Moonshot AI

Kimi K3.1 ProAbierto

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

#3lanzado 20 oct 2026·Open Weights·2.8T MoE
textimage1.0M ctxrazonamiento
Inteligencia
94.2 #3
AAQI 68.0
Velocidad de Salida
45 t/s
ITL 22.2 ms/tok
Precio combinado (3:1)
$8 /1M
Entrada $4/M · Salida $20/M
Contexto
1.0M
≈ 2,500 páginas A4 · salida máx. 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)

Los ejes del radar se aproximan a partir de las puntuaciones de categoría cuando faltan mediciones directas — ver Metodología.

Fortalezas y compromisos

Donde gana

  • 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+

Puntos a vigilar

  • 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

Casos de uso clave

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.

Inicio rápido para desarrolladores y API

Define primero MOONSHOT_API_KEY — obtener una clave API
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."}]
  }'

Recursos y enlaces oficiales

Despliegue de API

Comparar hosts y latencia

Throughput, TTFT y precios de caché en Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock y Azure.

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Puntuaciones por Fuente

Duelos directos en vivo

Especificaciones en vivo y arquitectura

Bajo el capó
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
Fecha de Lanzamiento
20 oct 2026
Arquitectura
Kimi K3.1 Pro — 2.8T MoE, ~40B active
Parámetros
2.8T MoE
Licencia
Open Weights
Ventana de Contexto
1,000,000 tokens
Salida máx.
131,072 tokens
Modalidades
text + image
Precios de caché
lectura $0.4 · escritura $5 /1M
Razonamiento
Niveles de esfuerzo
Precio de Entrada
$4/M
Precio de Salida
$20/M
Velocidad de Salida
45 t/s
Tiempo al Primer Token
—
Datos actualizados
22 oct 2026
Hardware e inferencia local
Datos: Convly AI (CC BY 4.0) ↗
GPU mín.
Multi-node cluster (e.g. 2× 8-GPU H200 141GB nodes)

Factura mensual estimada

Gasto mensual estimado
$0.00
Calculando ahorro vs GPT-4o…

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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}
}

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