Kimi K2 Thinking, 오픈웨이트 최강 도구 호출과 라이선스 이야기

새로 나온 오픈웨이트 대형 모델 Kimi K2 Thinking은 도구 호출과 장기 추론에 특화된 거대한 모델로, 실제 사용에서의 장점과 제약이 극명하게 드러납니다. 성능 벤치마크, 가격과 호스팅, 토큰 사용 성향, 작성 품질, 라이선스의 함의까지 한 번에 정리했습니다.

Kimi K2 Thinking이 특별한 이유

Kimi K2 Thinking은 이전에 공개된 K2의 ‘생각하는 버전’으로, 대규모 도구 호출과 긴 추론 과정을 안정적으로 수행하는 것이 핵심 강점입니다. 최대 200~300개의 연속된 툴 콜을 사람 개입 없이 이어가며 복잡한 작업을 단계적으로 풀어내는 능력은 오픈웨이트 모델 중 처음 보는 수준입니다.

모델 자체도 압도적입니다. IN4(4비트) 양자화로 배포되지만 파라미터 수는 1조, 가중치 용량은 약 594GB로 사상 최대급 오픈웨이트 모델입니다. 이론상 더 쉽게 실행되지만, 실제로는 이 규모 때문에 일반 사용자나 대부분의 제공자가 직접 호스팅하기가 쉽지 않습니다.

벤치마크 성적과 체감 성능

Artificial Analysis의 지표에서 K2 Thinking은 오픈웨이트 모델 중 최상위권을 차지합니다. 인간 시험 계열과 브라우저 컴프 같은 어려운 과제에서도 최첨단에 가까운 점수를 내며, 코드 벤치들(SWE-Bench Verified, Live CodeBench 등)에서는 GPT-5, Sonnet 4.5와 대등한 구간이 존재합니다.

다만 속도는 느립니다. 추론은 강하지만 TPS가 낮고, 동일한 과제에서도 더 많은 토큰을 소비하는 경향이 뚜렷합니다. 똑똑해질수록 생각도 길어지는 전형적인 패턴이 여기서도 재현됩니다.

토큰 사용량과 비용 구조의 역설

K2 Thinking은 인덱스 테스트에서 1억 4천만 토큰을 사용했는데, 그중 약 1억 3천만이 ‘추론 토큰’입니다. 비교하면 GPT-5(고추론 모드)는 약 8,200만, Sonnet 4.5는 약 3,400만으로, K2 Thinking의 사고 과정이 얼마나 길게 전개되는지 직관적으로 드러납니다.

흥미로운 점은 비용입니다. 많은 토큰을 쓰지만 오픈라우터 기준 가격이 공격적으로 책정되어 전체 비용은 중상 수준에 머무는 경우가 많습니다. 복잡한 사고를 싸게 오래 시키는 데 강점이 있지만, 응답이 느리고 토큰 인플레이션이 체감된다는 게 실사용의 고민 포인트입니다.

가격과 호스팅: 빠른 모델 vs 느리지만 싸다

현재 오픈라우터에서는 Moonshot이 직접 호스팅하며, 두 가지 라인이 보입니다. 스탠다드 호스팅은 입력 백만 토큰당 $0.60, 출력 백만 토큰당 $2.50 수준이지만 TPS는 약 18으로 느립니다. 터보 호스팅은 입력 $1.15, 출력 $8.00로 비싸지만 TPS가 85까지 올라갑니다.

이 구조는 OpenAI의 GPT-5 라인업과 닮았습니다. 속도를 돈으로 사는 모델과, 비용을 줄이는 대신 느리게 추론하는 모델의 선택지로 나뉘며, K2 Thinking은 후자에서 특히 경제적입니다. 다만 현재 Moonshot 공식 외 다른 제공자들의 품질 편차가 크고, 도구 호출 일관성 검증을 통과한 호스트가 많지 않아 실전에서는 Moonshot 쪽을 쓰는 편이 안정적입니다.

코드 생성과 작성 품질: 상반된 결과

K2 Thinking은 영어 글쓰기에서 놀라운 일관성과 설득력을 보여줍니다. 같은 요청을 GPT-5, Sonnet 4.5에 던졌을 때 ‘리스트 지옥’으로 흐르던 반면, K2 Thinking은 서사와 논리를 살린 매끄러운 글을 내는 경향이 뚜렷했습니다. 중국계 연구팀이 영어 문체를 이렇게 잘 다듬었다는 점은 인상적입니다.

반면 코드 구현에서는 엇갈립니다. UI를 포함한 프런트엔드 실습에서 컴포넌트 마운트 누락, 기본 페이지 방치 등 사소하지만 치명적인 실수들이 반복됐고, 응답 시간도 길었습니다. 코드 작성 자체는 길고 꼼꼼하지만, 최종 연결과 배치 같은 “마무리”에서 구멍이 생길 수 있습니다. 대신 설계·계획·디버깅 역할로는 매우 유망합니다. 복잡한 요구사항을 구조화하고 오류 원인을 따라가는 과정에서 강점을 체감할 수 있습니다.

에이전틱 도구 호출과 인터리브드 사고

Anthropic이 주도해 온 인터리브드 사고(interleaved thinking)는 한 번의 답변 중간에도 다시 “생각 모드”로 진입해 툴을 호출하고, 다음 단계로 자연스럽게 이어가는 패턴입니다. K2 Thinking은 이 기능을 지원해 장기 계획과 다단계 작업에서 강한 면모를 보입니다.

문제는 생태계 지원입니다. 오픈라우터, 일부 코드 자동화 도구가 이 모드를 아직 제대로 지원하지 않고 있어, 같은 모델이라도 플랫폼에 따라 능력이 제한됩니다. Claude, Minimax, K2 Thinking처럼 이 기능을 지원하는 모델이 늘고 있으니, 내년에는 더 많은 툴들이 이를 표준으로 받아들일 가능성이 큽니다.

롤플레이와 Skatebench: 의외의 강자

K2 Thinking은 글쓰기와 생각의 결을 살리는 작업에서 뛰어난 만큼, 롤플레이 카테고리에서도 존재감을 보이는 중국계 모델들과 궤를 같이합니다. 자체 제작한 언어 감각 벤치인 Skatebench에서도 약 60%로 오픈웨이트 최고 수준을 기록했는데, 이는 자연스러운 묘사와 맥락 감지력에서 강점을 시사합니다.

토큰을 많이 쓰는 만큼 비용은 더 들 수 있지만, 같은 과제에서 GPT-5처럼 추론을 적게 쓰는 모델보다 점수가 높게 나온 사례도 있었습니다. 과제 특성에 따라 “비용 대비 품질”의 최적점이 달라질 수 있습니다.

라이선스: MIT 변형의 ‘표기 의무’ 조항

K2 Thinking의 오픈웨이트 배포는 수정된 MIT 라이선스를 채택하고 있습니다. 핵심 변경은 한 문장입니다. 월간 활성 사용자 1억 명 초과 또는 월매출 2천만 달러(상응 통화) 이상의 상업 서비스에서 이 모델 또는 파생물을 사용할 경우, 사용자 인터페이스에 ‘Kimi K2’를 눈에 띄게 표기해야 합니다.

대형 서비스가 모델 출처를 숨기지 않도록 하는 일종의 출처 표기 의무로, 대부분의 기업에는 부담이 크지 않습니다. 다만 파생 모델을 만들거나 후처리·미세조정한 경우의 표기 범위는 해석의 여지가 있으니, 고매출·초대형 사용자 베이스를 가진 서비스는 법무 검토를 권합니다. 그럼에도 무료로 거대한 가중치를 공개하고 상업 이용을 폭넓게 허용한다는 점은 업계에 긍정적인 압력을 주는 조치입니다.

실전 활용 전략: 어떻게 써야 할까

복잡한 문제를 도구와 단계로 쪼개 해결해야 할 때 K2 Thinking은 강력합니다. 리서치 자동화, 데이터 파이프라인 설계, 다중 툴 오케스트레이션, 긴 체인의 오류 추적 같은 장면에서 성능을 최대화할 수 있습니다.

코드 생성은 “설계·검토·디버깅” 중심으로 배치하고, 실제 구현·UI 마감은 다른 모델이나 사람 손으로 보완하는 흐름을 추천합니다. 속도가 중요한 운영 환경에서는 터보 호스팅을, 비용 최적화가 중요한 비동기 배치 작업에서는 스탠다드를 고려하세요. 인터리브드 사고 지원 도구를 쓰면 장점이 더 커집니다.

마무리 Kimi K2 Thinking은 오픈웨이트 세계에서 도구 호출과 장기 추론을 한 단계 끌어올린 모델입니다. 느리지만 깊게 생각하고, 글을 잘 쓰며, 복잡한 에이전틱 워크플로우에 적합합니다. 코드 실전 투입에는 보완이 필요하지만, 설계와 디버깅, 리서치 자동화의 중심축으로는 훌륭합니다. 대형 서비스라면 라이선스 표기 의무를 염두에 두고, 인터리브드 사고를 지원하는 툴 체인을 서서히 정비해 보세요. 지금 이 모델의 진짜 가치는 “여러 단계를 한 번에 굴리는” 문제에서 가장 선명하게 빛납니다.

출처 및 참고 :