⚡ Εν συντομία — τι πρέπει να κρατήσεις
- Το Kimi K3.1 Pro είναι ο διάδοχος του K3 και το πρώτο μοντέλο της νέας σειράς K3.1 — κλάση 3T παραμέτρων με αρχιτεκτονική Mixture-of-Experts.
- Σκοράρει 65,7% στο Terminal-Bench 4.0: πίσω μόνο από το Claude Opus 5.5 (66,4%) και μπροστά από το GPT-6 Astra (58,2%) — με ένα κλάσμα του κόστους.
- Οι παραισθήσεις μειώθηκαν από 23,4% (K3) σε 8,3% — βελτίωση σχεδόν 3×.
- Κοστίζει περίπου $1,94 / 1M input tokens και $10,15 / 1M output — έως ~6× φθηνότερο από το GPT-6 Astra.
- Συνοδεύεται από έκδοση Highspeed με 2–3× ταχύτερη απόκριση.
- Τα πλήρη βάρη του μοντέλου αναμένονται δημόσια έως τις 4 Νοεμβρίου 2026.
Προδιαγραφές υπό το κάλυμμα
Το K3.1 Pro χτίζεται πάνω στην αρχιτεκτονική του K3 (2.8T παραμέτρων, 104B ενεργές ανά token) και την εξελίσσει με νέο post-training, βελτιωμένη μακροχρόνια συλλογιστική και ενσωματωμένες agentic ικανότητες.
Μέγεθος Μοντέλου
Κλάση 3 τρις παραμέτρων με Mixture-of-Experts — 896 experts με επιλογή 16 ανά token συν 2 shared (κληρονομιά από το K3).
Context Window
Ένα εκατομμύριο tokens — ολόκληρα repositories, τεράστια έγγραφα και πολύωρες agentic συνεδρίες σε ένα prompt.
Multimodal εκ γενετής
Εγγενής κατανόηση κειμένου, εικόνας και βίντεο με vision encoder 401M παραμέτρων — όχι «κολλητό» μάτι.
Attention
Kimi Delta Attention (69 layers) σε συνδυασμό με Gated Multi-head Latent Attention (24 layers) για αποδοτικό μακρύ context.
Quantization
Βάρη σε MXFP4 και ενεργοποιήσεις σε MXFP8 με quantization-aware training — αποδοτικό inference.
Λεξιλόγιο
Τεράστιο vocabulary 160.000 tokens με SiTU-GLU activation για πλούσια πολυγλωσσική κάλυψη.
Thinking Mode
Ενσωματωμένη συλλογιστική με επίπεδα reasoning_effort: low / high / max (προεπιλογή: max).
Άδεια
Ανοιχτά βάρη για self-hosting (vLLM, SGLang, TokenSpeed) — πλήρης έλεγχος χωρίς vendor lock-in.
Benchmarks: πώς τα πηγαίνει στην πράξη
Σύμφωνα με το επίσημο tech blog της Moonshot, το K3.1 Pro σημειώνει ουσιαστικά άλματα σε coding, μακροχρόνιες agentic εργασίες, CAD/3D, γραφειακές ροές και — κυρίως — αξιοπιστία.
Terminal-Bench 4.0
Agentic coding σε τερματικό · υψηλότερο = καλύτεροΗ πιο απαιτητική δοκιμασία πραγματικών εργασιών σε terminal. Το K3.1 Pro αγγίζει το Opus 5.5 και αφήνει πίσω το GPT-6 Astra.
Kimi Code Bench 3.0 — Long-horizon
Πολύωρες agentic εργασίες · K3 vs K3.1 ProΣε εργασίες μακράς διάρκειας (μεγάλα refactors, multi-step agents), η βελτίωση ξεπερνά τις 5 ποσοστιαίες μονάδες.
BenchCAD (με εργαλεία)
3D modeling / CAD · υψηλότερο = καλύτεροΣτο CAD παραμένει πίσω από τα κλειστά μοντέλα, ωστόσο το 92,7% είναι εντυπωσιακό για ανοιχτού βάρους μοντέλο.
OfficeQA Pro v2 & Frontier Finance
Γραφειακές & χρηματοοικονομικές ροές · υψηλότερο = καλύτεροΣτο OfficeQA Pro v2 το K3.1 Pro πετυχαίνει state-of-the-art σκορ 64,4, ενώ στο Frontier Finance σκοράρει 58,6.
Εσωτερικά οικονομικά benchmarks — άλμα από το K3
K3 vs K3.1 Pro · υψηλότερο = καλύτεροΑπό 8,9 στο 37,0 στις επιχειρηματικές ροές — βελτίωση πάνω από 4× σε μία γενιά.
Παραισθήσεις (Kimi Hallu Bench Hard)
Claim-level hallucination rate · χαμηλότερο = καλύτεροΗ μείωση των παραισθήσεων από 23,4% σε 8,3% είναι ίσως η πιο σημαντική βελτίωση για πραγματική χρήση.
Cybersecurity (xdev-bench-hard, pass@3)
Υψηλότερο = καλύτεροΗ Moonshot αφαίρεσε cyber-related δεδομένα από το training. Το καθαρό μοντέλο πετυχαίνει 81,0%, ενώ ένα μη φιλτραρισμένο checkpoint έφτανε το 90,5%.
Σύγκριση με τον ανταγωνισμό
Παρακάτω συγκρίνονται τα κορυφαία μοντέλα που κυκλοφορούν για coding, agents και μακρύ context. Το K3.1 Pro είναι το μοναδικό μοντέλο ανοιχτού βάρους που ανταγωνίζεται τα κλειστά frontier.
| Μοντέλο | Kimi K3.1 Pro | Claude Opus 5.5 | Input | Output | Context | Open Weights |
|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-6 Astra Terminal-Bench 58,2% | 65,7% Terminal-Bench | 66,4% Terminal-Bench | $12,00 | $60,00 | 256K | Όχι |
| GPT-6 Astra BenchCAD 95,9% | 92,7% BenchCAD | 96,2% BenchCAD | $10,00 | $20,00 | 200K | Όχι |
| — | 64,4 OfficeQA Pro v2 (SOTA) | — | $1,94 | $10,15 | 1.048.576 | Ναι |
| GPT-6 Astra Tool use | Native multi-turn agents | Tool use | $4,00 | $20,00 | 200K | Όχι |
| — | 8,3% Hallu Bench Hard | — | $3,88 | $5,07 | 1.048.576 | Ναι |
Τιμές API & κόστος ανά χρήση
Το K3.1 Pro τοποθετείται επιθετικά: σχεδόν 6× φθηνότερο input από το GPT-6 Astra και 2× φθηνότερο από το Claude Opus 5.5. Η έκδοση Highspeed προσφέρει καλύτερο value/acceleration.
Kimi K3.1 Pro
kimi-k3.1-proKimi K3.1 Pro Highspeed
kimi-k3.1-pro-highspeedClaude Opus 5.5
anthropic / claude-opus-5-5GPT-6 Astra
openai / gpt-6-astraΠαράδειγμα κόστους: 10K input + 2K output tokens
Πραγματική σύγκριση για ένα μέτριο development prompt.
Τι κρύβεται μέσα στο K3.1 Pro
Η Moonshot AI διατήρησε τον σκελετό του K3 (2.8T) και τον ενίσχυσε με βελτιωμένο post-training, νέα curricula και ακόμα καλύτερη ευθυγράμμιση σε μακρινούς ορίζοντες.
Kimi Delta Attention (KDA)
69 από τα 93 attention layers χρησιμοποιούν KDA: πιο αποδοτικό scaling σε μακρύ context με ~2,5× καλύτερη αποδοτικότητα έναντι του K2.
Gated Multi-head Latent Attention
24 layers με Gated MLA για ακόμα πιο συμπαγή KV-cache — κρίσιμο για inference σε 1M tokens.
Stable LatentMoE
896 experts, επιλογή 16 ανά token + 2 shared. Σταθερή εκπαίδευση MoE χωρίς collapse.
MoonViT-V2 Vision Encoder
Native multimodal: 401M παράμετροι αποκλειστικά για εικόνα/βίντεο, ενσωματωμένοι όχι εξωτερικά.
Attention Residuals (AttnRes)
Βελτιώνουν τη ροή της πληροφορίας σε βαθιά δίκτυα 93+ layers και μειώνουν το vanishing gradients.
Agentic Thinking Always-On
Το reasoning_content επιστρέφεται πάντα. Τα επίπεδα low/high/max ελέγχουν τα βήματα, όχι την παρουσία τους.
Πλεονεκτήματα & Μειονεκτήματα
✓ Πλεονεκτήματα
- Ανοιχτά βάρη χωρίς vendor lock-in — μπορείς να το τρέξεις on-premise.
- Φοβερή τιμή/απόδοση: ~6× φθηνότερο input από GPT-6 Astra.
- 1M context window — από τα μεγαλύτερα διαθέσιμα.
- Native multimodal (text + image + video) εκ γενετής.
- Μείωση παραισθήσεων 3× (8,3% έναντι 23,4% του K3).
- Terminal-Bench 4.0 πολύ κοντά στο κορυφαίο κλειστό Opus 5.5.
- Highspeed variant για real-time εφαρμογές.
- Υποστηρίζει vLLM, SGLang, TokenSpeed για εύκολο deployment.
✕ Μειονεκτήματα
- Τα πλήρη βάρη δεν έχουν κυκλοφορήσει ακόμα (αναμένονται 4 Νοεμβρίου 2026).
- Ελαφριά υστέρηση σε CAD/BenchCAD έναντι Opus 5.5 και Astra.
- Η έκδοση Highspeed διπλασιάζει το input cost για output μισού κόστους.
- Οικοσύστημα εργαλείων μικρότερο από OpenAI/Anthropic (αλλά μεγαλώνει).
- Η διαθεσιμότητα μέσω API ενδέχεται να έχει rate limits σε preview φάση.
- Απαιτεί ισχυρό hardware για self-hosting (βάρη σε MXFP4 αλλά 3T+ παράμετροι).
FAQ για developers
Πότε θα κυκλοφορήσουν τα πλήρη βάρη του K3.1 Pro;
Ποια είναι η διαφορά μεταξύ Standard και Highspeed;
Υποστηρίζει tool calling και multi-turn agents;
reasoning_content) πρέπει να επιστρέφεται αυτούσια σε κάθε γύρο.Πώς συγκρίνεται με το DeepSeek ή το Qwen;
Μπορώ να το χρησιμοποιήσω για εμπορικά projects;
Τι hardware χρειάζεται για self-hosting;
Αξίζει το K3.1 Pro;
Αν ψάχνεις ένα frontier μοντέλο για production coding, multi-step agents ή πολύωρη ανάλυση εγγράφων, το K3.1 Pro είναι η πιο value-for-money επιλογή αυτή τη στιγμή — και μάλιστα ανοιχτού βάρους.
Ετυμηγορία: Άριστη επιλογή για developers & enterprises
Το Kimi K3.1 Pro προσφέρει επιδόσεις που αγγίζουν τα καλύτερα κλειστά μοντέλα (Opus 5.5, GPT-6 Astra) σε κλάσμα του κόστους, με πλήρη έλεγχο μέσω open weights και τεράστιο context. Η μείωση των παραισθήσεων στο 8,3% το καθιστά αξιόπιστο για παραγωγική χρήση. Το μόνο που λείπει είναι τα δημόσια βάρη (Νοέμβριος 2026) — μέχρι τότε, το API είναι ήδη διαθέσιμο και σταθερό.
Πηγές & Αναφορές
- Moonshot AI — επίσημος ιστότοπος
- Kimi Platform — επίσημα docs & τιμοκατάλογος API
- OpenRouter — δημόσιος τιμοκατάλογος