Moonshot AI

Kimi K3.1 ProAperto

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

#3rilasciato il 20 ott 2026·Open Weights·2.8T MoE
textimage1.0M ctxreasoning
Intelligenza
94.2 #3
AAQI 68.0
Velocità Uscita
45 t/s
ITL 22.2 ms/tok
Prezzo combinato (3:1)
$8 /1M
Input $4/M · Output $20/M
Contesto
1.0M
≈ 2,500 pagine A4 · output max 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)

Gli assi radar sono approssimati dai punteggi di categoria dove mancano misurazioni dirette — vedi Metodologia.

Punti di forza e compromessi

Dove vince

  • 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+

A cosa fare attenzione

  • 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

Casi d'uso killer

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.

Quickstart per sviluppatori e API

Imposta prima MOONSHOT_API_KEY — ottieni una chiave 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."}]
  }'

Risorse e link ufficiali

Deployment API

Confronta host e latenza

Throughput, TTFT e prezzi cache su Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock e Azure.

GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
Vedi matrice provider →

Punteggi per Fonte

Scontri diretti live

Specifiche live e architettura

Sotto il cofano
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
Data di Rilascio
20 ott 2026
Architettura
Kimi K3.1 Pro — 2.8T MoE, ~40B active
Parametri
2.8T MoE
Licenza
Open Weights
Finestra di Contesto
1,000,000 tokens
Output max
131,072 tokens
Modalità
text + image
Prezzi cache
lettura $0.4 · scrittura $5 /1M
Ragionamento
Livelli di sforzo
Prezzo Ingresso
$4/M
Prezzo Uscita
$20/M
Velocità Uscita
45 t/s
Tempo al Primo Token
—
Dati aggiornati
22 ott 2026
Hardware e inferenza locale
Dati: Convly AI (CC BY 4.0) ↗
GPU min.
Multi-node cluster (e.g. 2× 8-GPU H200 141GB nodes)

Stima bolletta mensile

Spesa mensile stimata
$0.00
Calcolo risparmio vs GPT-4o…

Cita e incorpora

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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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Kimi K3.1 Pro LLMPodium Score
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