<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>Kimi K2.6 on TechLLM</title><link>https://techllm.github.io/tags/kimi-k2.6/</link><description>Recent content in Kimi K2.6 on TechLLM</description><generator>Hugo</generator><language>ko</language><lastBuildDate>Fri, 12 Jun 2026 19:26:00 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://techllm.github.io/tags/kimi-k2.6/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>문샷 Kimi Work 공개 — 300개 서브 에이전트가 내 노트북에서 동시에 돌아간다</title><link>https://techllm.github.io/posts/moonshot-kimi-work-local-agent-swarm/</link><pubDate>Fri, 12 Jun 2026 19:26:00 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/moonshot-kimi-work-local-agent-swarm/</guid><description>문샷 AI가 데스크톱에서 직접 돌아가는 로컬 에이전트 &amp;#39;Kimi Work&amp;#39;를 내놨다. Kimi K2.6 위에서 최대 300개 서브 에이전트가 병렬로 일하고, 진짜 브라우저와 로컬 폴더, 크론 스케줄러를 묶어 클라우드 에이전트와 다른 길을 잡았다.</description></item><item><title>Kimi K2.6, 오픈 웨이트 진영의 새 선두주자일까</title><link>https://techllm.github.io/posts/kimi-k2-6-leading-open-weights-model/</link><pubDate>Wed, 22 Apr 2026 01:41:48 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/kimi-k2-6-leading-open-weights-model/</guid><description>Artificial Analysis의 Kimi K2.6 분석 글을 바탕으로, 왜 이 모델이 오픈 웨이트 진영에서 주목받는지 한국어로 정리했습니다. 성능, 비용, 포지셔닝, 실전 의미를 함께 봅니다.</description></item></channel></rss>