확정날짜 확실성: 확정확정으로 발표됨출처가 날짜를 얼마나 확정적으로 표현하는지: 확정, 예정, 추정, 연기, 미확인.“확정” 핀 모두 보기신뢰도 80%종합 신뢰도: 80%핀의 출처와 참고 자료가 날짜를 얼마나 뒷받침하는지.출처를 포함한 자료 6건이 핀의 시작·종료 시각을 얼마나 강하게 뒷받침하는지에 대한 가중 평균. 자료는 최신 자료보다 180일 오래될 때마다 가중치가 절반이 됩니다신뢰도 75% 이상 핀 모두 보기
출처마다 며칠씩 차이가 난다. Hugging Face[1] 저장소의 첫 공개 토론은 2025-09-05(파일은 9월 3~4일 업로드)이고, OpenRouter[3]는 UTC 기준 9월 4일 늦게 등재했으며, KrASIA[6]는 9월 5일 Moonshot이 Kimi[2] K2-0905를 '잠시 공지했다'고 보도했고, 위키백과 본문은 9월 4일과 5일자 출처를 인용하면서도 9월 9일이라고 적고 있다.Kimi K2-0905 출시
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원본 제목: Kimi K2-0905 Released
Moonshot AI는 1조 파라미터 규모 Kimi K2의 업데이트 모델인 Kimi K2-Instruct-0905를 공개했다. 컨텍스트 윈도우를 128K에서 256K 토큰으로 두 배 늘리고 에이전트형 코딩과 프런트엔드 출력을 개선했으며, SWE-bench Verified는 69.2%를 기록했다.
- Moonshot AI는 2025년 9월 첫째 주에 Kimi K2-Instruct-0905를 'Kimi K2의 최신이자 가장 강력한 버전'으로 공개했다. 총 1T, 활성 32B 파라미터의 전문가 혼합 모델이며, K2 블로그에서는 '에이전트형 코딩을 강화하고 256K 컨텍스트를 지원하는 업데이트된 가중치'라고 소개했다.[1][2]
- 모델 카드는 세 가지 변경점을 꼽는다. 공개 벤치마크와 실제 코딩 에이전트 작업에서 강화된 에이전트형 코딩, 더 나은 프런트엔드 코딩 경험, 그리고 128K에서 256K 토큰으로 늘어난 컨텍스트 윈도우다.[1]
- 자체 하니스에서 SWE-Bench Verified 69.2(7월 K2는 65.8), SWE-Bench Multilingual 55.9(47.3), Multi-SWE-Bench 33.5(31.3), Terminal-Bench 44.5(37.5), SWE-Dev 66.6(61.9)을 기록했으며, 모두 다섯 번 실행의 평균이다.[1]
- KrASIA는 9월 5일, Moonshot이 업데이트를 잠시 공지했으나 베타 테스트에서 드러난 API 문제로 출시가 지연됐으며, 회사는 모델 오픈소스화 방침을 유지하고 있다고 보도했다.[6]
- 개발자는 Moonshot의 OpenAI·Anthropic 호환 API와 서드파티 호스트를 통해 이용할 수 있었고, Simon Willison은 Groq에서 초당 약 445토큰을 측정했다.[1][5]
주요 기능
- K2와 같은 아키텍처로, 61개 레이어, 토큰당 8개를 선택하는 384개 전문가, MLA 어텐션, 160K 어휘를 갖추며 체크포인트는 block-FP8 형식이다.[1]
- 에이전트형 코딩 결과는 Qwen3-Coder-480B(SWE-Bench Verified 69.6), GLM-4.5(64.2), DeepSeek-V3.1(66.0), Claude Sonnet 4(72.7), Claude Opus 4(72.5)와 비교해 제시된다.[1]
- 가중치는 수정된 MIT 라이선스로 배포되며, Simon Willison은 이를 'not-quite-MIT'라고 불렀다.[1][5]
- OpenRouter는 컨텍스트 262,144토큰에 입력 토큰 100만 개당 $0.60, 출력 토큰 100만 개당 $2.50으로 등재했다.[3]
- 이어 2025년 11월 K2 Thinking, 2026년 1월 Kimi K2.5가 나왔다.[4]