Moonshot AI
Kimi K3.1 Highspeedโอเพ่นซอร์ส
Latency-optimized serving tier of Kimi K3.1 — 1M context at flash-class throughput.
ดัชนีปัญญา
91.5 #13
AAQI 60.0
ความเร็วขาออก
130 t/s
ITL 7.7 ms/tok
ราคาเฉลี่ย (3:1)
$3.13 /1M
ขาเข้า $1.5/M · ขาออก $8/M
บริบท
1.0M
≈ 2,500 หน้า A4 · ขาออกสูงสุด 65,536
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
Kimi K3.1 Highspeed
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
แกนเรดาร์ประมาณจากคะแนนหมวดหมู่เมื่อไม่มีการวัดเบนช์มาร์กโดยตรง — ดู ระเบียบวิธี
จุดแข็งและข้อแลกเปลี่ยน
จุดที่ชนะ
- 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
สิ่งที่ต้องระวัง
- 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
กรณีใช้งานเด็ด
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.
ควิกสตาร์ตสำหรับนักพัฒนาและ API
ตั้งค่า
MOONSHOT_API_KEY ก่อน — รับคีย์ APIcurl 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."}]
}'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-highspeed",
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-highspeed",
messages: [{ role: "user", content: "Refactor this function for O(n) time and explain the change." }],
}),
});
console.log((await res.json()).choices[0].message.content);ทรัพยากรและลิงก์อย่างเป็นทางการ
การใช้งาน API
เปรียบเทียบโฮสต์และเวลาแฝง
อัตราความเร็ว TTFT และราคาแคชบน Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock และ Azure
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
คะแนนแยกตามแหล่งข้อมูล
คะแนนแยกตามหมวดหมู่
ผลการทดสอบ Benchmark
การแข่งขันสดแบบตัวต่อตัว
สเปกสดและสถาปัตยกรรม
ภายใต้ฝากระโปรง
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
วันที่เปิดตัว
20 ต.ค. 2569
สถาปัตยกรรม
Kimi K3.1 Highspeed — 2.8T MoE, speculative decode
พารามิเตอร์
2.8T MoE
สัญญาอนุญาต
Open Weights
ขนาดคอนเทกซ์
1,000,000 tokens
เอาต์พุตสูงสุด
65,536 tokens
โมดัลิตี
text + image
ราคาแคช
อ่าน $0.15 · เขียน $1.88 /1M
การให้เหตุผล
ระดับความพยายาม
ราคาขาเข้า
$1.5/M
ราคาขาออก
$8/M
ความเร็วขาออก
130 t/s
เวลาถึงโทเค็นแรก
—
อัปเดตข้อมูล
22 ต.ค. 2569
ฮาร์ดแวร์และการอนุมานในเครื่อง
ข้อมูล: Convly AI (CC BY 4.0) ↗GPU ขั้นต่ำ
Multi-node cluster (e.g. 2× 8-GPU H200 141GB nodes)
ค่าใช้จ่ายรายเดือนโดยประมาณ
ค่าใช้จ่ายรายเดือนโดยประมาณ
$0.00
กำลังคำนวณการประหยัดเทียบ GPT-4o…
อ้างอิงและฝัง
ป้าย GitHub Markdown
Loading badge markdown...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}
}ฝังป้ายคะแนน
เพิ่มป้าย Podium Score แบบสดลงใน README ของ GitHub หรือ Hugging Face — ลิงก์กลับไปยังอันดับสด
ตัวอย่าง
Markdown
Loading badge snippet...HTML
Loading badge snippet...โมเดลอื่นจาก Moonshot AI
โมเดลทางเลือก
ทางเลือกที่ใกล้เคียงที่สุดสำหรับ Kimi K3.1 Highspeed โดยอิงตามความสามารถ ราคา และคะแนนเบนช์มาร์ก