Moonshot AI
Kimi K3.1 Proওপেন
Moonshot’s 2.8T-parameter MoE flagship with 1M context, native multimodality and frontier reasoning.
বুদ্ধিমত্তা
94.2 #3
AAQI 68.0
আউটপুট গতি
45 t/s
ITL 22.2 ms/tok
ব্লেন্ডেড মূল্য (3:1)
$8 /1M
ইনপুট $4/M · আউটপুট $20/M
কনটেক্সট
1.0M
≈ 2,500টি A4 পৃষ্ঠা · সর্বোচ্চ আউটপুট 131,072
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
Kimi K3.1 Pro
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
- 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+
যেগুলো খেয়াল রাখতে হবে
- 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
কিলার ব্যবহারের ক্ষেত্র
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.
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-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);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 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
প্রকাশের তারিখ
২০ অক্টো, ২০২৬
আর্কিটেকচার
Kimi K3.1 Pro — 2.8T MoE, ~40B active
প্যারামিটার
2.8T MoE
লাইসেন্স
Open Weights
কনটেক্সট উইন্ডো
1,000,000 tokens
সর্বোচ্চ আউটপুট
131,072 tokens
মডালিটি
text + image
ক্যাশে মূল্য
রিড $0.4 · রাইট $5 /1M
রিজনিং
এফর্ট লেভেল
ইনপুট দাম
$4/M
আউটপুট দাম
$20/M
আউটপুট গতি
45 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{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}
}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 Pro-এর নিকটতম বিকল্প।