GPT-6.1 Sol vs Kimi K4: 제목에 등장하는 모델은 발표된 적이 없다

Kimi K4는 단순히 아직 발표되지 않은 모델이 아니다. 그것은 뒤에 어떤 모델도 전혀 없는 이름이다. Moonshot AI는 K4 모델 카드, K4 리포지토리, K4 API 식별자 또는 K4 가격 항목을 공개한 적이 없으며, 자체 연구 인덱스도 Kimi K3에서 멈춘다. Artificial Analysis에는 K4 페이지가 없다. 이 이름은 7월에 유출된 내부 배너를 통해 유통되기 시작했고, 그 이후의 모든 것은 실제로 존재하고 꽤 좋은 모델인 Kimi K3로부터의 외삽이었다. GPT-6.1 Sol은 이와 대조적으로, 2026년 9월 29일부터 OpenAI API에서 백만 입력 토큰당 $2.00, 백만 출력 토큰당 $10.00에 일반 제공되어 왔다. 따라서 솔직하게 쓸 수 있는 비교는 Sol과 현존하는 Kimi 모델인 Kimi K3.1 Pro의 비교이며, 기다리는 것이 말이 되려면 K4가 어떤 모델이어야 하는지에 대한 설명이 함께해야 한다.

그 뒤에 모델이 없는 이름

증거의 흔적은 제시해 볼 가치가 있다. 온라인상 K4 콘텐츠의 양이 증거에 비해 터무니없을 정도로 불균형하기 때문이다.

• 2026년 7월 — Moonshot의 유출된 내부 축하 배너에는 "K4를 한계까지 밀어붙이자"라는 문구가 담겨 있습니다. 이것이 이 이름의 유래입니다.

• 2026년 7월 29일 — The Information은 Moonshot이 K3보다 큰 모델을 훈련하기 위해 추가 Nvidia Blackwell급 용량을 확보하려 한다고 보도했다. 이 보도에서는 모델명, 파라미터 수, 날짜를 밝히지 않았다. 이는 칩 조달 관련 보도다.

• 2026년 7월 16일 — Kimi K3 출시: 총 파라미터 2.8조 개, 활성 파라미터 1,040억 개, 896개의 라우팅된 전문가 중 16개가 활성인 희소 전문가 혼합(MoE) 구조, 1,048,576토큰 컨텍스트 및 비전 인코더. 가중치는 7월 말에 공개되었다.

• 2026년 10월 11일 — 중국어 매체들은 학습 중인 5~6조 파라미터 모델이 "아마도" K4라고 보도했으며, 이는 이름이 밝혀지지 않은 출처에 근거한 것이다.

• 2026년 10월 15일 — 코드명 "x4" 플래그십이 사전 학습을 완료하고 사후 학습 중반에서 후반 단계에 있다는 확인되지 않은 주장.

• 2026년 10월 23일 — 대신 Moonshot이 Kimi K3.1 Pro를 출시합니다.

K4 벤치마크 수치, 컨텍스트 길이, 가격 중 여러분이 본 것은 모두 K3의 숫자로 계산한 산술이다. 예측 시장은 K4가 2026년 12월 31일까지 출시될 확률을 약 6%, 2027년 3월 31일까지 약 17%로 본다. 또한 알아둘 만한 미해결 정황이 있다. Moonshot이 태국을 통해 GB300 접근 권한을 얻고 Anthropic의 모델로 증류했다는 의혹이며, 상무부 엔티티 리스트 조치가 위협되고 있다. 이는 배경일 뿐 K4 사양은 아니지만, 출시일을 움직이는 종류의 일이다.

실제로 비교해 볼 수 있는 Kimi 모델

Kimi K3.1 Pro는 2026년 10월 23일에 출시되었으며 10월 24일 우리 카탈로그에 kimi/kimi-k3.1-pro로 등록되었습니다. 비용은 입력 토큰 100만 개당 $2.00, 출력 토큰 100만 개당 $10.00입니다 — 정확히 GPT-6.1 Sol의 대표 요금과 같습니다 — 캐시 입력은 Sol의 $0.10이 아니라 $0.20입니다. 1,048,576토큰 컨텍스트와, 이례적으로, 최대 출력 943,718토큰을 갖추고 있습니다. 그 출력 상한은 오타가 아니며, 이 비교에서 가장 흥미로운 단일 숫자입니다.

다음은 Artificial Analysis Intelligence Index v5.0.1에서의 두 모델이며, 둘 다 공개된 최대 노력 수준입니다.

• 인텔리전스 지수 v5.0.1 — Sol 55 대 K3.1 Pro 46, 9점 차이

• 완료된 인덱스 작업당 비용 — Sol $1.27 vs K3.1 Pro $3.68

• 인덱스 실행 시 출력 토큰 — Sol 6,370만 vs K3.1 Pro 1억 1,300만

• 출력 속도 — Sol은 초당 56토큰, K3.1 Pro는 초당 33토큰

• 컨텍스트 윈도우 — Sol 1,050,000 대 K3.1 Pro 1,048,576, 사실상 동일

• 단일 응답 최대 출력 — Sol 128,000 vs K3.1 Pro 943,718

• 1M당 입력 / 출력 가격 — 양쪽 모두 $2.00 / $10.00

• 1M당 캐시 입력 — Sol $0.10 vs K3.1 Pro $0.20

• 추론 제어 — Sol은 추론을 항상 켜짐으로 실행하며, 낮음부터 최대까지 지원하고 기본값은 보통이며 끄기 스위치는 없습니다. K3.1 Pro는 기본적으로 사고가 켜져 있으며, 없음, 낮음, 높음, 최대의 노력 수준을 선택할 수 있습니다

• 입력 모달리티 — Sol은 텍스트, 이미지, 파일을 입력받고, K3.1 Pro는 텍스트, 이미지, 영상을 입력받습니다

• 가중치 — Sol은 비공개; K3.1 Pro의 체크포인트는 2026년 11월 2일에 공개되었습니다

동일한 헤드라인 수치는 정가가 비용이 아니라는 점을 잘 일깨워준다. K3.1 Pro는 동일한 인덱스를 완료하는 데 Sol의 출력 토큰보다 1.8배 많은 토큰을 소모했고, 작업당 비용은 2.9배나 들었다. 또한 초당 33토큰으로 두 모델 중 훨씬 느린데, 이는 쓰기 전에 생각하는 모델의 정상 상태 생성이라는 점에서 평소보다 더 중요하다.

K3.1 Pro가 유일한 선택인 곳

하나의 숫자는 별도의 섹션으로 다룰 가치가 있습니다. 943,718토큰의 최대 출력은 GPT-6.1 Sol의 128,000토큰의 약 7배입니다. 당신의 작업이 긴 코퍼스를 읽고 한 번의 호출로 긴 구조화된 산출물을 내보내는 것이라면 — 전체 코드베이스 마이그레이션, 법령 검토, 책 한 권 분량의 정규화 작업 — Sol은 128K에서 잘리지만 K3.1 Pro는 그렇지 않습니다. 그것은 노력 수준으로 조정해 없앨 수 있는 벤치마크 차이가 아니라, 한쪽에 존재하는 단단한 상한선입니다.

이를 사용하는 비용은 실제로 발생합니다. 출력 토큰 100만 개당 $10.00 기준으로, 그 상한의 절반만 채워도 추론 토큰은 제외하고 출력만으로 약 $4.70입니다. 하지만 일부 배치 작업군에서 대안은 더 저렴한 모델이 아니라 자체적인 실패 모드를 지닌 청킹 파이프라인입니다. 그것이 여러분의 워크로드라면, K3.1 Pro는 타협이 아닙니다. 그것은 꼭 맞는 모델입니다.

오픈 웨이트를 기다릴 이유는 이미 충족되었다

추측을 걷어내면 K4가 GPT-6.1 Sol이 제공할 수 없는 구조적인 단 하나의 것이 있다: 바로 다운로드 가능한 체크포인트다. 그것이 사람들이 Moonshot을 주시하는 이유이며, 이 비교에 헤드라인이 놓친 살아 있는 세 번째 선택지가 있는 이유다. Kimi K3.1 Pro의 가중치는 2026년 11월 2일에 맞춤 라이선스로 공개되었다. 사흘 전이다, 미래의 어떤 K4 출시가 아니라.

이 저장소는 2.78조 파라미터 체크포인트입니다. 8비트 정밀도에서는 KV 캐시나 서빙 오버헤드를 제외하고도 약 2.7테라바이트의 가중치이며, 저장소의 k-양자화 아티팩트도 같은 규모입니다. 이는 단일 GPU로 내려받는 것이 아니라 고성능 인터커넥트를 갖춘 멀티노드 배포입니다. Kimi K3의 활성 파라미터 수인 1040억 개는 메모리 확보가 끝난 뒤 얼마나 빠르게 실행되는지를 결정하며, 그래서 이렇게 큰 모델은 올바른 클러스터에서는 쓸 만한 속도로 서빙할 수 있고 잘못된 클러스터에서는 전혀 서빙할 수 없습니다.

그래서 이 맞교환은 명확하다. 오픈 웨이트는 벤더 의존성을 제거하는 대신 자본 지출과 운영 팀으로 대체한다. 입력 토큰 100만 개당 2.00달러, 출력 토큰 100만 개당 10.00달러인 Kimi K3.1 Pro의 호스팅 가격은 충분히 낮아서 셀프 호스팅이 컴퓨팅 비용만으로 이기기는 어렵다. 셀프 호스팅이 이기는 지점은 데이터 레지던시, 에어갭 배포, 그리고 누구에게도 보낼 수 없는 트래픽으로 미세 조정할 수 있는 능력이다. 이것들이 요구 사항이라면 K3.1 Pro가 오늘날 이를 충족한다. 그렇지 않다면 오픈 웨이트는 결코 사용하지 않을 좋은 속성일 뿐이다.

입수 가능한 증거를 기준으로 볼 때 K4가 추가로 제공하는 것은 더 큰 파라미터 수와 더 나은 점수입니다. 그것은 모델을 업그레이드할 이유이지, 배포를 미룰 이유가 아니며, 보유할 수 있는 가중치를 얻는 유일한 방법도 결코 아닙니다.

대부분의 팀에서 두 실제 모델이 어디에 자리 잡는지

툴 호출 에이전트, 문서 QA 및 지원 흐름에서는 GPT-6.1 Sol이 출력 길이를 제외한 모든 측정 축에서 더 나은 기본값입니다. 인덱스 점수가 더 높고, 완료된 작업당 비용이 더 낮으며, 생성 속도가 70% 더 빠르고, 캐시 읽기 비용도 더 저렴합니다. 또한 실제 텔레메트리 프로필을 확보할 만큼 오랫동안 프로덕션에서 운영되어 왔습니다. 7일간의 수치를 보면 3억 8,200만 토큰의 트래픽에서 첫 토큰까지의 시간 중앙값 937ms, 오류율 5.7%, 초당 출력 39.5토큰을 기록했습니다.

긴 출력을 생성하는 배치 작업에는 Kimi K3.1 Pro가 선택할 모델이며, 943K 상한이 그 이유입니다. 가중치를 직접 소유해야 하는 팀에게 Kimi K3.1 Pro는 오늘의 답입니다. 체크포인트가 존재하고, 다운로드할 수 있으며, 나온 지 사흘밖에 되지 않았습니다. 이것이 K4 질문의 실질적 내용 전부이며, 10월에 출시된 모델이 그 답을 제시한 셈입니다.

여기서 라우팅 지점은 장식이 아니다. 이 두 모델은 정가가 같지만 성격은 정반대다. 하나는 빠르고 작업당 저렴하며 출력이 128K로 제한되어 있고, 다른 하나는 느리고 작업당 비싸며 사실상 제한이 없다. 이는 양자택일이라기보다 전형적인 요청별 분업이다. 둘 다 마크업 없이 공급자 정가로 하나의 키 뒤에 있으므로, 라우팅 규칙으로 긴 출력 배치 작업은 K3.1 Pro로, 대화형 에이전트 루프는 Sol로 보낼 수 있다 — 별도 계약 없이. 또는 단일 답변이 둘 모두의 이점을 얻는 경우 이들을 결합할 수 있다. 이 계층 덕분에 작업을 미루지 않고도 K4 결정을 미룰 수 있다.

"GPT-6.1 Sol 또는 Kimi K4"라는 질문에 대한 답은, 둘 중 하나는 결정이고 다른 하나는 파라미터 수가 붙은 소문이라는 것입니다. K4가 2027년에 오픈 웨이트로 출시되고 46점 이상의 점수를 받는다면 진지하게 검토할 가치가 있을 것이며, 그에 대비하는 방법은 모델 교체가 라우팅 변경이 되는 스택을 갖추는 것입니다. 그것을 기다리는 것은 전략이 아닙니다. 반나절 만에 도입할 수 있는 능력이 전략입니다.