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Kimi K3.1 Pro
Moonshot AI
- Veröffentlicht
- 23. Oktober 2026
- Datenstand
- 24. Oktober 2026
- Vorgängermodell
- Kimi K3
- Benchmark-Meta-Score
- Nicht berechenbarKeine unabhängigen Werte
- Preis
- Eingabe · Ausgabe / 1 Mio. Token
- Eingabe
- Text, Bilder und Video. Die API-Anleitung zeigt Videoeingabe über eine hochgeladene Datei.
- Ausgabe
- Text
Kimi K3.1 Pro ist Moonshots Reasoning-Modell. Das Kontextfenster umfasst bis zu 1.048.576 Token im Kimi-Code-Tarif Pro beziehungsweise Allegretto; niedrigere Tarife haben ein kleineres Limit. Kimi Code verlangt aktiviertes Thinking und bietet die Stufen Low, High und Max. Die Highspeed-Variante verwendet laut Moonshot dieselbe Modellqualität und zählt deshalb nicht als eigenes Modellprofil.
Die API-Anleitung dokumentiert Text-, Bild- und Videoeingabe. max_completion_tokens steht standardmäßig auf 131.072 und lässt sich bis 1.048.576 setzen. Dieser API-Wert teilt sich mit der Eingabe das 1.048.576-Token-Kontextfenster.
Moonshot kündigt die Freigabe der vollständigen Gewichte bis zum 4. November 2026 an. Am 24. Oktober waren die Gewichte und ihre Lizenz noch nicht veröffentlicht.
Technische Daten und Zugang
| Angabe | Wert und Quelle |
|---|---|
| Anbieterkennungen | API: kimi-k3.1-pro. Kimi Code: k3.1-pro und k3.1-pro-highspeed.Quelle |
| Modellvariante | Kimi K3.1 Pro ist das erste Modell der K3.1-Reihe. Highspeed ist eine Geschwindigkeitsvariante mit laut Moonshot gleicher Modellqualität und kein getrenntes Modellprofil.Quelle |
| Highspeed-Variante | Kimi Code nennt etwa zwei- bis dreifache Geschwindigkeit und ungefähr doppelten Kontingentverbrauch. Die API-Plattform nennt etwa dreifache Geschwindigkeit.Quelle |
| Kontext im Kimi-Code-Abo | Kimi Code bietet K3.1 Pro ab Plus beziehungsweise Moderato. Das Kontextfenster von 1.048.576 Token setzt Pro beziehungsweise Allegretto voraus.Quelle |
| Angekündigte Gewichtsfreigabe | Moonshot kündigt die vollständigen Gewichte bis zum 4. November 2026 an. Lizenz und tatsächliche Freigabe waren am Prüftag noch offen.Quelle |
| Parameterangabe | Moonshot nennt 3T-Klasse. Artificial Analysis führt 2.800 Milliarden Gesamtparameter und 104 Milliarden aktive Parameter; die präzisere Zahl stammt nicht aus einer veröffentlichten Modellkarte von Moonshot.Quelle |
| Eingabemodalitäten | Text, Bilder und Video. Die API-Anleitung zeigt Videoeingabe über eine hochgeladene Datei.Quelle |
| Ausgabemodalitäten | TextQuelle |
| Standardausgabe der API | Die modellbezogene Kimi-K3.1-Pro-Quickstart-Doku nennt für max_completion_tokens standardmäßig 131.072 Token.Quelle |
| Maximale Ausgabe der API | Die modellbezogene Kimi-K3.1-Pro-Quickstart-Doku erlaubt max_completion_tokens bis 1.048.576. Die tatsächliche Ausgabe teilt sich das 1.048.576-Token-Kontextfenster mit der Eingabe.Quelle |
| Reasoning | Thinking ist bei Kimi-Code-Modellen verpflichtend. Low, High und Max sind als Aufwandstufen dokumentiert; Max ist die Voreinstellung.Quelle |
| Veröffentlichung | 2026-10-23Quelle |
| Modellkennung beim Anbieter | kimi-k3.1-pro, k3.1-pro, k3.1-pro-highspeedQuelle |
| Kontextfenster | 1.048.576 TokenQuelle |
| Klasse der Gesamtparameterzahl | Klasse mit 3 TQuelle |
| Eingabemodalitäten | text, image (Die Ankündigung nennt Text und Bilder. Diese Quellenauflistung ist unvollständig. Der modellspezifische API-Quickstart dokumentiert zusätzlich video_url als Eingabe.)Quelle |
| Ausgabemodalitäten | textQuelle |
| Reasoning-Modi | Low, High, MaxQuelle |
| Highspeed-Variante | gleiche Modellqualität; ungefähr zwei- bis dreimal schneller und etwa doppelte KontingentnutzungQuelle |
| Zugang in Kimi Code | Plus/Moderato oder höherQuelle |
| Status der Modellgewichte | angekündigt, noch nicht veröffentlichtQuelle |
| CNY-Eingabepreis je Million Token | 13Quelle |
| CNY-Ausgabepreis je Million Token | 68Quelle |
| CNY-Cache-Schreibpreis je Million Token | 13Quelle |
| CNY-Cachetrefferpreis je Million Token | 1,3Quelle |
| Highspeed-Preise in CNY je Million Token | Eingabe 26 CNY; Ausgabe 136 CNY; Cache-Schreibvorgang 26 CNY; Cache-Treffer 1,30 CNYQuelle |
| Standard-Ausgabelimit der API | Modellspezifischer max_completion_tokens-Standardwert: 131.072 TokenQuelle |
| Maximal einstellbares API-Ausgabelimit | Modellspezifisches API-Anforderungslimit für max_completion_tokens: 1.048.576 Token. Die Ausgabe teilt sich das Kontextfenster mit der Eingabe.Quelle |
| Eingabe | Text, Bild und VideoQuelle |
| Modellkennung beim Anbieter | OpenRouter-Modell-ID: moonshotai/kimi-k3.1-pro
Hugging-Face-Bridge-ID laut OpenRouter-Katalog: nicht angegeben (null)Quelle |
| Bereitstellungsoptionen | Moonshot AI [moonshotai/mxfp4]; endpoint-Name=Moonshot AI | moonshotai/kimi-k3.1-pro-20261023; Quantisierung=mxfp4; unveränderter Statuscode=0
Moonshot AI [moonshotai/highspeed; service_tier=priority]; endpoint-Name=Moonshot AI | moonshotai/kimi-k3.1-pro-20261023; Quantisierung=mxfp4; unveränderter Statuscode=0 (Die Liste enthält jede Anbieterzeile der abgefragten exakten OpenRouter-Route(n). Statuscodes bleiben unverändert und werden weder interpretiert noch zum Ausfiltern von Angeboten verwendet.)Quelle |
| Kontextangaben nach Quelle | Moonshot AI [moonshotai/mxfp4]; context_length=1.048.576 Token
Moonshot AI [moonshotai/highspeed; service_tier=priority]; context_length=1.048.576 Token (Dies sind limits je OpenRouter-Anbieterroute. Sie ersetzen keine separat dokumentierten Direkt-API- oder Modellkonfigurationswerte.)Quelle |
| Ausgabelimit laut Quelle | Moonshot AI [moonshotai/mxfp4]; max_completion_tokens=943.718 Token
Moonshot AI [moonshotai/highspeed; service_tier=priority]; max_completion_tokens=943.718 Token (Dies sind Ausgabegrenzen der jeweiligen OpenRouter-Anbieterroute, keine Direkt-API-Grenzen. Abweichungen zwischen Anbietern bleiben getrennt.)Quelle |
| API-Preisangaben in USD je Million Token | Moonshot AI [moonshotai/mxfp4]; Prompt USD/1 Mio. Token=2; Completion USD/1 Mio. Token=10; Cache-Read USD/1 Mio. Token=0,2; unverändertes discount-Feld=0
Moonshot AI [moonshotai/highspeed; service_tier=priority]; Prompt USD/1 Mio. Token=4; Completion USD/1 Mio. Token=20; Cache-Read USD/1 Mio. Token=0,2; unverändertes discount-Feld=0 (Die API-Werte je Token wurden exakt mit 1.000.000 multipliziert. Rohwerte im discount-Feld und sämtliche Preiszeitpläne bleiben gesondert erhalten. Ein Cache-Write-Preis wurde in keiner zurückgegebenen pricing-Struktur veröffentlicht; er ist nicht als null US-Dollar dargestellt.)Quelle |
| API-Funktionen | Moonshot AI [moonshotai/mxfp4]; unterstützte Parameter und API-Kennzeichen unverändert: supported_parameters=["reasoning","include_reasoning","max_tokens","stop","frequency_penalty","presence_penalty","structured_outputs","response_format","tool_choice","tools","reasoning_effort"]; supports_tool_choice={"auto":true,"function":false,"none":true,"required":true}; supports_implicit_caching=true; native_tools={}; supports_voice_cloning=false; supports_multiple_audio_references=false; supports_image_reference=false; supports_diarization=false
Moonshot AI [moonshotai/highspeed; service_tier=priority]; unterstützte Parameter und API-Kennzeichen unverändert: supported_parameters=["reasoning","include_reasoning","max_tokens","stop","frequency_penalty","presence_penalty","structured_outputs","response_format","tool_choice","tools","reasoning_effort"]; supports_tool_choice={"auto":true,"function":false,"none":true,"required":true}; supports_implicit_caching=true; native_tools={}; supports_voice_cloning=false; supports_multiple_audio_references=false; supports_image_reference=false; supports_diarization=false (Die unterstützten Parameter und vorhandenen API-Kennzeichen sind je Anbieterroute aufgeführt. Die von der Antwort gemeinsam für die Route ausgewiesene Architektur lautet: {"input_modalities":["text","image","video"],"instruct_type":null,"modality":"text+image+video->text","output_modalities":["text"],"tokenizer":"Other"}.)Quelle |
| Quantisierte Variante | Moonshot AI [moonshotai/mxfp4]; tag=moonshotai/mxfp4; quantization=mxfp4
Moonshot AI [moonshotai/highspeed; service_tier=priority]; tag=moonshotai/highspeed; quantization=mxfp4 (Kennzeichnungen und Quantisierungen stammen wortgetreu aus den Endpunktantworten. Nicht angegebene Werte werden nicht aus Namen abgeleitet.)Quelle |
Benchmark-Metaanalyse
Gesamt- und Bereichsscores
Diese Gradually-Indizes ordnen ausgewählte veröffentlichte Messwerte auf einer Skala von 0 bis 100 ein. Sie sind keine Prozentgenauigkeit und keine Garantie für ein Ergebnis in deiner Anwendung.
Gesamtindex
Noch nicht genug unabhängige Werte für einen Score
vorläufig
- Testreihen
- 0
- Testfamilien
- 0 / 65
- Quellen
- 0
- Anteil am festen Testpanel (informativ)
- 0 %
Dokumentierte Methode · Einbezogene Testfamilien und Messwerte
Methodenfassung: benchmark-meta-score-v3
Es zählen aktive Messwerte aus geprüften Primärquellen, wenn mindestens fünf Modelle im selben dokumentierten Vergleichsschnitt aus Datensatz, Harness, Agent, Werkzeugen und Versuchsanzahl verglichen werden. Pro Benchmark-Reihe und Auswerter zählt ein gemeinsamer Setup-Schnitt aus dem neuesten Abruf. Bei mehreren ausdrücklich erfassten Reasoning-Stufen derselben Quelle und Testreihe zählt die höchste dokumentierte Stufe (none bis max), nicht der höchste Ergebniswert. Die ausdrückliche Quellenangabe „Non-reasoning“ entspricht none. Unbekannte oder mehrdeutige Stufen führen zum Ausschluss des Modells aus der betreffenden Reihe. Innerhalb jeder Reihe werden Prozentwerte und Quoten logit-transformiert, andere Einheiten bleiben unverändert, und anschließend werden alle Werte standardisiert. Ein Ein-Faktor-Modell schätzt daraus eine gemeinsame Leistungsstärke je Modell und je Reihe, wie deutlich sie zwischen den Modellen trennt. Bereichswerte weichen davon nur so weit ab, wie die eigenen Ergebnisse im Bereich es belegen. Der Gesamtwert gewichtet die Kernbereiche mit 75 % und Finanzen, Recht und Gesundheit mit 25 %. Er erfordert mindestens acht Testreihen aus zwei Quellen und drei Bereichen. Die Skala von 0 bis 100 bezieht sich auf eine feste Referenzgruppe aus 29 Sprachmodellen, deren Durchschnitt bei 50 liegt.
Veröffentlichte modellabhängige Parameter können abweichen. Das ist kein kontrolliertes Experiment; solche Vergleiche werden als vorläufig gekennzeichnet.
Nicht gemessene Reihen werden nicht als Nullwert eingesetzt. Fehlen einem Modell eigene Werte in einem Kernbereich, steht dort seine Gesamtstärke, und der Hinweis „geschätzt, ohne eigene Werte in …“ nennt den Bereich. Weniger Testreihen führen zu einem größeren Standardfehler.
Das 95-%-Intervall folgt aus dem Standardfehler von 200 Neuberechnungen mit zufällig neu gezogenen Testfamilien. Es beschreibt, wie genau die erfassten Testreihen den Wert festlegen. Es ist keine Prognose für künftige Aufgaben oder spätere Neuberechnungen mit anderen Teilnehmern.
Die Quellenzahl ist keine Anzahl unabhängiger Experimente.
OECD-Handbuch zu zusammengesetzten IndikatorenAlle 0 Testfamilien und 0 von 0 Rohmesswerten sind hier aufgeführt. Die vollständige Rechnung für alle Modelle enthält der JSON-Export.
Benchmarkquellen im Überblick
Jeder Auswerter misst andere Fähigkeiten unter eigenen Bedingungen. Testreihen, Gesamtindizes und ihre Komponenten bleiben getrennt. Die Ergebnisse darunter behalten ihre Skalen, Konfigurationen und Quelldaten.
| Auswerter | Testreihen | Gesamtindizes | Erfasste aktive Messwerte |
|---|---|---|---|
| Artificial Analysis | 14 | 6 | 147 |
| LMArena | 0 | 0 | 4 |
Die Abdeckung ist keine Qualitätsrangliste. Überschneidende Tests und mehrere Einstellungen zählen nicht als unabhängige Versuche. Herstellerangaben, historische und strittige Ergebnisse bleiben außerhalb dieser Übersicht und sind in den Detailbelegen gekennzeichnet.
Bei 126 Messwerten dieser Quellen ist die Zuordnung zu einer Testreihe noch offen. Sie erhöhen die Zahl der Testreihen nicht.
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Messungen ohne passende Vergleichswerte
Für diese Messungen fehlen passende Vergleichswerte unter gleichen Testbedingungen. Die Originalwerte und Quellen bleiben hier nachlesbar.
Terminal-Bench 4.0 (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 65.7
- Bewertung
- 65.7
- Messgröße
- percent
- Einheit
- %
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Moonshot, Kimi K3.1 Pro benchmark table
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-24
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Claude-Code-Harness; maximaler Reasoning-Aufwand.
- Einordnung
- Die vollständige Quellentabelle nennt diesen Wert, legt aber keine genaue Stichprobengröße offen.
Terminal-Bench Science 0.1 (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 38.1
- Bewertung
- 38.1
- Messgröße
- percent
- Einheit
- %
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Moonshot, Kimi K3.1 Pro benchmark table
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-24
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Claude-Code-Harness; maximaler Reasoning-Aufwand. Moonshot zufolge ergab der interne Lauf für den genannten DeepSeek-Vergleich einen anderen Wert. Der Kimi-Wert hier stammt jedoch aus dem Kimi-Lauf.
- Einordnung
- Die vollständige Quellentabelle nennt diesen Wert, legt aber keine genaue Stichprobengröße offen.
SWE Marathon v1.1 (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 51.7
- Bewertung
- 51.7
- Messgröße
- percent
- Einheit
- %
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Moonshot, Kimi K3.1 Pro benchmark table
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-24
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Claude-Code-Harness; maximaler Reasoning-Aufwand.
- Einordnung
- Die vollständige Quellentabelle nennt diesen Wert, legt aber keine genaue Stichprobengröße offen.
BenchCAD w/o tools (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 72.8
- Bewertung
- 72.8
- Messgröße
- Voxel IoU
- Einheit
- %
- Richtung
- Mehr ist besser
- Stichprobe
- 1000
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Moonshot, Kimi K3.1 Pro benchmark table
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-24
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Zufallsstichprobe mit 1.000 Fällen aus 17.900 Vision2Code-Beispielen; maximales Reasoning; einmalige Generierung mit offiziellen Prompts und Bewertungsablauf.
BenchCAD w/ tools (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 92.7
- Bewertung
- 92.7
- Messgröße
- Voxel IoU
- Einheit
- %
- Richtung
- Mehr ist besser
- Stichprobe
- 1000
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Moonshot, Kimi K3.1 Pro benchmark table
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-24
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Zufallsstichprobe mit 1.000 Fällen aus 17.900 Vision2Code-Beispielen; maximales Reasoning; Claude-Code-Harness.
Program Bench (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 31.5
- Bewertung
- 31.5
- Messgröße
- percent
- Einheit
- %
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Moonshot, Kimi K3.1 Pro benchmark table
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-24
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Claude-Code-Harness; maximales Reasoning; eine Aufgabe zählt nur dann als bestanden, wenn das Ergebnis mindestens 95 % ihrer Anforderungen erfüllt.
- Einordnung
- Die vollständige Quellentabelle nennt diesen Wert, legt aber keine genaue Stichprobengröße offen.
DeepSWE v1.1 (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 75.5
- Bewertung
- 75.5
- Messgröße
- percent
- Einheit
- %
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Moonshot, Kimi K3.1 Pro benchmark table
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-24
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Claude-Code-Harness; maximales Reasoning.
- Einordnung
- Die vollständige Quellentabelle nennt diesen Wert, legt aber keine genaue Stichprobengröße offen.
PostTrain Bench v1.2 (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 36.5
- Bewertung
- 36.5
- Messgröße
- percent
- Einheit
- %
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Moonshot, Kimi K3.1 Pro benchmark table
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-24
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Interner Lauf mit Claude Code und H20-GPUs; als Bewertungsmodell diente DeepSeek V4.1 Flash 1017 mit maximalem Aufwand.
- Einordnung
- Die vollständige Quellentabelle nennt diesen Wert, legt aber keine genaue Stichprobengröße offen.
Kimi Code Bench 2.0 (Internal) (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 77.1
- Bewertung
- 77.1
- Messgröße
- percent
- Einheit
- %
- Kategorie
- Coding; internal benchmark, not comparison eligible
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Moonshot, Kimi K3.1 Pro benchmark table
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-24
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Claude-Code-Harness; maximales Reasoning.
Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon (Internal) (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 61.2
- Bewertung
- 61.2
- Messgröße
- percent
- Einheit
- %
- Kategorie
- Coding; internal benchmark, not comparison eligible
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Moonshot, Kimi K3.1 Pro benchmark table
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-24
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Claude-Code-Harness; maximales Reasoning.
HLE-Full w/ tools (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 70
- Bewertung
- 70
- Messgröße
- percent
- Einheit
- %
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Moonshot, Kimi K3.1 Pro benchmark table
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-24
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Kimi-Code-Evaluation mit Tools; maximales Reasoning.
- Einordnung
- Die vollständige Quellentabelle nennt diesen Wert, legt aber keine genaue Stichprobengröße offen.
BrowseComp (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 92.1
- Bewertung
- 92.1
- Messgröße
- percent
- Einheit
- %
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Moonshot, Kimi K3.1 Pro benchmark table
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-24
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Kontextkomprimierung bei 200.000 Token; bis zu 500 Schritte; temperature 1.0 und top-p 1.0.
- Einordnung
- Die vollständige Quellentabelle nennt diesen Wert, legt aber keine genaue Stichprobengröße offen.
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Veröffentlichte Preise
- API-Preis laut Artificial Analysis
- 2 US-Dollar Eingabe, 10 US-Dollar Ausgabe und 0,20 US-Dollar Cachetreffer je 1 Million Token. Die offizielle Kimi-API veröffentlicht parallel Preise in CNY.Quelle
- Offizieller API-Preis
- K3.1 Pro: 13 CNY Eingabe, 68 CNY Ausgabe, 13 CNY Cache-Schreiben und 1,30 CNY Cachetreffer je Million Token.Quelle
- Highspeed-API-Preis
- 26 CNY Eingabe, 136 CNY Ausgabe, 26 CNY Cache-Schreiben und 1,30 CNY Cachetreffer je Million Token.Quelle
Vorgänger und Nachfolger
- Vorgänger
- Kimi K3
Beleg zur Modellfolge
Moonshot explicitly identifies K3.1 Pro as a post-trained version of Kimi K3. Highspeed is a serving variant of K3.1 Pro, not another generation.
Kimi K3.1 Pro technical announcement (2026-10-24)
Quellen und Datenstand
| Art | Nachweis und Datenstand |
|---|---|
| Preis | API-Basispreise ohne Cache- oder Batch-Rabatt. Höhere Kontextstufen und weitere Tarife stehen unter Kosten. |
| Eingabe | Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 24. Oktober 2026. |
| Ausgabe | Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 24. Oktober 2026. |
| Recherchestand | Recherchestand 24. Oktober 2026. 162 Quellen-URLs geprüft. Das dokumentiert die geprüften Quellen, nicht sämtliche Veröffentlichungen zu diesem Modell. |
| Nicht veröffentlicht | Lizenz der Modellgewichte Hinweis Moonshot kündigte die Veröffentlichung der vollständigen Gewichte bis zum 4. November 2026 an. Am 24. Oktober waren die Gewichte und die Lizenz jedoch noch nicht veröffentlicht. |
| Ungeklärt | Unabhängig bestätigte Parameterzahl Hinweis Artificial Analysis nennt insgesamt 2.800 Mrd. und 104 Mrd. aktive Parameter. Moonshot beschreibt das Modell lediglich als Klasse mit 3 T und hat keine genaue Parameterzahl in einer Model Card veröffentlicht. |
| Nicht veröffentlicht | Architektur und MoE Hinweis Die geprüfte Moonshot-Ankündigung, die modellspezifische API-Anleitung und die Kimi-Code-Dokumente nennen weder die Architektur noch, ob das Modell MoE verwendet. |
| Nicht veröffentlicht | Wissensstichtag Hinweis Die geprüfte modellspezifische Ankündigung und API-Dokumentation nennen keinen Trainings- oder Wissensstichtag. |
| Ungeklärt | Aktuelle OpenCompass-Ergebnisse Hinweis Die aktuelle öffentliche OpenCompass-Rangliste konnte bei der Quellenprüfung nicht vollständig ausgelesen werden. Mögliche Ergebnisse für dieses genaue Modell bleiben deshalb ungeklärt. |
| In den geprüften Quellen nicht gefunden | Modellgenaue ARC-Prize-Ergebnisse Hinweis Die vollständigen aktuellen öffentlichen ARC-Prize-Auswertungen und das Modellregister wurden gelesen. Für dieses Zielmodell findet sich keine exakte Identität in ARC-AGI-1/2/3. Ähnliche Namen ohne exakte Modellbrücke wurden nicht zugeordnet. |
| In den geprüften Quellen nicht gefunden | Modellgenaue Scale-Labs-Ergebnisse Hinweis Der Scale-Labs-Index und die aktuellen öffentlichen Ergebnisboards im begrenzten Capture-Satz wurden gelesen. Für dieses Zielmodell wurde keine exakte Zeile gefunden. Kimi-K3- und undatierte DeepSeek-V4.1-Flash-Zeilen werden nicht neueren Modellen zugeordnet. |
| Weitere Quelle | Moonshot Kimi K3.1 Pro announcement (abgerufen 24. Oktober 2026) · Moonshot Kimi K3.1 Pro announcement · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 24. Oktober 2026 |
| Weitere Quelle | Kimi Code model documentation (abgerufen 24. Oktober 2026) · Kimi Code model documentation · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 24. Oktober 2026 |
| Weitere Quelle | Kimi Code release notes (abgerufen 24. Oktober 2026) · Kimi Code release notes · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 24. Oktober 2026 |
| Weitere Quelle | Kimi API platform (abgerufen 24. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | LiveBench (abgerufen 24. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | LiveBench (abgerufen 24. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | LiveBench (abgerufen 24. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | LMArena (abgerufen 24. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 24. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 24. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 24. Oktober 2026) |
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