Moonshot AI
Kimi K3.1 Proمفتوح
Moonshot’s 2.8T-parameter MoE flagship with 1M context, native multimodality and frontier reasoning.
الذكاء
94.2 #3
AAQI 68.0
سرعة الإخراج
45 t/s
ITL 22.2 ms/tok
السعر الممزوج (3:1)
$8 /1M
إدخال $4/M · إخراج $20/M
السياق
1.0M
≈ 2,500 صفحة A4 · أقصى إخراج 131,072
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
Kimi K3.1 Pro
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
محاور الرادار تقريبية من درجات الفئات عند غياب قياسات مباشرة — راجع المنهجية.
نقاط القوة والمقايضات
أين يتفوق
- Top-3 podium score — frontier reasoning and agentic tool use
- 1M context with open weights
- Strong SWE-bench / Terminal-Bench results for long-horizon coding
- Multimodal document and chart understanding at 96+
ما يجب الانتباه له
- Multi-node cluster required for self-hosting (2.8T MoE)
- 45 tok/s output — slower than flash-tier peers
- Premium pricing vs. smaller open models
حالات استخدام قاتلة
Long-horizon coding agents
131K output window rewrites whole files; leads SWE-bench-class leaderboards.
Agentic browsing & research
Tool-use loops over 1M-token contexts — the K-line’s signature workload.
Multimodal enterprise RAG
Charts, scans and PDFs ingested natively alongside text.
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-pro",
"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-pro",
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-pro",
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 Pro — 2.8T MoE, ~40B active
- Sparse MoE routing — ~40B active per token out of 2.8T total
- Native multimodality: text + vision in a single weight set
- Reasoning effort levels with a 131K max output window
- INT4 checkpoints for cheaper multi-node serving
تاريخ الإصدار
20 أكتوبر 2026
البنية
Kimi K3.1 Pro — 2.8T MoE, ~40B active
المعلمات
2.8T MoE
الترخيص
Open Weights
نافذة السياق
1,000,000 tokens
أقصى إخراج
131,072 tokens
الوسائط
text + image
أسعار التخزين المؤقت
قراءة $0.4 · كتابة $5 /1M
الاستدلال
مستويات الجهد
سعر الإدخال
$4/M
سعر الإخراج
$20/M
سرعة الإخراج
45 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{llmpodium2026kimik31pro,
title = {Benchmark Analysis and Intelligence Evaluation of Kimi K3.1 Pro},
author = {LLMPodium Research},
year = {2026},
url = {https://llmpodium.com/models/kimi-k3-1-pro}
}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 Pro استناداً إلى القدرات والأسعار ونتائج الاختبارات.