Kimi K2.6는 Moonshot AI의 오픈 웨이트 플래그십 모델입니다. 이 모델은 토큰당 32B 활성 파라미터를 갖춘 1T 파라미터 Mixture-of-Experts 아키텍처를 기반으로 하며, 256K 컨텍스트 윈도우와 Quantization-Aware Training을 통한 네이티브 INT4 양자화를 지원하여 추론 속도 향상과 GPU 메모리 사용량 절감을 제공합니다. 텍스트와 이미지 입력을 모두 처리할 수 있으며, 장기적인 에이전트 코딩 작업에 최적화되어 연속적인 작업 수행, 오류 없는 순차적 도구 호출, 대규모 에이전트 군집 운영을 지원합니다. 코딩, 모션이 풍부한 프론트엔드 생성 및 복잡한 멀티 에이전트 워크플로우를 위해 설계되었습니다.
제공사
출시일
2026-04-20
학습완료일
—
라이선스
상용 모델
입출력 형식
처리용량
256K / 66K
API 입출력 (1M)
$0.75 / $3.5
사용 방법
—
출력 속도
37 tok/sArena 종합
1460Intelligence Index
53.9Coding Index
47.1Math Index
—LiveBench
72.4ForecastBench
—GPQA Diamond
91.1%HLE
35.9%MMLU-Pro
—AIME 2025
—MATH-500
—LB 추론
79.4LB 수학
84.3LB 데이터 분석
65.1LiveCodeBench
—LB 코딩
78.6LB 에이전틱
58.3TAU2
95.9%TerminalBench
43.9%SciCode
53.5%IFBench
76.0%AA-LCR
0.7환각률 (HHEM)
—사실 일관성 (HHEM)
—LB 언어
75.1LB 지시
64.41 / 3
좌우로 스와이프
Kimi K2.6는 Moonshot AI의 오픈 웨이트 플래그십 모델입니다. 이 모델은 토큰당 32B 활성 파라미터를 갖춘 1T 파라미터 Mixture-of-Experts 아키텍처를 기반으로 하며, 256K 컨텍스트 윈도우와 Quantization-Aware Training을 통한 네이티브 INT4 양자화를 지원하여 추론 속도 향상과 GPU 메모리 사용량 절감을 제공합니다. 텍스트와 이미지 입력을 모두 처리할 수 있으며, 장기적인 에이전트 코딩 작업에 최적화되어 연속적인 작업 수행, 오류 없는 순차적 도구 호출, 대규모 에이전트 군집 운영을 지원합니다. 코딩, 모션이 풍부한 프론트엔드 생성 및 복잡한 멀티 에이전트 워크플로우를 위해 설계되었습니다.
제공사
출시일
2026-04-20
학습완료일
—
라이선스
상용 모델
입출력 형식
처리용량
256K / 66K
API 입출력 (1M)
$0.75 / $3.5
사용 방법
—
출력 속도
37 tok/sArena 종합
1460Intelligence Index
53.9Coding Index
47.1Math Index
—LiveBench
72.4ForecastBench
—GPQA Diamond
91.1%HLE
35.9%MMLU-Pro
—AIME 2025
—MATH-500
—LB 추론
79.4LB 수학
84.3LB 데이터 분석
65.1LiveCodeBench
—LB 코딩
78.6LB 에이전틱
58.3TAU2
95.9%TerminalBench
43.9%SciCode
53.5%IFBench
76.0%AA-LCR
0.7환각률 (HHEM)
—사실 일관성 (HHEM)
—LB 언어
75.1LB 지시
64.4