Moonshot AI
Kimi K3.1 Highspeedاوپن
Latency-optimized serving tier of Kimi K3.1 — 1M context at flash-class throughput.
ذہانت
91.5 #13
AAQI 60.0
آؤٹ پٹ رفتار
130 t/s
ITL 7.7 ms/tok
مخلوط قیمت (3:1)
$3.13 /1M
ان پٹ $1.5/M · آؤٹ پٹ $8/M
سیاق
1.0M
≈ 2,500 A4 صفحات · زیادہ سے زیادہ آؤٹ پٹ 65,536
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
Kimi K3.1 Highspeed
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
جہاں براہ راست بینچ مارک پیمائش موجود نہیں، ریڈار محور زمرہ سکورز سے تخمینی ہیں — طریقہ کار دیکھیں۔
طاقتیں اور سمجھوتے
جہاں یہ آگے ہے
- 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
جن باتوں پر دھیان دیں
- 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
کلر استعمال کے کیسز
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.
ڈویلپر کوک اسٹارٹ اور API
پہلے
MOONSHOT_API_KEY سیٹ کریں — API کی حاصل کریںcurl 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);سرکاری وسائل اور لنکس
API تعیناتی
ہوسٹس اور لیٹنسی کا موازنہ
Groq، Cerebras، Together، DeepInfra، Fireworks، Bedrock اور Azure پر تھروپٹ، TTFT اور کیش قیمتیں۔
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
ذریعے کے لحاظ سے اسکور
زمرے کے لحاظ سے اسکور
بینچ مارک نتائج
براہ راست لائیو مقابلے
لائیو وضاحتیں اور آرکیٹیکچر
اندرونی ڈھانچہ
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
اجرا کی تاریخ
20 اکتوبر، 2026
آرکیٹیکچر
Kimi K3.1 Highspeed — 2.8T MoE, speculative decode
پیرامیٹرز
2.8T MoE
لائسنس
Open Weights
سیاق ونڈو
1,000,000 tokens
زیادہ سے زیادہ آؤٹ پٹ
65,536 tokens
موڈیلٹیز
text + image
کیش قیمتیں
ریڈ $0.15 · رائٹ $1.88 /1M
استدلال
ایفرٹ لیولز
ان پٹ قیمت
$1.5/M
آؤٹ پٹ قیمت
$8/M
آؤٹ پٹ رفتار
130 t/s
پہلے ٹوکن تک کا وقت
—
ڈیٹا اپڈیٹ
22 اکتوبر، 2026
ہارڈویئر اور مقامی انفرینس
ڈیٹا: Convly AI (CC BY 4.0) ↗کم از کم GPU
Multi-node cluster (e.g. 2× 8-GPU H200 141GB nodes)
اندازاً ماہانہ بل
اندازاً ماہانہ اخراجات
$0.00
GPT-4o کے مقابلے میں بچت کا حساب…
حوالہ اور ایمبیڈ
GitHub Markdown بیج
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}
}اسکور بیج شامل کریں
اپنے GitHub یا Hugging Face README میں لائیو Podium اسکور بیج لگائیں — یہ لائیو درجہ بندی پر لے جاتا ہے۔
پیش منظر
Markdown
Loading badge snippet...HTML
Loading badge snippet...Moonshot AI کے مزید ماڈلز
متبادل ماڈلز
صلاحیت، قیمت اور بینچ مارک اسکورز کی بنیاد پر Kimi K3.1 Highspeed کے قریب ترین متبادل۔