Moonshot AI

Kimi K3.1 Pro오픈소스

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

#3출시일: 2026년 10월 20일·Open Weights·2.8T MoE
textimage1.0M ctx추론
지능 지수
94.2 #3
AAQI 68.0
출력 속도
45 t/s
ITL 22.2 ms/tok
블렌디드 가격 (3:1)
$8 /1M
입력 $4/M · 출력 $20/M
컨텍스트
1.0M
≈ A4 2,500페이지 · 최대 출력 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)

직접적인 벤치마크 측정이 없는 경우 레이더 축은 카테고리 점수로 근사됩니다 — 평가 방법 참조.

강점과 트레이드오프

강점

  • 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+

주의할 점

  • 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

핵심 사용 사례

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.

개발자 퀵스타트 및 API

먼저 MOONSHOT_API_KEY를 설정하세요 — API 키 발급
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."}]
  }'

공식 리소스 및 링크

API 배포

호스트 및 레이턴시 비교

Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock, Azure의 처리량, TTFT, 캐시 가격.

GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
제공자 매트릭스 보기 →

출처별 점수

실시간 맞대결

실시간 스펙 및 아키텍처

내부 구조
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
출시일
2026년 10월 20일
아키텍처
Kimi K3.1 Pro — 2.8T MoE, ~40B active
파라미터 수
2.8T MoE
라이선스
Open Weights
컨텍스트 창
1,000,000 tokens
최대 출력
131,072 tokens
모달리티
text + image
캐시 가격
읽기 $0.4 · 쓰기 $5 /1M
추론
에포트 레벨
입력 가격
$4/M
출력 가격
$20/M
출력 속도
45 t/s
첫 토큰 생성 시간
—
데이터 업데이트
2026년 10월 22일
하드웨어 및 로컬 추론
데이터: Convly AI (CC BY 4.0) ↗
최소 GPU
Multi-node cluster (e.g. 2× 8-GPU H200 141GB nodes)

월 예상 청구액

월 예상 지출
$0.00
GPT-4o 대비 절감액 계산 중…

인용 및 임베드

GitHub Markdown 배지
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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}
}

점수 배지 삽입

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미리보기
Kimi K3.1 Pro LLMPodium Score
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대체 모델

성능, 가격 및 벤치마크 점수를 기반으로 한 Kimi K3.1 Pro의 주요 대체 모델.

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