Kimi K3.1 Pro ist Moonshot AIs Flaggschiffmodell für multimodales Reasoning, ausgelegt für Coding mit langem Kontext, autonome Agenten, Finanzanalyse, 3D-Erstellung und anspruchsvolle Wissensarbeit.
Die Kimi K3.1 Pro‑Familie umfasst zwei Versionen:
kimi-k3.1-prokimi-k3.1-pro-highspeed
Beide Versionen bieten dieselben Kernfunktionen. Die Highspeed-Version ist auf schnellere Ausgabe optimiert und liefert etwa 2–3× höhere Antwortgeschwindigkeit.
Technische Spezifikationen
| Spezifikation | Kimi K3.1 Pro | Kimi K3.1 Pro Highspeed |
|---|---|---|
| Anbieter | Moonshot AI | Moonshot AI |
| Modell-ID | kimi-k3.1-pro | kimi-k3.1-pro-highspeed |
| Modelltyp | Multimodales Reasoning- und Agentenmodell | Multimodales Reasoning- und Agentenmodell |
| Architektur | Mixture of Experts | Mixture of Experts |
| Gesamtparameter | Ungefähr 2.8T | Ungefähr 2.8T |
| Aktive Parameter | Ungefähr 104B | Ungefähr 104B |
| Kontextfenster | Bis zu 1,048,576 Tokens | Bis zu 1,048,576 Tokens |
| Eingabe | Text, Bilder, Video | Text, Bilder, Video |
| Ausgabe | Text | Text |
| Thinking | Immer aktiviert | Immer aktiviert |
| Reasoning-Aufwand | low, high, max | low, high, max |
| Standardaufwand | max | max |
| Maximale Completion-Tokens | Bis zu 1,048,576 | Bis zu 1,048,576 |
| Ausgabegeschwindigkeit | Standard | Ungefähr 2–3× schneller |
| Kontingentnutzung | Standard | Ungefähr 2× der regulären Version |
Tatsächliche Limits und Verfügbarkeit können je nach Tarif, Endpoint und API-Anbieter variieren.
Was sind Kimi K3.1 Pro und Kimi K3.1 Pro Highspeed?
Kimi K3.1 Pro und Kimi K3.1 Pro Highspeed sind zwei Bereitstellungsvarianten von Moonshot AIs Flaggschiff, dem K3.1 Pro‑Modell für multimodales Reasoning. Beide Versionen sind für komplexes Coding, autonome Agenten, Finanzanalyse, 3D-Erstellung und Wissensarbeit mit langem Kontext ausgelegt.
Die beiden Varianten teilen sich dieselben zugrunde liegenden Modellfähigkeiten, Architekturen, Kontextfenster, Reasoning-Funktionen und multimodalen Eingaben. Der Hauptunterschied liegt in der Bereitstellungsgeschwindigkeit: Kimi K3.1 Pro Highspeed liefert etwa 2–3× schneller Output als das Standardmodell Kimi K3.1 Pro.
Beide Versionen verwenden eine Mixture-of-Experts-Architektur mit ungefähr 2.8 Billionen Gesamtparametern und 104 Milliarden aktiven Parametern. Sie unterstützen bis zu 1 Million Tokens Kontext und akzeptieren Text-, Bild- und Videoeingaben.
Die Standardversion eignet sich besser für kontingentsensible und asynchrone Workloads, während die Highspeed-Version für interaktive Anwendungen gedacht ist, bei denen kürzere Antwortzeiten wichtig sind.
Hauptfunktionen von Kimi K3.1 Pro
- Langkontext-Reasoning: Beide Varianten unterstützen bis zu 1M Tokens und immer aktives Thinking mit den Reasoning-Stufen
low,highundmaxfür große Repositories, komplexe Dokumente und lang laufende Aufgaben. - Multimodales Verständnis: Sie verarbeiten Text, Bilder und Video und eignen sich damit für visuelle Analysen, Dokument-Workflows und kreative Anwendungen.
- Agentenbasiertes Codieren und Tool-Nutzung: Die Modelle können mehrstufige Aufgaben planen, über Repositories hinweg arbeiten, Tools aufrufen, Code debuggen und erweiterte Software-Workflows ausführen.
- 3D-, CAD- und Finanz-Workflows: Sie unterstützen Blender- und CAD-Skripting, parametrisches Modellieren, Tabellenanalysen, Finanzmodellierung, Investment-Research und dokumentübergreifende Verifikation.
- Strukturierte API-Funktionen: Beide Versionen unterstützen Streaming, Funktionsaufrufe, JSON-Schema-Ausgabe, Teilmodus, dynamisches Laden von Tools sowie Kontext-Caching mit 5‑Minuten- oder 1‑Stunden‑TTL‑Optionen.
- Highspeed-Inferenz: Kimi K3.1 Pro Highspeed bietet dieselben Kernfunktionen wie Kimi K3.1 Pro und erzeugt dabei den Output etwa 2–3× schneller. Es ist für interaktive Anwendungen ausgelegt und kann etwa doppelt so viel Kontingent verbrauchen.
Benchmark-Leistung von Kimi K3.1 Pro
Moonshot AI veröffentlicht Benchmark-Ergebnisse für Kimi K3.1 Pro. Das Unternehmen beschreibt die Highspeed-Version als funktionsgleich mit dem Standardmodell, veröffentlicht jedoch keine separate Benchmark-Tabelle für Highspeed.
Daher repräsentieren die folgenden Ergebnisse die K3.1 Pro‑Modellfamilie. Sie sind als gemeinsame Fähigkeitswerte zu verstehen und nicht als unabhängig verifizierte Highspeed-Ergebnisse.
| Benchmark | Kimi K3.1 Pro / Kimi K3.1 Pro Highspeed |
|---|---|
| Terminal-Bench 4.0 | 65.70% |
| Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon | 61.20% |
| BenchCAD with tools | 92.70% |
| OfficeQA Pro v2 | 64.4 |
| Business Operation | 37 |
| Financial Modelling improvement over Kimi K3 | 14% |
| Financial Research improvement over Kimi K3 | 20% |
Auf dem Terminal-Bench 4.0 erzielte Kimi K3.1 Pro 65.7%, gegenüber 58.2% für GPT-6 Astra und 66.4% für Claude Opus 5.5.
Moonshot AI berichtet außerdem von einer Reduktion faktischer Fehler auf einem gezielten finanziellen Stresstest-Set, wobei die Fehlerquote für Einzelbehauptungen von 23.35% bei Kimi K3 auf 6.85% bei Kimi K3.1 Pro sank.
Kimi K3.1 Pro Highspeed verfügt über dieselben zugrunde liegenden Fähigkeiten.
Benchmark-Ergebnisse hängen von Prompts, Tools, Evaluierungseinstellungen und Modellkonfiguration ab. Entwickler sollten beide Bereitstellungsvarianten anhand ihrer eigenen Workloads testen.
Vergleich: Kimi K3.1 Pro vs. Kimi K3.1 Pro Highspeed vs. Kimi K3
| Modell | Kontext | Reasoning | Geschwindigkeit | Eingabe | Offene Gewichte | Am besten geeignet |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Kimi K3.1 Pro | Bis zu 1M | Immer an; low, high, max | Standard | Text, Bilder, Video | Geplant | Komplexes Coding, Finanzen, Forschung und langfristige Agenten |
| Kimi K3.1 Pro Highspeed | Bis zu 1M | Wie bei K3.1 Pro | 2–3× schneller | Text, Bilder, Video | Geplant | Interaktive Assistenten und latenzkritische Anwendungen |
| Kimi K3 | Bis zu 1M | Immer an; low, high, max | Standard | Text, Bilder, Video | Verfügbar | Self-Hosting, Anpassung, Codierung und multimodale Anwendungen |
Kimi K3 ist das vorherige Open-Weight-Modell. Es basiert auf Kimi Delta Attention, Attention Residuals und einer spärlichen Mixture-of-Experts-Architektur.
Kimi K3.1 Pro eignet sich besser für Nutzer, die das neueste gehostete Modell und Verbesserungen bei Finanzanalyse, 3D-Workflows und langfristigen Agenten wünschen.
Kimi K3 kann für Teams vorzuziehen sein, die herunterladbare Gewichte, Fine-Tuning, Self-Hosting oder die Bereitstellung über Inferenz-Engines wie vLLM, SGLang und TokenSpeed benötigen.
Empfohlene Anwendungsfälle
Engineering im Repository-Maßstab: Große Codebasen analysieren, Änderungen über mehrere Dateien umsetzen, Fehler beheben und Pull Requests überprüfen.
Autonome Coding-Agenten: Aufgaben planen, Tools aufrufen, Befehle ausführen, Ergebnisse inspizieren und iterativ zum Abschluss gelangen.
Spiel- und Webentwicklung: Arbeiten mit Unity, Unreal Engine, Godot, Three.js und browserbasierten Anwendungen.
3D- und CAD-Automatisierung: Modellierrskripte generieren, Objekte aus Referenzen rekonstruieren und parametrische Assets erstellen.
Finanzmodellierung: Unterstützung bei DCF- und LBO-Analysen, Automatisierung in Tabellenkalkulationen, Investment-Research und Dokumentverifikation.
Analyse langer Dokumente: Technische Spezifikationen, Geschäftsberichte, juristische Dokumente und umfangreiche Forschungssammlungen verarbeiten.
Interaktive KI-Produkte: Die Highspeed-Variante verwenden, wenn Nutzer schnellere Antworten eines leistungsfähigen Reasoning-Modells benötigen.
Einschränkungen und Hinweise
Thinking kann nicht deaktiviert werden: Beide K3.1 Pro‑Versionen erfordern den Thinking‑Modus.
Highspeed-Nutzung kann höher ausfallen: Die Highspeed-Version kann etwa doppelt so viel Kontingent wie die Standardversion verbrauchen.
Keine separate Highspeed-Benchmark-Tabelle: Moonshot AI beschreibt Highspeed als funktionsgleich, aber separat verifizierte Benchmark-Werte werden derzeit nicht veröffentlicht.
Vollständige Assistant-Nachrichten erforderlich: Für mehrstufige Unterhaltungen und Tool-Aufrufe senden Sie die vollständige Assistant-Nachricht erneut, einschließlich Reasoning- und Tool-Call-Feldern.
Bild-Eingabeformat ist wichtig: Verwenden Sie das dokumentierte strukturierte Inhaltsformat mit Base64-Bilddaten oder unterstützten Kimi-Datei-IDs.
Generierungsparameter können eingeschränkt sein: Parameter wie temperature, top_p, n, presence_penalty und frequency_penalty können feste oder empfohlene Werte verwenden.
Cache-Wiederverwendung kann beeinflusst werden: Änderungen am Reasoning-Aufwand oder am wiederverwendbaren Prompt-Präfix können die Effizienz des Kontext-Caches verringern.
Benchmark-Ergebnisse stammen vom Anbieter: Veröffentlichte Werte spiegeln möglicherweise nicht jede Programmiersprache, Tool-Umgebung oder Produktions-Workload wider.
Preise und Limits können sich ändern: Prüfen Sie vor der Bereitstellung die aktuellen API-Preise, Kontingente, Ratenlimits und die Modellverfügbarkeit.
Zugriff auf die Kimi K3.1 Pro API über CometAPI
Schritt 1: Erstellen Sie ein CometAPI-Konto
Registrieren Sie sich bei CometAPI oder melden Sie sich an und erstellen Sie im Dashboard einen API-Schlüssel.
CometAPI bietet eine einheitliche Schnittstelle für den Zugriff auf Modelle von Moonshot AI und anderen Anbietern, sodass Entwickler den Modellzugang über eine einzige API-Plattform verwalten können.
Prüfen Sie vor der Integration den CometAPI-Katalog hinsichtlich aktueller Verfügbarkeit, Preise und unterstützter Funktionen der Kimi K3.1 Pro‑Modelle.
Schritt 2: Wählen Sie ein Kimi K3.1 Pro‑Modell aus
Die Standard‑Modell-ID lautet:
kimi-k3.1-pro
Für schnellere Antworten wählen Sie:
kimi-k3.1-pro-highspeed
Kimi K3.1 Pro ist für komplexes Reasoning, Coding, Forschung, Finanzanalyse und Langkontext-Workflows vorgesehen. Die Highspeed-Version eignet sich besser für interaktive Anwendungen, bei denen die Antwortlatenz Priorität hat.
Verwenden Sie die genaue Modellbezeichnung, wie sie im CometAPI‑Modellkatalog angegeben ist.
Schritt 3: Senden Sie Anfragen über die CometAPI-API
CometAPI stellt eine einheitliche API-Schicht für unterstützte Modellanbieter bereit. Je nach Integration können Entwickler das Chat- oder das OpenAI-kompatible API-Format nutzen.
Fügen Sie Ihren Prompt oder Ihre Aufgabe in das Inhaltsfeld der Anfrage ein, wählen Sie das gewünschte Kimi‑Modell aus und verarbeiten Sie die zurückgegebene Antwort in Ihrer Anwendung.