Moonshot AI

Kimi K3.1 HighspeedOffen

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

#13veröffentlicht 20. Okt. 2026·Open Weights·2.8T MoE
textimage1.0M ctxReasoning
API-AnbieterAPI-Key holen →vs Kimi K3.1 ProRangliste
Intelligenz
91.5 #13
AAQI 60.0
Ausgabegeschwindigkeit
130 t/s
ITL 7.7 ms/tok
Blended-Preis (3:1)
$3.13 /1M
Input $1.5/M · Output $8/M
Kontext
1.0M
≈ 2,500 A4-Seiten · max. Output 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)

Radar-Achsen sind aus Kategorie-Scores approximiert, wo direkte Benchmark-Messungen fehlen — siehe Methodik.

Stärken & Trade-offs

Wo das Modell gewinnt

  • 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

Worauf achten

  • 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

Killer-Anwendungsfälle

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.

Developer-Quickstart & API

Setzen Sie zuerst MOONSHOT_API_KEY — API-Schlüssel holen
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."}]
  }'

Offizielle Ressourcen & Links

API-Bereitstellung

Hosts & Latenz vergleichen

Durchsatz, TTFT und Cache-Preise bei Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock und Azure.

GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
Anbieter-Matrix ansehen →

Ergebnisse nach Quelle

Direkte Live-Duelle

Live-Spezifikationen & Architektur

Unter der Haube
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
Veröffentlichungsdatum
20. Okt. 2026
Architektur
Kimi K3.1 Highspeed — 2.8T MoE, speculative decode
Parameter
2.8T MoE
Lizenz
Open Weights
Kontextfenster
1,000,000 tokens
Max. Ausgabe
65,536 tokens
Modalitäten
text + image
Cache-Preise
Lesen $0.15 · Schreiben $1.88 /1M
Reasoning
Effort-Stufen
Eingabepreis
$1.5/M
Ausgabepreis
$8/M
Ausgabegeschwindigkeit
130 t/s
Zeit bis zum ersten Token
—
Daten aktualisiert
22. Okt. 2026
Hardware & lokale Inferenz
Daten: Convly AI (CC BY 4.0) ↗
Min. GPU
Multi-node cluster (e.g. 2× 8-GPU H200 141GB nodes)

Geschätzte Monatsrechnung

Geschätzte Monatsausgaben
$0.00
Ersparnis ggü. GPT-4o wird berechnet…

Zitieren & Einbetten

GitHub-Markdown-Badge
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}
}

Score-Badge einbetten

Fügen Sie Ihrem GitHub- oder Hugging-Face-README ein Live-Podium-Score-Badge hinzu — es verlinkt auf das Live-Ranking.

Vorschau
Kimi K3.1 Highspeed LLMPodium Score
Markdown
Loading badge snippet...
HTML
Loading badge snippet...

Mehr von Moonshot AI

Alternative Modelle

Nächste Alternativen zu Kimi K3.1 Highspeed basierend auf Leistung, Preis und Benchmarks.

0 / 4