• 이런 변화가 놀랍지 않은 이유는 Fable 5급 성능을 내는 모델이 더 이상 희소하지 않기 때문이다. GPT의 코덱스 계열인 솔, 루나, 테라가 이미 그 급에 도달했고, 전날 나온 키미 K3도 벤치마크상 같은 라인에 위치한다.
• 키미 K3는 올해 4월경 발표한 새로운 어텐션 메커니즘 덕분에 디코딩 속도를 여섯 배가량 개선했으며, 영상을 인풋으로 받아 내용을 이해하고 설명하는 능력까지 보여준다. 실제로 키미로 원샷에 만든 렌더링 데모가 끊김 없이 부드럽게 동작했다.
• 가격 면에서 키미 K3는 인풋 3달러, 아웃풋 15달러로 클로드 소네 5와 동일한 수준이며, 2.8T 파라미터로 오픈소스 중 최대 규모다. 파라미터가 커질수록 가격이 오른다는 흐름이 재확인되었고, 다리오 아모데이가 말한 스케일링 법칙이 다시 증명된 셈이라는 해석이다.
• 클로드 코드의 한계로는 클로드 안에서만 작업이 갇혀 있어 코덱스나 키미 같은 다른 모델과 조합해 쓸 수 없다는 점이 지적됐다. 이는 엔트로픽이 자체 인프라 없이 구글과 AWS 크레딧에 의존하는 구조와도 연결된다는 시각이다.
• 오픈AI 코덱스 팀의 한 개발자는 이번 리밋 추가를 두고 GPT 5.6의 우수성이 원인이라며 반긴 반응을 보였고, 화자 역시 GPT 5.6과 키미의 마케팅 효과가 컸을 것으로 본다.
결국 모델 파라미터 경쟁이 토큰 가격 상승으로 이어지는 흐름이 키미 K3로 다시 확인됐으며, 클로드의 폐쇄적 모델 조합 구조와 인프라 의존성이 앞으로 부담으로 작용할 수 있다는 전망이다.