Moonshot AI
Kimi K3.1 Proオープン
Moonshot’s 2.8T-parameter MoE flagship with 1M context, native multimodality and frontier reasoning.
知能指数
94.2 #3
AAQI 68.0
出力速度
45 t/s
ITL 22.2 ms/tok
ブレンド価格 (3:1)
$8 /1M
入力 $4/M · 出力 $20/M
コンテキスト
1.0M
約 2,500 枚のA4ページ · 最大出力 131,072
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
Kimi K3.1 Pro
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
直接のベンチマーク測定がない場合、レーダー軸はカテゴリスコアから近似されます — 評価方法 を参照。
強みとトレードオフ
強み
- 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+
注意すべきトレードオフ
- 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
キラーユースケース
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.
開発者向けクイックスタートとAPI
まず
MOONSHOT_API_KEY を設定 — APIキーを取得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."}]
}'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);公式リソースとリンク
API デプロイ
ホストとレイテンシを比較
Groq、Cerebras、Together、DeepInfra、Fireworks、Bedrock、Azure 全体のスループット、TTFT、キャッシュ料金。
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
ソース別スコア
カテゴリー別スコア
ベンチマーク結果
ライブ対決
ライブスペックとアーキテクチャ
内部構造
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
リリース日
2026年10月20日
アーキテクチャ
Kimi K3.1 Pro — 2.8T MoE, ~40B active
パラメータ数
2.8T MoE
ライセンス
Open Weights
コンテキストウィンドウ
1,000,000 tokens
最大出力
131,072 tokens
モダリティ
text + image
キャッシュ料金
読み取り $0.4 · 書き込み $5 /1M
推論
エフォートレベル
入力価格
$4/M
出力価格
$20/M
出力速度
45 t/s
最初のトークンまでの時間
—
データ更新日
2026年10月22日
ハードウェアとローカル推論
データ:Convly AI(CC BY 4.0) ↗最小 GPU
Multi-node cluster (e.g. 2× 8-GPU H200 141GB nodes)
月額請求の見積もり
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引用と埋め込み
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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}
}スコアバッジを埋め込む
GitHub または Hugging Face の README にライブ Podium スコアバッジを追加 — ライブランキングにリンクします。
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代替モデル
機能、価格、ベンチマークスコアに基づく Kimi K3.1 Pro の最適な代替モデル。