Kimi K3.1 Pro

Fiche modèle · Moonshot AI · kimi-k3.1-pro

Kimi K3.1 Pro is the first model in Moonshot AI's K3.1 series, a post-trained version of Kimi K3 built with substantially larger post-training compute and large-scale joint reinforcement learning across hundreds of domains. Moonshot describes it as its most capable 3T-class open-weight model, with a 1,048,576-token context window, text/image/video input, tool calling, structured output, and always-on reasoning (low, high, or max; Moonshot API default max). max_completion_tokens defaults to 131,072 and can be raised to 1,048,576. It targets long-horizon coding, 3D creation and CAD, financial research, and other agentic work. Pricing is a one-third cut from K3 ($2 / $10 vs $3 / $15 per MTok). A Highspeed variant (kimi-k3.1-pro-highspeed) offers 2-3x the speed with the same capabilities at $4 / $20 (cached input $0.20). Full weights are scheduled for release by Nov 4, 2026.

Fiches modèles

Identité

OrganisationMoonshot AI
Pays—
Famille—
Typellm
Date de sortie2026-10-23
Licenceunknown
Licence commercialenon
Licence open sourcenon
Poids ouvertsnon
Auto-hébergement (DGX Spark)non — poids fermés
Modalitésimage|text|video
Fenêtre de contexte—
KV cache / token (Q8)—
Paramètres totaux—
Paramètres actifs (session)—
Source des paramètres actifs—
Curation des paramètres actifs—
Prix par session4.00 $ (1 000 000 tokens entrée + 200 000 sortie, prix le moins cher par fournisseur)
Tokens / tâche (Data Players)1.2 M
Tokens / tâche (Terminal-Bench)83.3 M (est.)
Ratio Terminal-Bench / Data Players69.4×
Coût / tâche (Terminal-Bench)33.59 $ (est.)
Tokens d'entraînement—
Coupure de connaissance—
Créé le2026-10-29T18:18:29.106356Z
Mis à jour le2026-11-04T06:05:15.029517Z
SourceLLM Stats
URLhttps://llm-stats.com/models/kimi-k3.1-pro
Tokens/tâche

Prix par fournisseur

Prix

Statut du modèle (offres + auto-hébergement) : non.

Toutes sources confondues : catalogue llm-stats, routeurs EUrouter/Cortecs et catalogues directs (OVHcloud, Scaleway, Infomaniak). Les prix sont convertis en USD pour la comparaison ; le prix publié et le taux BCE utilisé sont dans l'infobulle. Les prix inconnus restent indiqués « — ».

FournisseurSourceSouverainetéEntrée (/M tok)Sortie (/M tok)QuantificationContexteLatence (s)Débit (tok/s)Statut
Moonshot AIllm-statsnon2.00 $10.00 $————active

Souveraineté qualifiée par offre (modèle × fournisseur) ; survolez le badge pour les critères.

Souveraineté

Scores par catégorie (top_scores)

CatégorieScore
knowledge0.20
legal0.20
math0.60
multimodal0.80
physics0.90
productivity1 678.00
reasoning141.60
safety0.50
science0.80
search0.90
general118.10
agents220.80
biology0.90
chemistry0.90
code0.60
systems0.40
tool_calling0.60
vision0.70

Scores par benchmark

BenchmarkCatégorieScoreMaxNormalisé (API)VérifiéAuto-déclaréDaté du
aa-briefcase-1.1agents1 678.003 000.000.56nonoui2026-11-04T06:05:15.103049Z
agents-last-examagents0.431.000.43nonoui2026-11-04T06:05:15.094254Z
apex-agentsreasoning0.671.000.67nonoui2026-11-04T06:05:15.106094Z
automationbench-aaagents0.731.000.73nonoui2026-11-04T06:05:15.097363Z
babyvisionvision0.951.000.95nonoui2026-11-04T06:05:15.085577Z
benchcadcode0.731.000.73nonoui2026-11-04T06:05:15.049945Z
benchcad-with-python-toolcode0.931.000.93nonoui2026-11-04T06:05:15.052935Z
biomysterybenchbiology0.811.000.81nonoui2026-11-04T06:05:15.067573Z
browsecompreasoning0.921.000.92nonoui2026-11-04T06:05:15.064712Z
chartographyvision0.901.000.90nonoui2026-11-04T06:05:15.082713Z
charxiv-rreasoning0.891.000.89nonoui2026-11-04T06:05:15.070377Z
deepswecode0.761.000.76nonoui2026-11-04T06:05:15.041521Z
exploitbenchcode0.751.000.75nonoui2026-11-04T06:05:15.115030Z
exploitgymagents0.211.000.21nonoui2026-11-04T06:05:15.117741Z
gdp-pdfgeneral0.351.000.35nonoui2026-11-04T06:05:15.079766Z
gdpval-aa-2.1general1 846.003 000.000.62nonoui2026-11-04T06:05:15.100202Z
gpqareasoning0.941.000.94nonoui2026-11-04T06:05:15.061715Z
harveys-legal-agent-benchmarklegal0.241.000.24nonoui2026-11-04T06:05:15.111951Z
humanity's-last-examreasoning0.511.000.51nonoui2026-11-04T06:05:15.055858Z
humanity's-last-exam-(with-tools)reasoning0.701.000.70nonoui2026-11-04T06:05:15.058636Z
kimi-code-bench-v2agents0.771.000.77nonoui2026-11-04T06:05:15.047101Z
mmmu-provision0.841.000.84nonoui2026-11-04T06:05:15.073457Z
mmmu-pro-with-toolsvision0.901.000.90nonoui2026-11-04T06:05:15.076526Z
officeqa-proagents0.671.000.67nonoui2026-11-04T06:05:15.109088Z
perceptionbenchvision0.681.000.68nonoui2026-11-04T06:05:15.091217Z
posttrainbenchagents0.361.000.36nonoui2026-11-04T06:05:15.044347Z
swe-marathoncode0.521.000.52nonoui2026-11-04T06:05:15.038739Z
terminal-bench-4.0reasoning0.661.000.66nonoui2026-11-04T06:05:15.032750Z
terminal-bench-science-0.1reasoning0.381.000.38nonoui2026-11-04T06:05:15.035569Z
zerobenchvision0.39100.000.39nonoui2026-11-04T06:05:15.088414Z

Classements

CatégorieRangScoreNote conservatriceBenchmarks évaluésMéthodeDaté duProvenance
agents6220.8041.4616trueskill2026-11-04T08:08:47.839150Zrankings
code90.6042.7810trueskill2026-11-04T08:08:39.742311Zrankings
knowledge80.2018.181trueskill2026-11-04T08:08:45.139626Zrankings
math240.6038.602trueskill2026-11-04T08:08:42.442591Zrankings
multimodal20.8040.7810trueskill2026-11-04T08:08:46.488887Zrankings
reasoning6141.6054.2725trueskill2026-11-04T08:08:41.093494Zrankings

Lecture : Note conservatrice = borne basse TrueSkill (niveau estimé − marge d’incertitude) ; Benchmarks évalués = nombre de benchmarks de la catégorie pris en compte. À performances égales, un modèle évalué sur moins de benchmarks obtient une note plus basse : la note ne se déduit pas d’un seul score. Provenance : rankings = top 50 de /rankings ; model_history = historique du modèle (/models/{id}/history), utilisé pour les rangs au-delà du top 50.

Données

Dates de curation (récupération depuis l'API) : models 2026-11-04 · benchmarks 2026-11-04 · scores 2026-11-04 · updates 2026-11-04 · account 2026-11-04 · model_history 2026-11-04 · rankings 2026-11-04