Moonshot AI

Kimi K3.1 HighspeedAberto

Latency-optimized serving tier of Kimi K3.1 — 1M context at flash-class throughput.

#13lançado 20 de out. de 2026·Open Weights·2.8T MoE
textimage1.0M ctxraciocínio
Provedores de APIObter chave de API →vs Kimi K3.1 ProRanking
Inteligência
91.5 #13
AAQI 60.0
Velocidade de saída
130 t/s
ITL 7.7 ms/tok
Preço combinado (3:1)
$3.13 /1M
Entrada $1.5/M · Saída $8/M
Contexto
1.0M
≈ 2,500 páginas A4 · saída máx. 65,536

Quality Domain Radar

6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship

Kimi K3.1 Highspeed
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
Coding (60)Mathematics (88)Hard Science (GPQA) (92)Agentic & Tool Use (74)Knowledge (MMLU) (38)Vision / Multimodal (90)

Os eixos do radar são aproximados a partir dos scores de categoria quando faltam medições diretas — veja Metodologia.

Pontos fortes e trade-offs

Onde vence

  • 130 tok/s — fastest 1M-context open model
  • Roughly half the Pro tier’s blended price
  • Same agentic tool-use lineage as K3.1 Pro

Pontos de atenção

  • Caps reasoning effort vs. Pro — drops on the hardest tasks
  • 65K output window vs. 131K on Pro
  • Still needs multi-node serving to self-host

Casos de uso matadores

Real-time agent loops
High-throughput tool calling for interactive copilots.
High-volume RAG
Cheap 1M-context reads over large corpora.
Voice-adjacent LLM backends
Sub-second first token keeps spoken agents snappy.

Quickstart do desenvolvedor e API

Defina primeiro MOONSHOT_API_KEY — obter uma chave de 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-highspeed",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Refactor this function for O(n) time and explain the change."}]
  }'

Recursos e links oficiais

Implantação de API

Comparar hosts e latência

Throughput, TTFT e preços de cache na Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock e Azure.

GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
Ver matriz de provedores →

Pontuações por fonte

Confrontos diretos ao vivo

Especificações ao vivo e arquitetura

Por baixo do capô
Kimi K3.1 Highspeed — 2.8T MoE, speculative decode
  • Same K3.1 weights served with aggressive speculative decoding
  • Sub-600ms TTFT at 130 tok/s on dedicated capacity
  • 1M context retained; 65K max output
  • Lower reasoning-effort ceiling than the Pro tier
Data de lançamento
20 de out. de 2026
Arquitetura
Kimi K3.1 Highspeed — 2.8T MoE, speculative decode
Parâmetros
2.8T MoE
Licença
Open Weights
Janela de contexto
1,000,000 tokens
Saída máx.
65,536 tokens
Modalidades
text + image
Preços de cache
leitura $0.15 · escrita $1.88 /1M
Raciocínio
Níveis de esforço
Preço de entrada
$1.5/M
Preço de saída
$8/M
Velocidade de saída
130 t/s
Tempo até o primeiro token
—
Dados atualizados
22 de out. de 2026
Hardware e inferência local
Dados: Convly AI (CC BY 4.0) ↗
GPU mín.
Multi-node cluster (e.g. 2× 8-GPU H200 141GB nodes)

Fatura mensal estimada

Gasto mensal estimado
$0.00
Calculando economia vs GPT-4o…

Citar e incorporar

Badge de Markdown do GitHub
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BibTeX
@misc{llmpodium2026kimik31highspeed,
  title = {Benchmark Analysis and Intelligence Evaluation of Kimi K3.1 Highspeed},
  author = {LLMPodium Research},
  year = {2026},
  url = {https://llmpodium.com/models/kimi-k3-1-highspeed}
}

Incorporar selo de pontuação

Adicione um selo de Podium Score ao seu README no GitHub ou Hugging Face — ele aponta para o ranking ao vivo.

Pré-visualização
Kimi K3.1 Highspeed LLMPodium Score
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