	19.5%

HumanEval에서는 73.2%의 pass@1 점수를 기록하여 CodeLlama-34B(70.8%)를 능가했습니다. MultiPL-E(다중 프로그래밍 언어 벤치마크)에서는 85.7% pass@1로 GPT-4.1(86.7%)과 거의 대등한 수준을 보였습니다. LiveCodeBench에서는 53.7%로 오픈소스 모델 중 최고 성능을 달성했습니다. K2.5는 이러한 K2의 성능을 기반으로 비전 능력과 에이전트 기능이 추가되어 더욱 향상된 성능을 제공합니다.

네이티브 멀티모달: 비전-언어 통합 훈련

Kimi K2.5의 또 다른 핵심 특징은 네이티브 멀티모달 설계입니다. 기존의 많은 모델들이 텍스트 모델에 별도의 비전 인코더를 추가하는 방식을 사용했다면, K2.5는 처음부터 비전과 언어를 함께 학습했습니다. 약 15조 개의 혼합 시각-텍스트 토큰으로 사전학습을 진행하여 시각적 지식, 교차 모달 추론, 시각 입력 기반 에이전트 도구 사용에서 뛰어난 성능을 발휘합니다.

이 네이티브 멀티모달 능력은 실제 응용에서 큰 차이를 만들어냅니다. K2.5는 시각적 명세(UI 디자인, 비디오 워크플로우 등)로부터 코드를 생성할 수 있으며, 시각 데이터 처리를 위한 도구들을 자율적으로 조율할 수 있습니다. 예를 들어, UI 디자인 이미지를 보고 해당 인터페이스를 구현하는 HTML/CSS/JavaScript 코드를 생성하는 것이 가능합니다.

HLE 벤치마크(전체 세트, 텍스트 및 이미지 포함)에서 K2.5의 성능을 살펴보면, 도구 없이는 텍스트 31.5점, 이미지 21.3점을 기록했습니다. 도구를 사용할 경우 텍스트 51.8점, 이미지 39.8점으로 크게 향상되었습니다. 이는 K2.5가 도구 사용과 결합될 때 특히 강력해진다는 것을 보여줍니다.

반면 DeepSeek-V3와 DeepSeek-R1은 기본적으로 텍스트 전용 모델입니다. 이미지, 오디오, 비디오를 처리하려면 별도의 비전이나 오디오 모델을 통합해야 합니다. 이 점에서 K2.5는 DeepSeek 대비 명확한 경쟁 우위를 가지고 있습니다.

MIT 라이선스 오픈소스 공개 배경

Moonshot AI는 Kimi K2.5의 코드 저장소와 모델 가중치를 수정된 MIT 라이선스(Modified MIT License)로 공개했습니다. 이러한 오픈소스 전략은 여러 가지 배경에서 이해할 수 있습니다.

첫째, 개발자 생태계 확장입니다. 오픈소스 공개를 통해 전 세계 개발자들이 K2.5를 활용하고 개선할 수 있게 되었습니다. 이는 Moonshot AI의 기술적 영향력을 빠르게 확산시키는 효과가 있습니다.

둘째, DeepSeek과의 경쟁입니다. DeepSeek이 오픈소스 전략으로 큰 성공을 거두면서, Moonshot AI도 이에 대응하여 오픈소스 진영에서의 입지를 강화하고자 했습니다. 특히 코딩 벤치마크에서 최강 성능을 달성함으로써 차별화된 가치를 제공하고 있습니다.

셋째, 신뢰 구축입니다. 모델 가중치와 코드를 공개함으로써 연구자와 개발자들이 모델의 작동 방식을 검증할 수 있게 됩니다. 이는 기업 고객들의 신뢰를 확보하는 데 도움이 됩니다.

K2.5는 현재 Kimi 웹사이트, Kimi 앱, API, Kimi Code를 통해 이용 가능합니다. Kimi.com과 Kimi 앱에서는 K2.5 Instant, K2.5 Thinking, K2.5 Agent, K2.5 Agent Swarm(Beta)의 4가지 모드를 지원합니다.

DeepSeek 대비 경쟁력 분석

Kimi K2.5와 DeepSeek 모델들을 비교했을 때, 몇 가지 핵심적인 차별점이 드러납니다.

멀티모달 능력: K2.5의 가장 큰 경쟁 우위는 네이티브 멀티모달 능력입니다. DeepSeek-V3와 R1은 텍스트 전용 모델로, 이미지 이해가 필요한 작업에서는 별도의 모델을 통합해야 합니다. 반면 K2.5는 시각과 언어를 처음부터 통합 학습하여 UI 디자인에서 코드 생성, 비디오 분석 등 다양한 시각 기반 작업을 자연스럽게 수행합니다.

에이전트 능력: Agent Swarm 기술은 DeepSeek에 없는 K2.5만의 독보적인 기능입니다. 최대 100개의 서브 에이전트를 동시에 조율하여 복잡한 작업을 병렬로 처리하는 능력은 실제 업무 환경에서 큰 생산성 향상을 가져올 수 있습니다.

아키텍처 규모: K2.5는 1조 파라미터로 DeepSeek-V3(6710억)보다 50% 가량 큰 규모를 가지고 있습니다. 전문가 수도 384개로 DeepSeek-V3의 256개보다 많습니다. 다만 활성 파라미터는 K2.5가 320억, DeepSeek-V3가 370억으로 실제 추론 비용은 비슷한 수준입니다.

코딩 성능: SWE-bench에서 K2의 65.8%는 GPT-4.1을 크게 상회하며, 오픈소스 모델 중 최고 수준입니다. K2.5는 여기에 비전 기반 코딩 능력이 추가되어 UI 디자인에서 코드 생성 등의 작업에서 더욱 강력한 성능을 발휘합니다.

가격 경쟁력: Moonshot AI는 K2.5를 경쟁력 있는 가격으로 제공하고 있습니다. HLE, BrowseComp, SWE-Verified 등 주요 에이전트 벤치마크에서 K2.5는 비용 대비 강력한 성능을 제공하는 것으로 평가받고 있습니다.

AI 시장에서의 의미와 전망

Kimi K2.5의 출시는 중국 AI 스타트업들의 기술력이 글로벌 최고 수준에 도달했음을 보여주는 사례입니다. DeepSeek이 효율적인 학습과 추론으로 주목받았다면, Moonshot AI는 멀티모달과 에이전트 기술에서 새로운 방향을 제시하고 있습니다.

특히 Agent Swarm 기술은 향후 AI 에이전트 발전 방향을 제시합니다. 단일 에이전트의 한계를 넘어 여러 전문 에이전트들이 협력하는 방식은 복잡한 실세계 문제 해결에 더 적합할 수 있습니다. 이 기술이 더 발전하면 기업의 업무 자동화, 소프트웨어 개발, 연구 활동 등 다양한 분야에서 혁신을 가져올 것으로 예상됩니다.

네이티브 멀티모달 접근 방식도 중요한 의미를 가집니다. 텍스트와 비전을 처음부터 함께 학습하는 것이 후에 결합하는 것보다 더 자연스러운 교차 모달 이해를 가능하게 합니다. 이는 앞으로 출시될 다른 모델들의 설계에도 영향을 미칠 것으로 보입니다.

오픈소스 생태계 측면에서 K2.5는 개발자들에게 강력한 도구를 제공합니다. MIT 라이선스로 공개되어 상업적 활용도 가능하며, Hugging Face를 통해 쉽게 접근할 수 있습니다. 이는 AI 기술의 민주화에 기여하며, 더 많은 개발자들이 최첨단 AI 기술을 활용할 수 있게 합니다.

Kimi K2.5는 Moonshot AI의 Kimi 시리즈가 새로운 단계에 진입했음을 보여줍니다. 1조 파라미터 MoE 아키텍처, Agent Swarm 기술, 네이티브 멀티모달 능력, 오픈소스 공개 등 여러 측면에서 의미 있는 발전을 이루었습니다. DeepSeek과의 경쟁에서 멀티모달과 에이전트 기술로 차별화를 시도하는 Moonshot AI의 전략이 앞으로 어떤 결과를 가져올지 주목됩니다.