Moonshot AI

Kimi K3.1 Proโอเพ่นซอร์ส

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

#3เปิดตัวเมื่อ 20 ต.ค. 2569·Open Weights·2.8T MoE
textimage1.0M ctxเหตุผล
ผู้ให้บริการ APIรับคีย์ API →เปรียบเทียบ Claude 5.5 Sonnetตารางอันดับ
ดัชนีปัญญา
94.2 #3
AAQI 68.0
ความเร็วขาออก
45 t/s
ITL 22.2 ms/tok
ราคาเฉลี่ย (3:1)
$8 /1M
ขาเข้า $4/M · ขาออก $20/M
บริบท
1.0M
≈ 2,500 หน้า A4 · ขาออกสูงสุด 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)

แกนเรดาร์ประมาณจากคะแนนหมวดหมู่เมื่อไม่มีการวัดเบนช์มาร์กโดยตรง — ดู ระเบียบวิธี

จุดแข็งและข้อแลกเปลี่ยน

จุดที่ชนะ

  • 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+

สิ่งที่ต้องระวัง

  • 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

กรณีใช้งานเด็ด

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.

ควิกสตาร์ตสำหรับนักพัฒนาและ API

ตั้งค่า MOONSHOT_API_KEY ก่อน — รับคีย์ 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-pro",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Refactor this function for O(n) time and explain the change."}]
  }'

ทรัพยากรและลิงก์อย่างเป็นทางการ

การใช้งาน API

เปรียบเทียบโฮสต์และเวลาแฝง

อัตราความเร็ว TTFT และราคาแคชบน Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock และ Azure

GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
ดูเมทริกซ์ผู้ให้บริการ →

คะแนนแยกตามแหล่งข้อมูล

การแข่งขันสดแบบตัวต่อตัว

สเปกสดและสถาปัตยกรรม

ภายใต้ฝากระโปรง
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
วันที่เปิดตัว
20 ต.ค. 2569
สถาปัตยกรรม
Kimi K3.1 Pro — 2.8T MoE, ~40B active
พารามิเตอร์
2.8T MoE
สัญญาอนุญาต
Open Weights
ขนาดคอนเทกซ์
1,000,000 tokens
เอาต์พุตสูงสุด
131,072 tokens
โมดัลิตี
text + image
ราคาแคช
อ่าน $0.4 · เขียน $5 /1M
การให้เหตุผล
ระดับความพยายาม
ราคาขาเข้า
$4/M
ราคาขาออก
$20/M
ความเร็วขาออก
45 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{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}
}

ฝังป้ายคะแนน

เพิ่มป้าย Podium Score แบบสดลงใน README ของ GitHub หรือ Hugging Face — ลิงก์กลับไปยังอันดับสด

ตัวอย่าง
Kimi K3.1 Pro LLMPodium Score
Markdown
Loading badge snippet...
HTML
Loading badge snippet...

โมเดลอื่นจาก Moonshot AI

โมเดลทางเลือก

ทางเลือกที่ใกล้เคียงที่สุดสำหรับ Kimi K3.1 Pro โดยอิงตามความสามารถ ราคา และคะแนนเบนช์มาร์ก

0 / 4