Moonshot AI

Kimi K3.1 Proओपन

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

#3रिलीज़ 20 अक्टू॰ 2026·Open Weights·2.8T MoE
textimage1.0M ctxरीज़निंग
API प्रदाताAPI कुंजी प्राप्त करें →बनाम Claude 5.5 Sonnetरैंकिंग
बुद्धिमत्ता
94.2 #3
AAQI 68.0
आउटपुट गति
45 t/s
ITL 22.2 ms/tok
ब्लेंडेड मूल्य (3:1)
$8 /1M
इनपुट $4/M · आउटपुट $20/M
कॉन्टेक्स्ट
1.0M
≈ 2,500 A4 पेज · अधिकतम आउटपुट 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)

जहाँ सीधे बेंचमार्क माप उपलब्ध नहीं हैं, वहाँ रडार अक्ष श्रेणी स्कोर से अनुमानित हैं — कार्यप्रणाली देखें।

ताकत और समझौते

जहां यह जीतता है

  • 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+

ध्यान देने योग्य बातें

  • 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

किलर उपयोग केस

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.

डेवलपर क्विकस्टार्ट और API

पहले MOONSHOT_API_KEY सेट करें — API कुंजी प्राप्त करें
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."}]
  }'

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
प्रदाता मैट्रिक्स देखें →

स्रोत के अनुसार स्कोर

सीधी लाइव टक्करें

लाइव स्पेक्स और आर्किटेक्चर

अंदर की झलक
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
रिलीज़ तिथि
20 अक्टू॰ 2026
आर्किटेक्चर
Kimi K3.1 Pro — 2.8T MoE, ~40B active
पैरामीटर
2.8T MoE
लाइसेंस
Open Weights
कॉन्टेक्स्ट विंडो
1,000,000 tokens
अधिकतम आउटपुट
131,072 tokens
मोडैलिटी
text + image
कैश मूल्य
रीड $0.4 · राइट $5 /1M
रीजनिंग
एफर्ट स्तर
इनपुट कीमत
$4/M
आउटपुट कीमत
$20/M
आउटपुट गति
45 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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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}
}

स्कोर बैज एम्बेड करें

अपने GitHub या Hugging Face README में लाइव Podium Score बैज जोड़ें — यह लाइव रैंकिंग पर ले जाता है।

पूर्वावलोकन
Kimi K3.1 Pro LLMPodium Score
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