AI Briefing#kimi-k3
#kimi-k3와 관련된 AI·개발 뉴스를 최신순으로 모았습니다. 원문 출처와 한국어 요약을 함께 확인할 수 있습니다.
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Wickham은 오픈 모델 토큰 가격이 보조금이 아닌 원가를 반영한다고 밝혔다.
Cerebras가 59개 웨이퍼에 Kimi K3를 배포해 초당 1000-2000+ 토큰 처리를 달성했다
Token Pass가 DeepSeek V4.1 Flash를 추가하고 월 $80 크레딧을 제공한다.
Vercel이 Pro 팀 대상 Token Pass를 출시해 월 $30에 GLM 5.3과 Kimi K3용 $80 크레딧을 제공한다.
Fireworks AI가 Kimi K3를 기반으로 추론 과정을 최적화한 'Ember-1'을 리서치 프리뷰로 공개했으며, 벤치마크 및 실제 트래픽 테스트에서 품질 손실 없이 토큰 사용량을 약 35~40% 줄이는 효과를 보였습니다.
Fireworks가 Kimi K3 기반 추론 모델 Ember-1을 AI Gateway에 공개했다.
Fireworks가 Kimi K3 기반의 Ember-1을 공개해 토큰 사용량을 40% 줄이고 성능은 유지했다.
AWS가 Kimi K3의 Bedrock GA, Corretto 27 출시, EC2 T8i 성능 개선 등 주요 서비스를 업데이트했다.
Cognition이 Kimi K3 기반의 SWE-2를 공개하며 FrontierCode 벤치마크에서 Fable 5.1과 1%포인트 미만 차이를 보이면서도 비용을 64% 절감했다.
Redwood Research는 'NLS 깊이'를 정의하고, Gated DeltaNet을 쓰는 Kimi-K3의 깊이 증가와 DeltaNet을 쓰지 않는 DeepSeek-V4-Pro의 Sinkhorn-Knopp 연산에 따른 과대 계산을 구분했다.
vLLM v0.28.0은 Kimi-K3와 DeepSeek V4 모델에 대한 대규모 성능 최적화 및 추론 기능을 추가했다.
vLLM v0.28.0이 Kimi-K3와 DeepSeek V4를 위한 대규모 성능 최적화 및 새로운 추론 기능을 공개했다.
AirLLM이 희소 MoE 모델 스트리밍으로 Kimi K3(2.8T)를 4GB VRAM에서 구동 가능하게 업데이트했다.
AI Gateway의 7월 토큰당 평균 가격이 13.6% 하락했고 DeepSeek는 사용량 2위로 올라섰다.
WASTE가 64GB MacBook Pro에서 2.78T Kimi K3를 디스크 스트리밍으로 실행했다.
Moonshot이 고성능 오픈 모델 Kimi K3를 무료 공개하며 주권형 AI 비용 구조를 흔들었다.