Model Comparison
8 minutes 분 읽기
AI 분석팀

DeepSeek V3.1 Terminus vs Kimi K2-0905: 2025년 4분기 에이전트 스택 선택 가이드

출시 일정과 목표

DeepSeek은 2025년 9월 22일 Terminus 패치를 배포하며 다국어 정합성과 코드/검색 에이전트 템플릿을 강화했고, 기존 웹·앱·API 사용자들은 별도 마이그레이션 없이 혜택을 받습니다. Moonshot AI는 2025년 9월 5일 Kimi K2-0905를 출시해 에이전트형 코딩, 프런트엔드 품질, 컨텍스트 확장을 핵심 목표로 삼았습니다.

아키텍처, 컨텍스트, 제공 방식 비교

두 모델 모두 MoE 구조이지만 선택한 균형점이 다릅니다.

항목DeepSeek V3.1 TerminusKimi K2-0905
총/활성 파라미터685B / 약 37B1T / 32B
레이어당 전문가 수9명384명 중 8명
컨텍스트 윈도우128K tokens256K tokens
기본 모드Swift(저지연) & Think(심층 추론)도구 중심 코딩용 단일 프로필
배포 방식MIT 라이선스 가중치 (Hugging Face·ModelScope)MIT 파생 가중치 + 운영형 API

Terminus는 Swift/Think와 128K 윈도우를 유지해 처리량과 추론 깊이를 균형 있게 제공합니다. K2-0905는 1T/32B 구조를 유지하면서 컨텍스트를 256K로 확대해 전체 코드베이스나 장문의 디자인 요구사항을 한 번에 처리할 수 있습니다.

벤치마크와 에이전트 신뢰도

8월 빌드 대비 Terminus는 주요 에이전트 벤치마크 전반에서 향상되었습니다.

벤치마크(에이전트 구성)DeepSeek V3.1 (2025년 8월)DeepSeek V3.1 TerminusKimi K2-0905
SWE-bench Multilingual54.557.855.9
SWE Verified66.068.469.2
Terminal-bench31.336.744.5
BrowseComp30.038.5n/a
LiveCodeBench56.460.0 (성공률↑)61.0

이는 Terminus가 다국어 혼선과 에이전트 템플릿을 해소했음을 입증합니다. 반면 K2-0905는 Terminal-bench와 SWE Verified에서 여전히 우위에 있어 풀스택 개발 워크로드에 적합합니다.

가격 스냅샷 (USD / 100만 tokens, 2025년 9월 기준)

채널입력(캐시 히트)입력(캐시 미스)출력
DeepSeek API (9월 5일 이후)$0.07$0.27$1.10
Novita 서버리스 K2-0905$0.60$2.50
Groq 호스팅 K2-0905$1.00$3.00
LangDB 게이트웨이 K2-0905$0.49$1.99

DeepSeek은 9월 5일 가격 개편으로 Terminus·Swift·Think 요금을 통합했습니다. Kimi 요금은 파트너에 따라 달라지며 Novita($0.60/$2.50), Groq($1.00/$3.00), LangDB($0.49/$1.99)가 대표적입니다.

생태계 & 배포 포인트

  • 셀프 호스팅: Terminus는 BF16/FP8/FP32 가중치를 MIT 라이선스로 제공해 VPC나 온프레미스 환경에 적합합니다.
  • 매니지드 가속: K2-0905는 Groq·Novita·Kimi Cloud를 통해 60–200+ tokens/s를 제공하며, 운영 부담을 줄입니다.
  • 다국어 안정성: Terminus는 영어-중국어 혼용 문제를 줄여 후처리 시간을 절감합니다.
  • 프런트엔드 품질: Moonshot은 K2-0905가 생성하는 React/Vue 컴포넌트의 구조·미학적 완성도를 강조합니다.

의사결정 체크리스트

  1. 핵심 시나리오: 다국어 품질과 통제 가능한 배포가 중요하면 Terminus, 256K 컨텍스트나 터미널 자동화가 핵심이면 K2-0905를 선택하세요.
  2. 멀티모델 오케스트레이션: 계획 단계는 Terminus(Swift/Think)로, 긴 코딩 실행은 Kimi로 분리하여 성공률을 높입니다.
  3. 비용 관리: DeepSeek 고정 요금 대비 Kimi 파트너( Novita / Groq / LangDB) 요금을 비교하면 최대 4배 이상의 차이가 날 수 있습니다.
  4. 거버넌스: Terminus는 전적으로 사내 인프라에 둘 수 있고, Kimi 매니지드 서비스는 운영을 단순화하지만 데이터 주권 및 규제를 검토해야 합니다.

릴리스 타임라인, 아키텍처 차이, 벤치마크, 비용을 종합적으로 고려하면 deepseek v3.1 terminus와 Kimi K2-0905를 2025년 4분기 에이전트 계층에 최적 배치할 수 있습니다.

관련 기사

Moonshot AI가 Kimi K2.6을 공식 출하했습니다. Code Preview 브랜치를 12시간 자율 코딩 세션, 300개 에이전트 스웜, 풀스택 생성에 최적화된 일반 제공 모델로 승격시켰습니다. 무엇이 변했는지, 그 의미는 무엇인지, 어떻게 활용할 수 있는지 살펴봅니다.
Kimi K2.6에 대해 흥미로운 질문은 그것이 무엇을 하는가가 아니다 — 어떤 종류의 모델을 위해 명백히 구축되고 있는가다. 12시간 실행, 300개 에이전트 군집, 컨텍스트 압축기를 하중을 지지하는 인프라로 취급하면 K3의 윤곽이 보이기 시작한다.
2026년 4월 13일, Moonshot AI는 Kimi K2.6 Code Preview가 베타 테스트에 진입했음을 공식 확인했습니다. 1조 파라미터 MoE 아키텍처 기반의 이 차세대 모델은 코드 생성과 에이전트 기능에서 상당한 개선을 제공합니다.