Kimi K3.1 Pro adalah model penalaran multimodal andalan Moonshot AI untuk pengodean berkonteks panjang, agen otonom, analisis finansial, kreasi 3D, dan pekerjaan pengetahuan tingkat lanjut.
Keluarga Kimi K3.1 Pro mencakup dua versi:
kimi-k3.1-prokimi-k3.1-pro-highspeed
Kedua versi menawarkan kapabilitas inti yang sama. Versi Highspeed dioptimalkan untuk keluaran lebih cepat dan menyediakan kecepatan respons sekitar 2–3× lebih tinggi.
Spesifikasi Teknis
| Spesifikasi | Kimi K3.1 Pro | Kimi K3.1 Pro Highspeed |
|---|---|---|
| Penyedia | Moonshot AI | Moonshot AI |
| ID Model | kimi-k3.1-pro | kimi-k3.1-pro-highspeed |
| Jenis Model | Model penalaran multimodal dan agen | Model penalaran multimodal dan agen |
| Arsitektur | Mixture of Experts | Mixture of Experts |
| Total Parameter | Approximately 2.8T | Approximately 2.8T |
| Parameter Aktif | Approximately 104B | Approximately 104B |
| Jendela Konteks | Up to 1,048,576 tokens | Up to 1,048,576 tokens |
| Input | Text, images, video | Text, images, video |
| Keluaran | Text | Text |
| Thinking | Always enabled | Always enabled |
| Upaya Penalaran | low, high, max | low, high, max |
| Upaya Bawaan | max | max |
| Token Penyelesaian Maksimum | Up to 1,048,576 | Up to 1,048,576 |
| Kecepatan Keluaran | Standard | Approximately 2–3× faster |
| Penggunaan Kuota | Standard | Approximately 2× the regular version |
Batas dan ketersediaan aktual dapat bervariasi menurut paket, endpoint, dan penyedia API.
Apa itu Kimi K3.1 Pro & Kimi K3.1 Pro Highspeed?
Kimi K3.1 Pro dan Kimi K3.1 Pro Highspeed adalah dua varian penyajian dari model penalaran multimodal K3.1 Pro andalan Moonshot AI. Kedua versi dirancang untuk pengodean kompleks, agen otonom, analisis finansial, kreasi 3D, dan pekerjaan pengetahuan dengan konteks panjang.
Kedua varian berbagi kapabilitas model dasar, arsitektur, jendela konteks, fitur penalaran, dan input multimodal yang sama. Perbedaan utama adalah kecepatan penyajian: Kimi K3.1 Pro Highspeed menghadirkan keluaran sekitar 2–3× lebih cepat dibanding model Kimi K3.1 Pro standar.
Kedua versi menggunakan arsitektur Mixture-of-Experts dengan approximately 2.8 trillion total parameters dan 104 billion active parameters. Mereka mendukung hingga 1 million token konteks dan menerima input teks, gambar, dan video.
Versi standar lebih cocok untuk beban kerja yang memperhatikan kuota dan asinkron, sementara versi Highspeed ditujukan untuk aplikasi interaktif di mana waktu respons yang lebih singkat penting.
Fitur Utama Kimi K3.1 Pro
- Long-context reasoning: Kedua varian mendukung hingga 1M token dan thinking yang selalu aktif, dengan
low,high, danmaxtingkat penalaran untuk repositori besar, dokumen kompleks, dan tugas jangka panjang. - Multimodal understanding: Mereka memproses teks, gambar, dan video, sehingga cocok untuk analisis visual, alur kerja dokumen, dan aplikasi kreatif.
- Agentic coding and tool use: Model dapat merencanakan tugas multi-langkah, bekerja lintas repositori, memanggil alat, men-debug kode, dan mengeksekusi alur kerja perangkat lunak yang diperluas.
- 3D, CAD, and financial workflows: Mereka mendukung scripting Blender dan CAD, pemodelan parametrik, analisis spreadsheet, pemodelan keuangan, riset investasi, dan verifikasi lintas dokumen.
- Structured API capabilities: Kedua versi mendukung streaming, function calling, keluaran skema JSON, mode parsial, pemuatan alat dinamis, dan cache konteks dengan opsi TTL 5 menit atau 1 jam.
- Highspeed inference: Kimi K3.1 Pro Highspeed menyediakan kapabilitas inti yang sama seperti Kimi K3.1 Pro sambil menghasilkan keluaran sekitar 2–3× lebih cepat. Ini dirancang untuk aplikasi interaktif dan dapat mengonsumsi sekitar dua kali kuota.
Performa Benchmark Kimi K3.1 Pro
Moonshot AI memublikasikan hasil benchmark untuk Kimi K3.1 Pro. Perusahaan menggambarkan versi Highspeed sebagai setara kapabilitas dengan model standar, namun tidak memublikasikan tabel benchmark terpisah untuk Highspeed.
Karena itu, hasil di bawah ini merepresentasikan keluarga model K3.1 Pro. Hasil ini harus diperlakukan sebagai kapabilitas bersama, bukan skor Highspeed yang diverifikasi secara independen.
| 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% |
Pada Terminal-Bench 4.0, Kimi K3.1 Pro meraih 65.7%, dibanding 58.2% untuk GPT-6 Astra dan 66.4% untuk Claude Opus 5.5.
Moonshot AI juga melaporkan pengurangan kesalahan faktual pada set stress test keuangan yang ditargetkan, dengan tingkat kesalahan klaim tunggal turun dari 23.35% untuk Kimi K3 menjadi 6.85% untuk Kimi K3.1 Pro.
Kimi K3.1 Pro Highspeed memiliki kapabilitas dasar yang sama.
Hasil benchmark bergantung pada prompt, alat, pengaturan evaluasi, dan konfigurasi model. Pengembang sebaiknya menguji kedua varian penyajian terhadap beban kerja mereka sendiri.
Perbandingan: Kimi K3.1 Pro vs Kimi K3.1 Pro Highspeed vs Kimi K3
| Model | Konteks | Penalaran | Kecepatan | Input | Bobot Terbuka | Kecocokan Terbaik |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Kimi K3.1 Pro | Up to 1M | Always on; low, high, max | Standard | Text, images, video | Planned | Pengodean kompleks, finansial, riset, dan agen horizon panjang |
| Kimi K3.1 Pro Highspeed | Up to 1M | Same as K3.1 Pro | 2–3× faster | Text, images, video | Planned | Asisten interaktif dan aplikasi sensitif latensi |
| Kimi K3 | Up to 1M | Always on; low, high, max | Standard | Text, images, video | Available | Hosting mandiri, kustomisasi, pengodean, dan aplikasi multimodal |
Kimi K3 adalah model bobot terbuka pendahulu. Model ini berbasis pada Kimi Delta Attention, Attention Residuals, dan arsitektur Mixture-of-Experts yang sparse.
Kimi K3.1 Pro lebih cocok bagi pengguna yang menginginkan model yang dihosting terbaru dan peningkatan dalam analisis finansial, alur kerja 3D, serta agen horizon panjang.
Kimi K3 mungkin lebih disukai oleh tim yang memerlukan bobot yang dapat diunduh, fine-tuning, hosting mandiri, atau deployment melalui mesin inferensi seperti vLLM, SGLang, dan TokenSpeed.
Kasus Penggunaan yang Direkomendasikan
Rekayasa skala repositori: Menganalisis basis kode besar, menerapkan perubahan multi-berkas, men-debug kegagalan, dan meninjau pull request.
Agen pengodean otonom: Merencanakan tugas, memanggil alat, mengeksekusi perintah, memeriksa hasil, dan beriterasi hingga selesai.
Pengembangan game dan web: Bekerja dengan Unity, Unreal Engine, Godot, Three.js, dan aplikasi berbasis peramban.
Automasi 3D dan CAD: Menghasilkan skrip pemodelan, merekonstruksi objek dari referensi, dan membuat aset parametrik.
Pemodelan keuangan: Mendukung analisis DCF dan LBO, otomatisasi spreadsheet, riset investasi, dan verifikasi lintas dokumen.
Analisis dokumen panjang: Memproses spesifikasi teknis, laporan tahunan, dokumen hukum, dan koleksi riset skala besar.
Produk AI interaktif: Gunakan varian Highspeed ketika pengguna memerlukan respons lebih cepat dari model penalaran berkapabilitas tinggi.
Batasan dan Pertimbangan
Thinking tidak dapat dinonaktifkan: Kedua versi K3.1 Pro memerlukan mode thinking.
Penggunaan Highspeed mungkin lebih tinggi: Versi Highspeed dapat mengonsumsi sekitar dua kali kuota versi standar.
Tidak ada tabel benchmark terpisah untuk Highspeed: Moonshot AI menggambarkan Highspeed sebagai setara kapabilitas, namun skor benchmark yang diverifikasi secara terpisah saat ini belum dipublikasikan.
Pesan asisten lengkap diperlukan: Untuk percakapan multi-giliran dan pemanggilan alat, kirim ulang pesan asisten lengkap, termasuk bidang penalaran dan pemanggilan alat.
Format input gambar penting: Gunakan format konten terstruktur dengan data gambar Base64 atau ID file Kimi yang didukung.
Parameter generasi mungkin dibatasi: Parameter seperti temperature, top_p, n, presence_penalty, dan frequency_penalty mungkin menggunakan nilai tetap atau yang direkomendasikan.
Penggunaan ulang cache dapat terpengaruh: Mengubah upaya penalaran atau prefiks prompt yang dapat digunakan ulang dapat mengurangi efisiensi cache konteks.
Hasil benchmark dilaporkan oleh penyedia: Skor yang dipublikasikan mungkin tidak mencerminkan setiap bahasa pemrograman, lingkungan alat, atau beban kerja produksi.
Harga dan batas dapat berubah: Konfirmasikan harga API, kuota, batas laju, dan ketersediaan model saat ini sebelum deployment.
Cara Mengakses API Kimi K3.1 Pro melalui CometAPI
Langkah 1: Buat Akun CometAPI
Daftar atau masuk ke CometAPI dan buat kunci API dari dasbor.
CometAPI menyediakan antarmuka terpadu untuk mengakses model dari Moonshot AI dan penyedia lain, memungkinkan pengembang mengelola akses model melalui satu platform API.
Sebelum integrasi, periksa katalog CometAPI untuk ketersediaan saat ini, harga, dan kapabilitas yang didukung oleh model Kimi K3.1 Pro.
Langkah 2: Pilih Model Kimi K3.1 Pro
ID model standar adalah:
kimi-k3.1-pro
Untuk respons lebih cepat, pilih:
kimi-k3.1-pro-highspeed
Kimi K3.1 Pro ditujukan untuk penalaran kompleks, pengodean, riset, analisis finansial, dan alur kerja konteks panjang. Versi Highspeed lebih cocok untuk aplikasi interaktif di mana latensi respons menjadi prioritas.
Gunakan pengenal model persis seperti yang ditampilkan di katalog model CometAPI.
Langkah 3: Kirim Permintaan melalui API CometAPI
CometAPI menyediakan lapisan API terpadu untuk penyedia model yang didukung. Bergantung pada integrasi, pengembang dapat menggunakan format API Chat atau yang kompatibel dengan OpenAI.
Tambahkan prompt atau tugas Anda ke bidang konten permintaan, pilih model Kimi yang diinginkan, dan proses respons yang dikembalikan di aplikasi Anda.