Moonshot AI
Kimi K3.1 Highspeedওপেন
Latency-optimized serving tier of Kimi K3.1 — 1M context at flash-class throughput.
বুদ্ধিমত্তা
91.5 #13
AAQI 60.0
আউটপুট গতি
130 t/s
ITL 7.7 ms/tok
ব্লেন্ডেড মূল্য (3:1)
$3.13 /1M
ইনপুট $1.5/M · আউটপুট $8/M
কনটেক্সট
1.0M
≈ 2,500টি A4 পৃষ্ঠা · সর্বোচ্চ আউটপুট 65,536
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
Kimi K3.1 Highspeed
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
সরাসরি বেঞ্চমার্ক মাপ না থাকলে রাডার অক্ষ বিভাগ স্কোর থেকে আনুমানিক — পদ্ধতি দেখুন।
শক্তি ও ট্রেড-অফ
যেখানে এটি জেতে
- 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
যেগুলো খেয়াল রাখতে হবে
- 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
কিলার ব্যবহারের ক্ষেত্র
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.
ডেভেলপার কুইকস্টার্ট ও API
প্রথমে
MOONSHOT_API_KEY সেট করুন — API কী নিনcurl 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);অফিসিয়াল রিসোর্স ও লিংক
API ডিপ্লয়মেন্ট
হোস্ট ও লেটেন্সি তুলনা করুন
Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock ও Azure জুড়ে থ্রুপুট, TTFT ও ক্যাশে মূল্য।
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
উৎস অনুযায়ী স্কোর
বিভাগ অনুযায়ী স্কোর
বেঞ্চমার্ক ফলাফল
সরাসরি লাইভ ম্যাচআপ
লাইভ স্পেসিফিকেশন ও আর্কিটেকচার
ভেতরের কাঠামো
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
প্রকাশের তারিখ
২০ অক্টো, ২০২৬
আর্কিটেকচার
Kimi K3.1 Highspeed — 2.8T MoE, speculative decode
প্যারামিটার
2.8T MoE
লাইসেন্স
Open Weights
কনটেক্সট উইন্ডো
1,000,000 tokens
সর্বোচ্চ আউটপুট
65,536 tokens
মডালিটি
text + image
ক্যাশে মূল্য
রিড $0.15 · রাইট $1.88 /1M
রিজনিং
এফর্ট লেভেল
ইনপুট দাম
$1.5/M
আউটপুট দাম
$8/M
আউটপুট গতি
130 t/s
প্রথম টোকেনের সময়
—
ডেটা আপডেট
২২ অক্টো, ২০২৬
হার্ডওয়্যার ও লোকাল ইনফারেন্স
ডেটা: Convly AI (CC BY 4.0) ↗ন্যূনতম GPU
Multi-node cluster (e.g. 2× 8-GPU H200 141GB nodes)
আনুমানিক মাসিক বিল
আনুমানিক মাসিক খরচ
$0.00
GPT-4o-র তুলনায় সঞ্চয় হিসাব হচ্ছে…
উদ্ধৃতি ও এম্বেড
GitHub Markdown ব্যাজ
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}
}স্কোর ব্যাজ এম্বেড করুন
আপনার GitHub বা Hugging Face README-তে লাইভ Podium স্কোর ব্যাজ যোগ করুন — এটি লাইভ র্যাংকিং-এ ফেরে।
প্রিভিউ
Markdown
Loading badge snippet...HTML
Loading badge snippet...Moonshot AI-এর আরও মডেল
বিকল্প মডেলসমূহ
সক্ষমতা, মূল্য এবং বেঞ্চমার্ক স্কোরের ভিত্তিতে Kimi K3.1 Highspeed-এর নিকটতম বিকল্প।