Kimi-K2-Thinking 리뷰: 흥미롭고 독특한 관점들. 이번 시즌의 사이버 크리켓 배틀에서 저는 K2-thinking과 GPT-5 High가 동일한 레거시 "디자인 시스템 문서"를 다듬은 다음 두 명의 심사위원(GPT-5 Pro와 Gemini 2.5 Pro)에게 제출하여 채점을 받았습니다. 간단히 말해서, 키미가 근소한 차이로 승리했습니다. 두 심판 모두 동의했습니다. 일상적인 "점검"에는 Kimi 버전을, 시스템 "판독"에는 High 버전을 사용합니다. 속도와 정확성이 중요하다면 Kimi 버전을 주 문서로 사용합니다. 대화 기록은 댓글 섹션에 있습니다. 직접 볼 수 있습니다. GPT-5 Pro는 전문가 리뷰 프레임워크(그림 1)까지 구축했습니다. 10개의 지표와 100점의 가중 점수를 적용했습니다. 가장 중요한 "타당성" 지표(가중치 15%)에서 Kimi 버전은 4.8점을 기록했는데, 이는 GPT-5 버전의 4.5점보다 상당히 높은 점수입니다. 이 2.7점 차이가 승자를 직접적으로 결정했습니다. Kimi는 실행 가능하고 검토하기 쉽습니다. 이해하기 쉬운 표, 해야 할 일/하지 말아야 할 일 옵션, 빠른 참조 코드 블록이 있습니다. High는 프로젝트 정렬(Repo Alignment)에 약간 뛰어나며 기관 청사진을 만드는 데 적합합니다. 양측의 결과물을 모두 검토한 결과, 제가 내린 핵심 결론은 문서의 목적은 "극도로 압축된 정보를 쌓아 올리는 것"이 아니라 "이해하기 쉽고 사용하기 쉬운 것"이라는 것입니다. 이 점에서 키미의 균형 감각은 분명 뛰어납니다. 게다가 K2 Thinking Mermaid는 그래프 생성 기능이 뛰어나지만(그림 2), GPT-5 High는 기본 구문에서도 실수를 합니다. 질문: Codex 문서는 이미 제공되고 있는데, 왜 추가 최적화 작업을 해야 합니까? A: 두 가지 이유 - 문서 일관성: 시간이 지남에 따라 Codex는 불필요한 세부 정보를 많이 축적하고 문서 섹션을 잘못 정렬하는 등 기본적인 오류까지 범할 수 있습니다. 규칙적인 구성은 필수적이지만, Codex + GPT-5 High는 지나치게 신중한 나머지 이 부분에서 성능이 좋지 않습니다. CC + K2를 사용하여 문서를 통합하는 것이 훨씬 더 효율적입니다. - 가독성: 코덱스는 정보 밀도가 매우 높아 읽기 어렵습니다. 이 모듈을 개발하는 사람이라면 괜찮겠지만, 다른 사람에게 읽어주는 사람이라면 읽기에 익숙하지 않은 영역으로 쉽게 빠져들 수 있습니다. 개발 문서를 정리하는 데 kimi-k2-thinking을 사용하는 것을 적극 권장합니다.
1. 이 판단은 가장 강력한 모델인 ChatGPT 5를 기준으chatgpt.com/share/690dc4d5…. https://t.co/ZdIAX4IOUm gemini.google.com/share/4287b551…판단 https://t.co/HrBAzR2dCd