MIDM K 3.0 Pro: KT의 120B 하이브리드, 가격은 공개됐지만 벤치마크는 없다

Mi:dm K 3.0 Pro — 대부분의 모델 카탈로그에는 MIDM K 3.0 Pro로 표기되며, 국제적으로는 KT: Mi:dm K 3.0 Pro로 등재된 — 국제 가격표에 오른 첫 한국 통신사 모델이며, 프런티어급 사양표를 갖췄지만 공개된 평가는 전혀 없다. KT는 자사 Token Factory 플랫폼에서 이를 제공하며, 출시일은 2026년 10월 29일이고, 국제 목록 등재일은 2026년 11월 5일이다. 이 모델은 1,200억 개 매개변수 규모의 전문가 혼합(MoE) 모델로, 토큰당 120억 개 매개변수를 활성화하며, 261,795토큰의 컨텍스트를 지원하고, 입력 토큰 100만 개당 $0.20, 출력 토큰 100만 개당 $0.80의 비용이 든다. 2026년 11월 11일 현재, 이 모델에는 누구도 공개한 벤치마크 점수가 단 하나도 없다 — KT에서도, 독립 평가자에게서도, 경쟁 연구소의 비교표에서도. 그 공백은 이 페이지의 각주가 아니다. 그것은 구매자가 가격에 반영해야 할 핵심 사항이다.

세 개의 날짜, 그리고 그중 어느 것이 출시인가요

KT 자체 자료에서는 같은 모델에 대해 서로 다른 세 가지 날짜를 제시하는데, 각각은 자기 나름의 기준에서는 모두 맞기 때문에 "언제 출시되었나"라는 질문에 답하기가 그토록 어려웠던 것입니다.

• 2026년 10월 15일 — Mi:dm K 3.0이 서울에서 열린 KT의 AID-X Day에서 처음으로 공개적으로 선보여졌으며, 차세대 음성 에이전트, KT-Claw라는 내부 에이전트 플랫폼, 그리고 회사의 프롬프트 압축 및 모델 라우팅 작업과 함께 소개되었다. 이 행사를 다룬 국내 전문 매체는 이를 그룹의 "차세대 모델"이라고 표현하며, 판매가 아닌 시연이었다고 전했다. 가격은 책정되지 않았고, 모델 식별자도 아직 존재하지 않는다.

• 2026년 10월 29일 — KT 자체 Token Factory 모델 페이지에 출시일로 표기된 날짜입니다. 이 날짜는 해당 모델이 KT 자체 플랫폼에서 고객이 요청을 보내고 과금을 받을 수 있는 대상이 된 시점입니다.

• 2026년 11월 5일 — 국제 카탈로그 목록에 표시된 날짜이자, KT 자체의 과금 관계 밖에 있는 개발자들이 해당 모델에 접근할 수 있게 된 시점입니다. 그 카탈로그 항목 각각은 동일한 한 문장 설명을 그대로 싣고 있습니다 — 전문가 혼합(mixture of experts), 총 120B, 활성 12B, 하이브리드 Mamba/MoE/attention — 이 설명은 KT에서 비롯되었으며 독립적으로 검증되지 않았습니다.

이 구분이 한 문장이 아니라 세 개의 불릿 항목으로 다룰 가치가 있는 이유는 ‘10월 29일 출시’와 ‘11월 5일 해외 출시’가 조달팀에게 서로 다른 의미를 갖기 때문이다. 첫 번째는 공급업체와의 관계이고, 두 번째는 이번 주에 평가할 수 있는 개별 항목이다. 둘 다 최근 사안이라 해당 모델에 관해 공개된 제3자 테스트가 아직 축적되지 않았으므로, 2026년 11월에 이 내용을 접하는 독자는 늦은 것이 아니라 오히려 이른 셈이다.

아키텍처가 실제로 무엇인지

하이브리드 설계는 흥미로운 부분이자 대부분의 카탈로그 문구가 단 하나의 절로 압축해 버리는 부분입니다. KT의 설명에 따르면 Mi:dm K 3.0 Pro는 Mamba 레이어, 전문가 혼합(mixture-of-experts) 레이어, 일반 어텐션 레이어를 하나의 스택에 결합합니다. 각 레이어는 서로 다른 역할을 합니다. 어텐션은 모델이 임의의 이전 위치를 정확하게 회상하도록 해 주며, 이는 긴 문서 작업과 정밀한 지시 수행이 의존하는 기능입니다. Mamba는 긴 시퀀스를 선형 시간으로 처리하는 경로를 제공하여 262K-token 프롬프트가 비용과 지연 시간 측면에서 제곱으로 증가하지 않도록 합니다. 전문가 혼합 레이어는 120B 모델을 애초에 경제적으로 서빙할 수 있게 하는 핵심입니다. 주어진 토큰마다 네트워크의 10분의 1인 12B 파라미터만 실행되므로, 컴퓨팅 비용은 전체 파라미터가 아니라 활성 파라미터 수를 따릅니다.

세 가지를 모두 하나의 스택에 넣는 것은 마케팅이 아니라 진짜 엔지니어링적 입장이다. 그것은 긴 컨텍스트에서 순수 어텐션의 비용을 벗어나려 했던 2026년의 여러 릴리스 뒤에 있는 것과 같은 본능이며, 하나를 고르는 것보다 훈련하기 더 어려운 일이다. KT가 그것을 잘 실행했는지는 바로 아무도 공개적으로 답하지 않은 질문이다.

KT는 또한 {{1}}서빙 형식{{/1}}을 공개하는데, 이는 대부분의 연구소가 공개하는 것보다 더 많은 정보입니다. Token Factory 페이지에서 이 모델은 MoE 전문가가 NVFP4로 양자화되고 Mamba 프로젝션과 공유 전문가는 FP8로 유지되는 {{2}}체크포인트{{/2}}에서 서빙된다고 설명합니다. 이는 서빙 결정이지 학습 결정이 아니며, 실질적인 결과를 낳습니다. 고객이 호출하는 가중치는 KT가 학습한 가중치가 아니며, 이 엔드포인트에 대해 실행되는 모든 벤치마크는 양자화된 산출물을 측정합니다. 100만 입력 토큰당 $0.20의 120B 모델에서 공격적인 양자화는 가격에 도달하는 방식입니다. 또한 기대치를 설정합니다. 4비트 전문가 경로는 전체 정밀도 참조의 정확한 재현을 찾는 곳이 아닙니다.

KT가 발표하는 숫자로 본 전체 윤곽

• 파라미터 — KT 자체 모델 카드 사본에 따르면 총 120B, 토큰당 활성 12B.

• 컨텍스트 — 261,795 토큰. 대략 256K에 해당하며, 이 가격대의 주변에 있는 프런티어 모델들이 제공하는 것의 약 4분의 1 수준입니다.

• 최대 출력 — 단일 응답에서 235,615토큰. 이는 컨텍스트 창에 비해 이례적으로 넉넉한 수준으로, 모델이 읽을 수 있는 양만큼 거의 쓸 수 있습니다.

• 모달리티 — 텍스트 입력, 텍스트 출력. 이미지, 오디오 또는 파일 입력이 없고 멀티모달 출력도 없습니다. 카탈로그 목록은 요청 양측 모두 텍스트 전용임을 확인합니다.

• 추론 — 모델이 추론 제어를 노출하고 추론 내용을 답변과 별도로 반환하므로, 호출자는 사고 과정을 억제하거나 표시할 수 있습니다.

• {{1}}구조화된 출력{{/1}} — {{2}}JSON 및 스키마 제약 출력{{/2}}이 지원되며, 이는 모델을 파이프라인에 연결하는 누구에게나 가장 중요한 기능입니다.

• 툴 호출 — 대부분의 2026년 프런티어 모델이 tools와 tool_choice를 명시적으로 노출하는 것과 달리, 이 모델의 카탈로그 항목에는 지원되는 요청 파라미터로 나열되어 있지 않습니다. 에이전트 루프에 함수 호출이 필요하다면, 이는 당연하게 가정하기보다 가장 먼저 테스트해야 할 사항입니다.

• 가격 — 입력 토큰 100만 개당 $0.20, 출력 토큰 100만 개당 $0.80, 캐시된 입력 토큰 100만 개당 $0.04.

• 측정된 서빙 동작 — 중앙값 기준 초당 약 196개의 출력 토큰과 첫 토큰까지 0.62초이며, 단일 서빙 제공업체에서 지난 하루 동안 가용성이 사실상 100%로 보고되었습니다.

가격, 그리고 국제 목록에는 없는 할인

KT 자체 플랫폼에서는 현재 아래 모델을 정가보다 낮은 가격에 판매하고 있습니다. Token Factory 페이지에는 입력이 100만 토큰당 ₩190으로, 취소선이 그어진 ₩271과 대비되어 표시되고, 출력은 ₩759로 ₩1,085와 대비되어 표시되는데, 이는 국제 목록에 명시된 동일한 $0.20 및 $0.80 요금에 30% 프로모션 할인이 적용된 것입니다. 캐시 입력도 같은 패턴을 따릅니다: 프로모션 요금은 $0.03, 정가는 $0.04입니다.

두 가지가 뒤따릅니다. 첫째, 오늘의 실효 가격은 KT에서 직접 구매할 경우 입력 $0.14, 출력 $0.56이며, 정가를 그대로 전가하는 타사 카탈로그를 통해 모델에 접근할 경우 $0.20 / $0.80입니다. 둘째, 이처럼 새로운 모델의 프로모션 가격은 출시 수단일 뿐 요율표가 아니며, 별다른 예고 없이 종료될 것입니다. $0.14를 기준으로 구축한 비용 모델은 무엇이든 정당화하는 데 사용하기 전에 $0.20 기준으로 다시 실행해야 합니다.

정가 기준으로도 이 위치는 극명하다. 입력 토큰 100만 개당 20센트는 프런티어가 부과하는 가격의 약 200분의 1이다. Claude Opus 5.5는 $4와 $20, Gemini 4 Argon은 $2와 $10이며, 오프피크 기준 $0.66와 $1.98인 DeepSeek 자체의 플래그십 티어보다도 저렴하다. 그것이 특가인지 경고인지는 전적으로 성능에 달려 있고, 성능은 아무도 갖고 있지 않은 단 하나의 숫자다.

측정 격차, 정확히 말하면

세 가지가 흔히 벤치마크로 오해되지만, 그중 어느 것도 벤치마크가 아닙니다.

첫 번째는 KT 자체 발표다. AID-X Day 자료와 모델 카드에는 아키텍처, 양자화, 컨텍스트가 설명되어 있을 뿐, 이름이 명시된 평가들에 대한 점수 표는 공개되어 있지 않다. 벤더가 보고한 Terminal-Bench 수치도, SWE-bench 수치도, 논쟁할 만한 한국어 벤치마크 결과도 없다. 이는 2026년 출시치고 이례적인데 — 대부분의 연구소는 그 표가 자기들에게 유리하더라도 표를 내놓기 때문이다 — 그리고 이는 감안해 깎아낼 것이 없다는 뜻이다.

두 번째는 이 블로그의 비교 대부분이 의존하는 독립 평가 기관인 Artificial Analysis입니다. 2026년 11월 11일 기준으로 이 기관에는 해당 모델의 페이지가 없습니다. 모델 경로는 404를 반환하고, 해당 모델은 인덱스에도 나타나지 않습니다. 이는 해당 모델이 표준 평가 세트를 통해 독립적으로 실행된 적이 없다는 점을 보여 주는 가장 명확한 신호입니다.

세 번째는 집계형 종합 점수다. 적어도 한 모델 비교 사이트는 Mi:dm K 3.0 Pro에 대해 100점 만점에 40점의 "종합" 점수와 445개 중 185위의 코딩 순위를 게시한다. 그 수치들은 벤치마크 결과가 아니다. 이는 가격, 최신성, 컨텍스트 길이, 출력 용량, 그리고 역량 신호의 가중 혼합이며, 해당 사이트에서는 가격만으로 25%, 컨텍스트가 15%의 가중치를 차지한다. 이렇게 저렴하고 새로운 모델은 다섯 입력 중 두 가지에서 구조적으로 좋은 점수를 받는다. 스펙 시트 요약으로 읽으면 괜찮지만, 역량 측정으로 읽으면 순환적이다.

그래서 솔직한 현황은 이렇습니다: 공급업체가 제공한 아키텍처 설명 하나, 가격 하나, 컨텍스트 윈도 하나, 그리고 그 모델이 좋은지 알려주는 것은 아무것도 없습니다. 이번 주에 Mi:dm K 3.0 Pro의 벤치마크 점수를 포함한 비교표를 게시하는 사람은 누구든 그 점수를 지어냈거나, 지어낸 누군가를 베낀 것입니다.

시장에서 실제로 어디에 맞는지

포지셔닝 선언에 가장 가까운 것은 이 모델의 카드가 아니라 KT 자체의 역사에서 나온다. KT는 Mi:dm 라인을 한국 중심 제품군으로 운영해 왔다. Mi:dm 2.0은 12B base-instruct 모델과 2B 미니로 출시되었고, 둘 다 2025년 7월 Hugging Face에 오픈 웨이트로 공개되었으며, 기업 자료에서는 이 제품군이 영어권 코딩 벤치마크보다는 한국 사회, 문화, 도메인 지식에 맞춰 조정되었다고 설명한다. 이 가격의 120B 하이브리드는 그 프로그램을 확장한 것이지 글로벌 최전선으로의 전환이 아니다.

그러한 프레이밍은 구매자에게 무엇을 먼저 테스트해야 하는지 알려준다. 워크로드가 한국어 고객 서비스, 국내 규제 텍스트, 또는 어휘가 한국어인 도메인 코퍼스라면, 그에 맞게 훈련된 모델은 한국어 역량을 덧붙인 프런티어 모델과는 다른 선택지다. 워크로드가 대규모 리포지토리를 대상으로 하는 영어 기반 에이전트형 코딩이라면, 이 모델은 이를 뒷받침할 증거가 없고 컨텍스트 창이 선두 모델들의 4분의 1 크기인 저렴한 모델이다.

무엇이 공개되지 않았는지도 분명히 하는 것이 좋습니다. Mi:dm 2.0의 가중치는 공개되어 있지만, Mi:dm K 3.0 Pro의 가중치는 공개되지 않았습니다. KT의 Hugging Face 조직에는 3.0이라는 이름을 가진 저장소가 없으며, 이 모델은 KT 플랫폼을 통해서만 제공됩니다. 따라서 자체 호스팅, 자체 하드웨어에서의 파인튜닝, 체크포인트 다운로드가 필요한 모든 종류의 평가는 불가능합니다.

이것을 어떻게 부르는지, 그리고 'single provider'가 무엇을 의미하는지

Mi:dm K 3.0 Pro는 단 하나의 공급자, 즉 KT가提供服务하며, OrcaRouter는 현재 이를 라우팅하지 않습니다. 이는 면책 문구라기보다 특정한 이유 때문에 중요합니다. 단일 공급자 모델은 페일오버할 수 없습니다. KT의 엔드포인트 성능이 저하되면 우회할 두 번째 호스트가 없으며, 이 모델에 대해 제시된 가용성 수치는 시장이 아니라 한 회사의 인프라를 측정한 값입니다. 엄격한 가용성 보장이 필요한 팀은 보통 두 번째 공급자나 애플리케이션 수준의 폴백을 원하는데, 이 모델의 경우 두 번째 옵션만 존재합니다.

비교군은 사정이 다릅니다. OrcaRouter는 단일 키 하나로 200개 이상의 모델을 제공업체 정가에 0% 마크업으로 제공하므로, 이 모델이 실제로 경쟁하는 저가 모델 — D​eepSeek의 티어, G​LM 라인, Q​wen — 과 이 모델이 비교 측정되는 프런티어 모델이 같은 엔드포인트와 같은 청구서에 놓입니다. 그렇기 때문에 직접 맞대결 시험은 조달 프로젝트가 아니라 라우팅 변경이 되며, 이것이 이 페이지가 답할 수 없는 질문에 답하는 합리적인 방법입니다: 동일한 50개의 프롬프트를 Mi:dm K 3.0 Pro와 이미 신뢰하는 두 모델에 보내고 출력을 직접 채점해 보세요. 입력 $0.20, 출력 $0.80이면 그 실험 비용은 몇 센트에 불과합니다.

이 페이지를 바꾸려면 무엇이 필요할까요

네 가지 진전이 있다면 Mi:dm K 3.0 Pro를 "흥미로운 가격의 알려지지 않은 모델"에서 팀이 계획을 세울 수 있는 모델로 바꿔 놓을 것이며, 각각은 확인 가능하다.

독립적인 평가. Intelligence Index 점수와 작업당 비용이 포함된 단 하나의 Artificial Analysis 등재 항목은 이 모델의 위상에 어떤 보도자료보다 더 큰 도움이 될 것입니다. 왜냐하면 그것은 이 모델이 가격 경쟁을 하는 모델들 옆에 그 숫자를 나란히 놓게 될 것이기 때문입니다. 같은 지수는 Claude Opus 5.5를 58, DeepSeek V4 Pro를 36으로 평가하며, 그 범위에 들어가는 수치는 그 할인이 보상인지 차익거래인지에 관한 논쟁을 매듭지을 것입니다.

공개된 벤더 벤치마크 시트. 그 부재가 충분히 눈에 띄기 때문에, 그것이 등장한다는 것 자체가 뉴스가 될 것이며, 적어도 모델 자체의 설계자들이 내세우는 주장을 검증할 수 있는 근거를 마련해 줄 것이다.

두 번째 서빙 제공자. 두 개의 독립적인 호스트가 있으면 장애 조치가 가능해지고, 구매자가 해당 가격을 프로모션 가격이 아닌 시장 가격으로 취급할 수 있게 될 것입니다.

가중치. KT는 Mi:dm 2.0을 오픈소스로 공개했지만 이것은 공개하지 않았다. 그것이 바뀌면 GPU가 있는 사람이라면 누구나 이 모델을 평가할 수 있게 되고, 평가자를 기다리지 않고도 측정 격차가 해소된다.

그중 적어도 하나가 실현되기 전까지, Mi:dm K 3.0 Pro에 대해 방어 가능한 주장은 좁고 구체적이다: 120B 하이브리드 mixture-of-experts 모델, 활성 12B, 262K 컨텍스트, 텍스트 전용, 한 제공업체가 양자화된 체크포인트에서 서빙하며, 모든 프런티어 모델보다 가격이 10배가량 더 낮다 — 그리고 그것이 얼마나 잘 작동하는지에 대한 공개된 증거는 없다. 그것은 저렴한 테스트를 정당화하기에는 충분하다. 마이그레이션을 정당화하기에는 충분하지 않다.