Moonshot AI
Kimi K3.1 Highspeedओपन
Latency-optimized serving tier of Kimi K3.1 — 1M context at flash-class throughput.
बुद्धिमत्ता
91.5 #13
AAQI 60.0
आउटपुट गति
130 t/s
ITL 7.7 ms/tok
ब्लेंडेड मूल्य (3:1)
$3.13 /1M
इनपुट $1.5/M · आउटपुट $8/M
कॉन्टेक्स्ट
1.0M
≈ 2,500 A4 पेज · अधिकतम आउटपुट 65,536
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
Kimi K3.1 Highspeed
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
जहाँ सीधे बेंचमार्क माप उपलब्ध नहीं हैं, वहाँ रडार अक्ष श्रेणी स्कोर से अनुमानित हैं — कार्यप्रणाली देखें।
ताकत और समझौते
जहां यह जीतता है
- 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
ध्यान देने योग्य बातें
- 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
किलर उपयोग केस
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.
डेवलपर क्विकस्टार्ट और API
पहले
MOONSHOT_API_KEY सेट करें — API कुंजी प्राप्त करेंcurl 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."}]
}'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-highspeed",
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-highspeed",
messages: [{ role: "user", content: "Refactor this function for O(n) time and explain the change." }],
}),
});
console.log((await res.json()).choices[0].message.content);आधिकारिक संसाधन और लिंक
API डिप्लॉयमेंट
होस्ट और लेटेंसी की तुलना
Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock और Azure पर थ्रूपुट, TTFT और कैश मूल्य।
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
स्रोत के अनुसार स्कोर
श्रेणी के अनुसार स्कोर
बेंचमार्क परिणाम
सीधी लाइव टक्करें
लाइव स्पेक्स और आर्किटेक्चर
अंदर की झलक
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
रिलीज़ तिथि
20 अक्टू॰ 2026
आर्किटेक्चर
Kimi K3.1 Highspeed — 2.8T MoE, speculative decode
पैरामीटर
2.8T MoE
लाइसेंस
Open Weights
कॉन्टेक्स्ट विंडो
1,000,000 tokens
अधिकतम आउटपुट
65,536 tokens
मोडैलिटी
text + image
कैश मूल्य
रीड $0.15 · राइट $1.88 /1M
रीजनिंग
एफर्ट स्तर
इनपुट कीमत
$1.5/M
आउटपुट कीमत
$8/M
आउटपुट गति
130 t/s
पहले टोकन तक का समय
—
डेटा अपडेट
22 अक्टू॰ 2026
हार्डवेयर और लोकल इन्फरेंस
डेटा: Convly AI (CC BY 4.0) ↗न्यूनतम GPU
Multi-node cluster (e.g. 2× 8-GPU H200 141GB nodes)
अनुमानित मासिक बिल
अनुमानित मासिक खर्च
$0.00
GPT-4o की तुलना में बचत की गणना…
उद्धरण और एम्बेड
GitHub Markdown बैज
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@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}
}स्कोर बैज एम्बेड करें
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वैकल्पिक मॉडल
क्षमता, मूल्य और बेंचमार्क स्कोर के आधार पर Kimi K3.1 Highspeed के निकटतम विकल्प।