Moonshot AI
Kimi K3.1 Pro오픈소스
Moonshot’s 2.8T-parameter MoE flagship with 1M context, native multimodality and frontier reasoning.
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)
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 발급curl 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);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
출처별 점수
카테고리별 점수
벤치마크 결과
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
Loading badge markdown...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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대체 모델
성능, 가격 및 벤치마크 점수를 기반으로 한 Kimi K3.1 Pro의 주요 대체 모델.