TL;DR
Kimi K3는 3조 파라미터 규모의 Mixture-of-Experts 모델로, 시퀀스 길이, 모델 너비, 깊이라는 세 가지 축을 동시에 확장하여 효율성을 극대화했다. Kimi Delta Attention, Stable LatentMoE, Attention Residuals를 통해 정보 흐름을 최적화하고 100만 토큰의 문맥 창을 확보했다. 또한, 다중 교사 온-정책 증류(MOPD)를 통해 9개 도메인별 전문가 모델의 지식을 통합하여 성능을 높였다. 벤치마크에서 기존 모델 대비 2.5배 높은 효율성을 보였으나, 고차원 추론 능력에서는 여전히 개선의 여지가 존재한다.
챕터별 상세
Kimi K3 개요 및 3가지 스케일링 축
3조 파라미터는 모델의 전체 크기를 의미하며, MoE 구조를 통해 실제 추론 시에는 그보다 훨씬 적은 파라미터만 활성화한다.
Kimi Delta Attention 구조
선형 어텐션은 긴 문맥에서 메모리 효율성을 높이기 위해 사용되는 기법이다.
Stable LatentMoE의 작동 원리
퀀타일 기반 라우팅은 각 전문가 모델에 할당되는 작업량을 균등하게 조절하여 특정 전문가에게 부하가 쏠리는 것을 방지한다.
Attention Residuals를 통한 깊이 확장
잔차 연결은 깊은 신경망 학습 시 기울기 소실 문제를 해결하기 위해 사용된다.
다중 교사 온-정책 증류 학습
증류 학습은 큰 모델의 지식을 작은 모델로 전달하여 성능을 유지하면서 효율성을 높이는 기법이다.
인프라 최적화 및 에이전트 환경
샌드박스는 모델이 안전하게 코드를 실행하고 테스트할 수 있는 격리된 환경이다.
용어 해설
- 전문가 혼합 모델(Mixture-of-Experts)
- — 전체 파라미터 중 입력 데이터에 따라 필요한 일부 전문가 네트워크만 활성화하여 연산 효율을 높이는 모델 구조이다. Kimi K3는 3조 개의 파라미터를 보유하면서도 1,000억 개의 파라미터만 활성화하여 추론 비용을 절감한다.
- 어텐션 레지듀얼(Attention Residuals)
- — 깊은 층을 가진 트랜스포머 모델에서 정보 손실을 방지하기 위해 층 간 어텐션 출력을 연결하는 기법이다. 93개 층에 달하는 Kimi K3에서 정보 흐름을 안정적으로 유지하는 핵심 역할을 수행한다.
- 다중 교사 온-정책 증류(Multi-Teacher On-Policy Distillation)
- — 여러 도메인별 전문가 모델의 지식을 하나의 학생 모델로 통합하는 학습 기법이다. 9개의 전문가 모델을 교사로 활용하여, 단일 모델이 일반, 에이전트, 코딩 등 다양한 작업에서 높은 성능을 발휘하도록 학습시킨다.
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