텍스트와 이미지 그리고 영상까지 완벽하게 이해하는 네이티브 멀티모달 모델 Kimi K2.5 모델이 공개되었습니다. 중국의 문샷 AI가 개발한 이 오픈소스 모델은 15조 개의 토큰으로 학습되어 기존 유료 모델들을 위협하는 성능을 보여주고 있어요. 특히 개발자들을 위한 강력한 코딩 에이전트 기능까지 탑재되어 업계의 이목을 끌고 있습니다.
Kimi K2.5 모델이 기존 AI와 다른 점은 무엇일까요?
이번에 발표된 모델은 단순히 데이터를 처리하는 수준을 지나서 시각적인 정보와 텍스트를 동시에 사고하는 능력이 매우 뛰어납니다. 15조 개라는 엄청난 규모의 토큰을 학습한 덕분에 영상 속의 미세한 움직임이나 맥락까지 파악하는 것이 가능해졌거든요. 알리바바와 홍샨 같은 대형 투자사들이 이 스타트업에 주목한 이유도 바로 이런 독보적인 멀티모달 설계 능력 때문입니다.
15조 개의 토큰으로 학습된 Kimi K2.5의 멀티모달 성능
보통의 모델들이 텍스트 위주로 학습한 뒤 시각 기능을 덧붙이는 것과 달리 이 모델은 처음부터 이미지와 영상을 함께 배웠습니다. 그래서 복잡한 시각 자료를 보고 논리적인 결론을 도출하는 과정이 매우 자연스럽더라고요.
- 영상 속 인터페이스 구성 요소 분석
- 고해상도 이미지 내의 텍스트 정밀 인식
- 시각적 단서를 바탕으로 한 단계별 추론 수행
코딩 효율을 극대화하는 Kimi Code 활용 방법
문샷 AI는 모델과 함께 ‘Kimi Code’라는 오픈소스 코딩 도구도 함께 선보였습니다. 클로드 코드나 제미나이 CLI처럼 터미널 환경에서 개발자를 보조하는 역할을 수행하는데요.
- 터미널을 통한 실시간 코드 수정 및 제안
- VSCode나 Cursor 같은 주요 에디터와 연동
- 영상이나 이미지 시안을 입력받아 바로 코드로 변환
디자인 시안 영상만 보고도 프론트엔드 코드를 뚝딱 만들어내는 모습을 보면 개발 환경이 정말 많이 변했다는 게 실감 납니다.
Kimi K2.5 벤치마크 결과가 보여주는 기술력
실제 성능 테스트 결과를 보면 오픈소스라는 사실이 무색할 만큼 강력한 지표를 기록했습니다. SWE-벤치 검증에서 제미나이 3 프로를 앞질렀고 다국어 코딩 능력에서도 GPT 5.2보다 높은 점수를 얻었거든요.
- SWE-Bench Verified: 제미나이 3 프로 대비 우수한 성능
- SWE-Bench Multilingual: GPT 5.2를 넘어서는 코딩 정확도
- VideoMMMU: 클로드 4.5를 제치고 영상 이해도 1위 기록
에이전트 스웜 기술로 복잡한 업무를 자동화하는 법
에이전트 스웜은 여러 개의 AI가 각자 역할을 나누어 하나의 거대한 프로젝트를 완성하는 기술입니다. Kimi K2.5는 이런 협업 구조를 제어하는 능력이 탁월하게 설계되었어요.
- 메인 에이전트가 전체 프로젝트 목표 설정
- 하위 에이전트들에게 코딩 및 테스트 작업 분배
- 결과물을 취합하고 오류를 스스로 수정하여 최종 보고
이런 방식을 쓰면 혼자서 며칠이 걸릴 개발 업무도 단 몇 분 만에 구조를 잡는 것이 가능합니다.
오픈소스 모델 시장의 판도를 바꿀 문샷 AI의 전략
최근 딥시크와 같은 경쟁사들이 강력한 모델을 예고한 가운데 문샷 AI는 이번 고성능 모델을 오픈소스로 공개하며 생태계 확장에 나섰습니다. 기업 가치가 43억 달러를 돌파할 만큼 탄탄한 자금력을 바탕으로 누구나 고성능 AI를 쓸 수 있는 환경을 만들고 있어요. 이는 폐쇄적인 유료 모델 중심의 시장 구조에 큰 균열을 일으킬 것으로 보입니다.
Kimi K2.5 활용으로 생산성을 높이는 마무리
강력한 성능을 갖춘 Kimi K2.5 모델의 등장은 개인 개발자와 기업 모두에게 큰 기회가 될 것입니다. 특히 영상 분석과 코딩이 결합된 형태의 작업에서 보여주는 효율성은 기존의 도구들과는 차원이 다른 경험을 제공하네요. 오늘 살펴본 혁신적인 기능들을 여러분의 프로젝트에 직접 적용해 보면서 AI가 가져다주는 업무의 즐거움을 경험해 보시기 바랍니다.
출처: https://techcrunch.com/2026/01/27/chinas-moonshot-releases-a-new-open-source-model-kimi-k2-5-and-a-coding-agent/
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