Moonshot AI
Kimi K3.1 Highspeedمفتوح
Latency-optimized serving tier of Kimi K3.1 — 1M context at flash-class throughput.
الذكاء
91.5 #13
AAQI 60.0
سرعة الإخراج
130 t/s
ITL 7.7 ms/tok
السعر الممزوج (3:1)
$3.13 /1M
إدخال $1.5/M · إخراج $8/M
السياق
1.0M
≈ 2,500 صفحة A4 · أقصى إخراج 65,536
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
Kimi K3.1 Highspeed
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
محاور الرادار تقريبية من درجات الفئات عند غياب قياسات مباشرة — راجع المنهجية.
نقاط القوة والمقايضات
أين يتفوق
- 130 tok/s — fastest 1M-context open model
- Roughly half the Pro tier’s blended price
- Same agentic tool-use lineage as K3.1 Pro
ما يجب الانتباه له
- Caps reasoning effort vs. Pro — drops on the hardest tasks
- 65K output window vs. 131K on Pro
- Still needs multi-node serving to self-host
حالات استخدام قاتلة
Real-time agent loops
High-throughput tool calling for interactive copilots.
High-volume RAG
Cheap 1M-context reads over large corpora.
Voice-adjacent LLM backends
Sub-second first token keeps spoken agents snappy.
بداية سريعة للمطورين و API
عيّن
MOONSHOT_API_KEY أولاً — احصل على مفتاح APIcurl https://api.moonshot.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $MOONSHOT_API_KEY" \
-H "content-type: application/json" \
-d '{
"model": "kimi-k3-1-highspeed",
"messages": [{"role": "user", "content": "Refactor this function for O(n) time and explain the change."}]
}'import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.moonshot.ai/v1",
api_key=os.environ["MOONSHOT_API_KEY"],
)
resp = client.chat.completions.create(
model="kimi-k3-1-highspeed",
messages=[{"role": "user", "content": "Refactor this function for O(n) time and explain the change."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)const res = await fetch("https://api.moonshot.ai/v1/chat/completions", {
method: "POST",
headers: {
Authorization: `Bearer ${process.env.MOONSHOT_API_KEY}`,
"content-type": "application/json",
},
body: JSON.stringify({
model: "kimi-k3-1-highspeed",
messages: [{ role: "user", content: "Refactor this function for O(n) time and explain the change." }],
}),
});
console.log((await res.json()).choices[0].message.content);الموارد والروابط الرسمية
نشر API
مقارنة المضيفين ووقت الاستجابة
الإنتاجية وTTFT وتسعير ذاكرة التخزين المؤقت عبر Groq وCerebras وTogether وDeepInfra وFireworks وBedrock وAzure.
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
الدرجات حسب المصدر
الدرجات حسب الفئة
نتائج الاختبارات
مواجهات مباشرة حية
المواصفات الحية والبنية
تحت الغطاء
Kimi K3.1 Highspeed — 2.8T MoE, speculative decode
- Same K3.1 weights served with aggressive speculative decoding
- Sub-600ms TTFT at 130 tok/s on dedicated capacity
- 1M context retained; 65K max output
- Lower reasoning-effort ceiling than the Pro tier
تاريخ الإصدار
20 أكتوبر 2026
البنية
Kimi K3.1 Highspeed — 2.8T MoE, speculative decode
المعلمات
2.8T MoE
الترخيص
Open Weights
نافذة السياق
1,000,000 tokens
أقصى إخراج
65,536 tokens
الوسائط
text + image
أسعار التخزين المؤقت
قراءة $0.15 · كتابة $1.88 /1M
الاستدلال
مستويات الجهد
سعر الإدخال
$1.5/M
سعر الإخراج
$8/M
سرعة الإخراج
130 t/s
الزمن حتى أول رمز
—
آخر تحديث
22 أكتوبر 2026
الأجهزة والاستدلال المحلي
البيانات: Convly AI (CC BY 4.0) ↗الحد الأدنى لـ GPU
Multi-node cluster (e.g. 2× 8-GPU H200 141GB nodes)
الفاتورة الشهرية المقدرة
الإنفاق الشهري المقدر
$0.00
جارٍ حساب التوفير مقابل GPT-4o…
اقتباس وتضمين
شارة Markdown لـ GitHub
Loading badge markdown...BibTeX
@misc{llmpodium2026kimik31highspeed,
title = {Benchmark Analysis and Intelligence Evaluation of Kimi K3.1 Highspeed},
author = {LLMPodium Research},
year = {2026},
url = {https://llmpodium.com/models/kimi-k3-1-highspeed}
}تضمين شارة النتيجة
أضف شارة Podium Score المباشرة إلى ملف README على GitHub أو Hugging Face — ترتبط بالترتيب المباشر.
معاينة
Markdown
Loading badge snippet...HTML
Loading badge snippet...المزيد من Moonshot AI
النماذج البديلة
أقرب البدائل لـ Kimi K3.1 Highspeed استناداً إلى القدرات والأسعار ونتائج الاختبارات.