아마존 웹서비스(AWS)가 문샷AI의 오픈웨이트 모델 '키미 K3'를 베드록에 출시했다. 2.8조 파라미터로 오픈 모델 최초 규모이며 네이티브 비전과 100만 토큰 컨텍스트, 키미 K2 대비 약 2.5배 향상된 스케일링 효율을 갖췄다. 베드록 오픈웨이트 모델 중 처음으로 명시적 프롬프트 캐싱을 지원해 장기 코딩·지식 작업의 지연시간과 입력 비용을 줄인다. 데이터는 AWS 경계 내에서 처리되며 모델 학습에 사용되지 않아 기업 보안 요건을 충족한다. 오픈웨이트 모델이 성능과 비용 효율을 모두 개선하며 클라우드 AI 인프라 경쟁의 핵심 축으로 자리잡고 있음을 보여준다.
- •키미 K3는 2.8조 파라미터로 오픈 모델 최초 규모, 키미 K2 대비 약 2.5배 스케일링 효율 향상
- •네이티브 비전 지원과 100만 토큰 컨텍스트 윈도로 대규모 문서·이미지 처리 가능
- •베드록 오픈웨이트 모델 중 최초로 명시적 프롬프트 캐싱 지원, 지연시간·입력비용 절감
- •글로벌 크로스리전 추론 프로파일은 지역 프로파일보다 약 10% 저렴
- •데이터는 AWS 경계 내 처리되며 제로 데이터 보존·제로 운영자 접근으로 보안 유지
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Introducing Kimi K3 on Amazon Bedrock
- 1.무스AI의 Kimi K3가 Amazon Bedrock에 정식 출시, 오픈모델 최초로 2.8조 파라미터 규모 달성
- 2.네이티브 비전 지원과 100만 토큰 컨텍스트 윈도우, Kimi K2 대비 약 2.5배 확장 효율 향상
- 3.Bedrock 오픈모델 중 최초로 명시적 프롬프트 캐싱 지원, 1024토큰 이상 프리픽스 캐싱 시 지연·비용 절감
- 4.글로벌 크로스리전 프로파일은 지리적 프로파일보다 약 10% 저렴, 데이터는 AWS 경계 내 처리·학습 미사용
왜 중요한가?
대형 오픈 웨이트 모델을 프롬프트 캐싱과 데이터 격리 보장이 결합된 관리형 환경에서 바로 쓸 수 있게 되면서, 장문 코딩·지식 작업에 오픈모델을 도입하려는 기업의 진입장벽이 낮아진다.
본문 미리보기
Kimi K3 from Moonshot AI is now available on Amazon Bedrock, giving you a powerful new open-weight option for coding and knowledge work. It offers native vision, a 1-million-token context window, and explicit prompt caching to reduce latency and input costs.
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