Moonshot AI

Kimi K3.1 ProOffen

Moonshot’s 2.8T-parameter MoE flagship with 1M context, native multimodality and frontier reasoning.

#3veröffentlicht 20. Okt. 2026·Open Weights·2.8T MoE
textimage1.0M ctxReasoning
Intelligenz
94.2 #3
AAQI 68.0
Ausgabegeschwindigkeit
45 t/s
ITL 22.2 ms/tok
Blended-Preis (3:1)
$8 /1M
Input $4/M · Output $20/M
Kontext
1.0M
≈ 2,500 A4-Seiten · max. Output 131,072

Quality Domain Radar

6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship

Kimi K3.1 Pro
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
Coding (72)Mathematics (95)Hard Science (GPQA) (98)Agentic & Tool Use (82)Knowledge (MMLU) (45)Vision / Multimodal (96)

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

Stärken & Trade-offs

Wo das Modell gewinnt

  • 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+

Worauf achten

  • 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

Killer-Anwendungsfälle

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.

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-pro",
    "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 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
Veröffentlichungsdatum
20. Okt. 2026
Architektur
Kimi K3.1 Pro — 2.8T MoE, ~40B active
Parameter
2.8T MoE
Lizenz
Open Weights
Kontextfenster
1,000,000 tokens
Max. Ausgabe
131,072 tokens
Modalitäten
text + image
Cache-Preise
Lesen $0.4 · Schreiben $5 /1M
Reasoning
Effort-Stufen
Eingabepreis
$4/M
Ausgabepreis
$20/M
Ausgabegeschwindigkeit
45 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{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}
}

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 Pro LLMPodium Score
Markdown
Loading badge snippet...
HTML
Loading badge snippet...

Mehr von Moonshot AI

Alternative Modelle

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

0 / 4