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.

#3リリース日: 2026年10月20日·Open Weights·2.8T MoE
textimage1.0M ctx推論
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)
Coding (72)Mathematics (95)Hard Science (GPQA) (98)Agentic & Tool Use (82)Knowledge (MMLU) (45)Vision / Multimodal (96)

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."}]
  }'

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
プロバイダーマトリクスを見る →

ソース別スコア

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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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}
}

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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。

プレビュー
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