Moonshot AI

Kimi K3.1 Highspeedওপেন

Latency-optimized serving tier of Kimi K3.1 — 1M context at flash-class throughput.

#13প্রকাশিত ২০ অক্টো, ২০২৬·Open Weights·2.8T MoE
textimage1.0M ctxরিজনিং
API প্রোভাইডারAPI কী নিন →বনাম Kimi K3.1 Proর‍্যাংকিং
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)
Coding (60)Mathematics (88)Hard Science (GPQA) (92)Agentic & Tool Use (74)Knowledge (MMLU) (38)Vision / Multimodal (90)

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 নিন
curl 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."}]
  }'

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
প্রোভাইডার ম্যাট্রিক্স দেখুন →

উৎস অনুযায়ী স্কোর

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
Kimi K3.1 Highspeed LLMPodium Score
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।

0 / 4