Moonshot AI

Kimi K3.1 Pro开源

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

#3发布于 2026年10月20日·Open Weights·2.8T MoE
textimage1.0M ctx推理
智商指数
94.2 #3
AAQI 68.0
输出速度
45 t/s
ITL 22.2 ms/tok
混合价格 (3:1)
$8 /1M
输入 $4/M · 输出 $20/M
上下文
1.0M
≈ 2,500 页 A4 · 最大输出 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)

缺少直接基准测量时,雷达图各轴由类别得分近似得出 — 详见 评分方法。

优势与取舍

优势所在

  • 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+

需要注意的权衡

  • 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

杀手级用例

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.

开发者快速上手与 API

请先设置 MOONSHOT_API_KEY — 获取 API 密钥
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."}]
  }'

官方资源与链接

API 部署

对比托管商与延迟

Groq、Cerebras、Together、DeepInfra、Fireworks、Bedrock 与 Azure 的吞吐量、TTFT 和缓存定价。

GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
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各榜单得分

实时对决

实时规格与架构

底层解析
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
发布日期
2026年10月20日
架构
Kimi K3.1 Pro — 2.8T MoE, ~40B active
参数量
2.8T MoE
开源协议
Open Weights
上下文窗口
1,000,000 tokens
最大输出
131,072 tokens
模态
text + image
缓存价格
读 $0.4 · 写 $5 /1M
推理
思考力度档位
输入价格
$4/M
输出价格
$20/M
输出速度
45 t/s
首Token延迟
—
数据更新
2026年10月22日
最低 GPU
Multi-node cluster (e.g. 2× 8-GPU H200 141GB nodes)

每月账单预估

每月预估支出
$0.00
正在计算相对 GPT-4o 的节省额…

引用与嵌入

GitHub Markdown 徽章
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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}
}

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