Moonshot AI
Kimi K3.1 ProOffen
Moonshot’s 2.8T-parameter MoE flagship with 1M context, native multimodality and frontier reasoning.
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)
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 holencurl 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);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
Ergebnisse nach Quelle
Kategorie-Punkte
Benchmark-Ergebnisse
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…
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@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
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