Kimi K3.1 Pro is het vlaggenschip-multimodale redeneermodel van Moonshot AI voor coderen met lange context, autonome agents, financiële analyse, 3D-creatie en geavanceerd kenniswerk.
De Kimi K3.1 Pro-familie omvat twee versies:
kimi-k3.1-prokimi-k3.1-pro-highspeed
Beide versies bieden dezelfde kernmogelijkheden. De Highspeed-versie is geoptimaliseerd voor snellere output en levert ongeveer 2–3× hogere reactiesnelheid.
Technische specificaties
| Specificatie | Kimi K3.1 Pro | Kimi K3.1 Pro Highspeed |
|---|---|---|
| Aanbieder | Moonshot AI | Moonshot AI |
| Model-ID | kimi-k3.1-pro | kimi-k3.1-pro-highspeed |
| Modeltype | Multimodaal redeneer- en agentmodel | Multimodaal redeneer- en agentmodel |
| Architectuur | Mixture-of-Experts | Mixture-of-Experts |
| Totaal aantal parameters | Approximately 2.8T | Approximately 2.8T |
| Actieve parameters | Approximately 104B | Approximately 104B |
| Contextvenster | Up to 1,048,576 tokens | Up to 1,048,576 tokens |
| Invoer | Text, images, video | Text, images, video |
| Uitvoer | Text | Text |
| Denken | Always enabled | Always enabled |
| Redeneerinspanning | low, high, max | low, high, max |
| Standaardinspanning | max | max |
| Maximaal aantal completion tokens | Up to 1,048,576 | Up to 1,048,576 |
| Uitvoersnelheid | Standard | Approximately 2–3× faster |
| Quotagebruik | Standard | Approximately 2× the regular version |
Werkelijke limieten en beschikbaarheid kunnen variëren per abonnement, endpoint en API-provider.
Wat is Kimi K3.1 Pro & Kimi K3.1 Pro Highspeed?
Kimi K3.1 Pro en Kimi K3.1 Pro Highspeed zijn twee serveervarianten van Moonshot AI’s vlaggenschip K3.1 Pro multimodale redeneermodel. Beide versies zijn ontworpen voor complex coderen, autonome agents, financiële analyse, 3D-creatie en kenniswerk met lange context.
De twee varianten delen dezelfde onderliggende modelcapaciteiten, architectuur, contextvenster, redeneerfuncties en multimodale invoer. Het belangrijkste verschil is de serveersnelheid: Kimi K3.1 Pro Highspeed levert ongeveer 2–3× snellere output dan het standaard Kimi K3.1 Pro-model.
Beide versies gebruiken een Mixture-of-Experts-architectuur met ongeveer 2,8 biljoen totale parameters en 104 miljard actieve parameters. Ze ondersteunen tot 1 miljoen tokens context en accepteren tekst-, beeld- en video-invoer.
De standaardversie is beter geschikt voor quota-bewuste en asynchrone workloads, terwijl de Highspeed-versie bedoeld is voor interactieve toepassingen waar kortere responstijden belangrijk zijn.
Belangrijkste functies van Kimi K3.1 Pro
- Long-context reasoning: beide varianten ondersteunen tot 1M tokens en always-on thinking, met redeneerniveaus
low,highenmaxvoor grote repositories, complexe documenten en langlopende taken. - Multimodale begrip: ze verwerken tekst, afbeeldingen en video, waardoor ze geschikt zijn voor visuele analyse, documentworkflows en creatieve toepassingen.
- Agentgestuurd coderen en toolgebruik: de modellen kunnen meerstappige taken plannen, over repositories heen werken, tools aanroepen, code debuggen en uitgebreide softwareworkflows uitvoeren.
- 3D-, CAD- en financiële workflows: ze ondersteunen Blender- en CAD-scripting, parametrisch modelleren, spreadsheetanalyse, financiële modellering, investeringsonderzoek en cross-documentverificatie.
- Gestructureerde API-mogelijkheden: beide versies ondersteunen streaming, functie-aanroepen, JSON-schema-uitvoer, partial mode, dynamisch laden van tools en contextcaching met TTL-opties van 5 minuten of 1 uur.
- Highspeed-inferentie: Kimi K3.1 Pro Highspeed biedt dezelfde kernmogelijkheden als Kimi K3.1 Pro en genereert output ongeveer 2–3× sneller. Het is ontworpen voor interactieve toepassingen en kan ongeveer twee keer zoveel quota verbruiken.
Benchmarkprestaties van Kimi K3.1 Pro
Moonshot AI publiceert benchmarkresultaten voor Kimi K3.1 Pro. Het bedrijf beschrijft de Highspeed-versie als capaciteits-equivalent aan het standaardmodel, maar publiceert geen aparte benchmarktabel voor Highspeed.
Daarom vertegenwoordigen de onderstaande resultaten de K3.1 Pro-modelfamilie. Ze moeten worden beschouwd als gedeelde capaciteitsresultaten in plaats van onafhankelijk geverifieerde Highspeed-scores.
| 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% |
Op Terminal-Bench 4.0 behaalde Kimi K3.1 Pro 65.7%, vergeleken met 58.2% voor GPT-6 Astra en 66.4% voor Claude Opus 5.5.
Moonshot AI meldt ook een vermindering van feitelijke fouten op een gerichte financiële stresstestset, waarbij het foutpercentage per claim daalde van 23.35% voor Kimi K3 naar 6.85% voor Kimi K3.1 Pro.
Kimi K3.1 Pro Highspeed heeft dezelfde onderliggende capaciteiten.
Benchmarkresultaten zijn afhankelijk van prompts, tools, evaluatie-instellingen en modelconfiguratie. Ontwikkelaars moeten beide serveervarianten testen tegen hun eigen workloads.
Vergelijking: Kimi K3.1 Pro vs Kimi K3.1 Pro Highspeed vs Kimi K3
| Model | Context | Redeneren | Snelheid | Invoer | Open gewichten | Beste toepassing |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Kimi K3.1 Pro | Tot 1M | Altijd aan; low, high, max | Standaard | Tekst, afbeeldingen, video | Gepland | Complex coderen, financiën, onderzoek en langlopende agents |
| Kimi K3.1 Pro Highspeed | Tot 1M | Zelfde als K3.1 Pro | 2–3× sneller | Tekst, afbeeldingen, video | Gepland | Interactieve assistenten en latency-gevoelige toepassingen |
| Kimi K3 | Tot 1M | Altijd aan; low, high, max | Standaard | Tekst, afbeeldingen, video | Beschikbaar | Self-hosting, maatwerk, coderen en multimodale toepassingen |
Kimi K3 is het voorafgaande open-weight-model. Het is gebaseerd op Kimi Delta Attention, Attention Residuals en een sparse Mixture-of-Experts-architectuur.
Kimi K3.1 Pro is beter geschikt voor gebruikers die het nieuwste gehoste model willen en verbeteringen in financiële analyse, 3D-workflows en langlopende agents.
Kimi K3 kan de voorkeur hebben voor teams die downloadbare gewichten, fine-tuning, self-hosting of deployment via inferentie-engines zoals vLLM, SGLang en TokenSpeed nodig hebben.
Aanbevolen gebruiksscenario’s
Repository-schaal engineering: grote codebases analyseren, wijzigingen over meerdere bestanden doorvoeren, fouten debuggen en pull requests beoordelen.
Autonome code-agents: taken plannen, tools aanroepen, commando’s uitvoeren, resultaten inspecteren en itereren tot voltooiing.
Game- en webontwikkeling: werken met Unity, Unreal Engine, Godot, Three.js en browsergebaseerde toepassingen.
3D- en CAD-automatisering: modelleringsscripts genereren, objecten reconstrueren op basis van referenties en parametrische assets creëren.
Financiële modellering: DCF- en LBO-analyse ondersteunen, spreadsheet-automatisering, investeringsonderzoek en documentverificatie.
Analyse van lange documenten: technische specificaties, jaarverslagen, juridische documenten en grote onderzoekscollecties verwerken.
Interactieve AI-producten: gebruik de Highspeed-variant wanneer gebruikers snellere reacties nodig hebben van een hoogcapaciteits-redeneermodel.
Beperkingen en aandachtspunten
Thinking kan niet worden uitgeschakeld: beide K3.1 Pro-versies vereisen thinking-modus.
Highspeed-gebruik kan hoger zijn: de Highspeed-versie kan ongeveer twee keer zoveel quota verbruiken als de standaardversie.
Geen afzonderlijke Highspeed-benchmarktabel: Moonshot AI beschrijft Highspeed als capaciteits-equivalent, maar afzonderlijk geverifieerde benchmarkscores worden momenteel niet gepubliceerd.
Volledige assistant-berichten zijn vereist: voor meerdaagse gesprekken en tool-calls moet het volledige assistant-bericht opnieuw worden verzonden, inclusief velden voor redenering en tool-call.
Beeldinvoerformaat is belangrijk: gebruik de gedocumenteerde gestructureerde contentindeling met Base64-afbeeldingsdata of ondersteunde Kimi-bestands-ID’s.
Genereerparameters kunnen beperkt zijn: parameters zoals temperature, top_p, n, presence_penalty en frequency_penalty kunnen vaste of aanbevolen waarden gebruiken.
Herbruikbaarheid van de cache kan worden beïnvloed: het wijzigen van de redeneerinspanning of de herbruikbare promptprefix kan de efficiëntie van de contextcache verminderen.
Benchmarkresultaten zijn door de aanbieder gerapporteerd: gepubliceerde scores weerspiegelen mogelijk niet elke programmeertaal, toolomgeving of productie-workload.
Prijzen en limieten kunnen veranderen: bevestig de huidige API-prijzen, quota, snelheidslimieten en modelbeschikbaarheid vóór deployment.
Toegang tot de Kimi K3.1 Pro API via CometAPI
Stap 1: Maak een CometAPI-account aan
Meld je aan of log in bij CometAPI en maak een API-sleutel aan via het dashboard.
CometAPI biedt een uniforme interface voor toegang tot modellen van Moonshot AI en andere providers, waardoor ontwikkelaars modeltoegang via één API-platform kunnen beheren.
Controleer vóór integratie de CometAPI-catalogus voor de actuele beschikbaarheid, prijzen en ondersteunde mogelijkheden van de Kimi K3.1 Pro-modellen.
Stap 2: Selecteer een Kimi K3.1 Pro-model
De standaard model-ID is:
kimi-k3.1-pro
Voor snellere reacties, selecteer:
kimi-k3.1-pro-highspeed
Kimi K3.1 Pro is bedoeld voor complex redeneren, coderen, onderzoek, financiële analyse en workflows met lange context. De Highspeed-versie is beter geschikt voor interactieve toepassingen waar responstijd prioriteit heeft.
Gebruik de exacte modelidentifier zoals getoond in de CometAPI-modelcatalogus.
Stap 3: Verzend verzoeken via de CometAPI API
CometAPI biedt een uniforme API-laag voor ondersteunde modelproviders. Afhankelijk van de integratie kunnen ontwikkelaars het Chat- of OpenAI-compatibele API-formaat gebruiken.
Voeg je prompt of taak toe aan het content-veld van het verzoek, selecteer het gewenste Kimi-model en verwerk de geretourneerde respons in je applicatie.