Qu’est-ce que Kimi K3.1 Pro ?
Kimi K3.1 Pro est le modèle phare de Moonshot AI, sorti le 23 octobre 2026 dans les applis Kimi, Kimi Work, Kimi Code et l'API Kimi. Ce n'est pas un nouveau modèle de base : Moonshot le décrit comme Kimi K3 avec nettement plus de post-entraînement, par apprentissage par renforcement sur des centaines de domaines, avec des gains annoncés en code, finance, tâches d'agent et exactitude factuelle. Il conserve le contexte de 1M de tokens et l'entrée d'image de K3.
Sur l'API, il arrive sous kimi-k3.1-pro et une variante Highspeed que Moonshot dit tourner deux à trois fois plus vite au double du prix. Le billet de lancement de Moonshot indique que la non-conservation des données est disponible sur l'API. Les poids sont promis pour le 4 novembre 2026 ; d'ici là, c'est uniquement sur API, et la licence n'a pas été publiée. Dans les organisations, il est désactivé par défaut jusqu'à ce qu'un administrateur l'active.
Combien coûte Kimi K3.1 Pro ?
| Offre | Prix | Ce qui est inclus |
|---|---|---|
| K3.1 Pro | $2 in / $10 out per 1M tokens | Entrée en cache à 0,20 $ |
| K3.1 Pro Highspeed | $4 in / $20 out per 1M tokens | Deux à trois fois plus rapide, selon Moonshot |
API Kimi : 2 $ en entrée / 10 $ en sortie par 1M de tokens, entrée en cache à 0,20 $ ; Highspeed 4 $ / 20 $. Un tiers sous Kimi K3. Poids ouverts promis pour le 4 novembre 2026.
Kimi K3.1 Pro vaut-il le coup ?
Kimi K3.1 Pro est la mise à niveau dont Kimi K3 avait besoin. Les tests indépendants montrent un grand saut : Artificial Analysis l'a fait passer de 44 à 55 sur son Intelligence Index, quatrième sur 215 modèles, avec Terminal-Bench 4.0 grimpant de 13 % à 67 % et son taux d'hallucination tombant de 53 % à 44 %. Claude Opus 5.5 mène toujours sur les tests de raisonnement les plus difficiles, 61 % contre 52 % sur Humanity's Last Exam.
Le prix a baissé à mesure que les scores montaient. À 2 $ par million de tokens en entrée et 10 $ en sortie, il égale Claude Sonnet 5.5 et coûte la moitié d'Opus 5.5. Artificial Analysis le chiffre à 2,11 $ par tâche de l'index, à peu près ce que coûtait K3 pour un résultat bien plus faible. Il reste lent : 57,5 tokens par seconde sur l'API de Kimi, 141e sur 186, ce à quoi sert la variante Highspeed à 4 $/20 $.
Les propres tableaux de Moonshot sont plus flatteurs et doivent être lus comme tels. Il rapporte 51,7 sur SWE-Marathon contre 46,3 pour Opus 5.5 et 64,4 sur OfficeQA Pro v2, mais il est nettement derrière sur Terminal-Bench Science (38,1 contre 63,3) et BenchCAD. Plusieurs de ses tests de finance et d'hallucination sont internes.
Deux choses à peser avant de basculer. Les poids ne sont pas encore sortis ; Moonshot les promet pour le 4 novembre, et d'ici là c'est un modèle d'API fermé sans licence publiée. Et le lancement s'est accompagné de captures d'écran non vérifiées, rapportées par VentureBeat, d'une campagne de créateurs demandant aux influenceurs de ne pas signaler les publications sponsorisées ; Moonshot n'avait pas répondu au 25 octobre. Ni l'un ni l'autre ne change ce que fait le modèle, mais les deux sont des raisons de se fier aux chiffres indépendants plutôt qu'aux réseaux sociaux.
Là où il fait la différence
Une équipe qui fait déjà tourner des agents sur Kimi K3
Réduire le coût et améliorer les résultats sans changer l'intégration
Changer l'identifiant de modèle pour kimi-k3.1-pro sur la même API. Une tâche de 500K tokens en entrée et 30K en sortie passe d'environ 1,95 $ à 1,30 $ avant mise en cache, et les scores d'agent et de terminal d'Artificial Analysis montent fortement.
Un développeur qui compare des modèles au prix de Sonnet pour des agents de code
Choisir un modèle pour de longues tâches de terminal et de dépôt
K3.1 Pro égale Claude Sonnet 5.5 sur le prix et obtient 67 % sur Terminal-Bench 4.0 dans l'exécution d'Artificial Analysis. Utilisez la variante Highspeed là où la latence compte, au double du prix du token.
Une entreprise qui veut un modèle ouvert de classe frontière sur son propre matériel
Planifier un déploiement auto-hébergé
Attendre les poids et la licence, promis pour le 4 novembre. D'ici là, Kimi K3 est l'option à poids ouverts, et ses besoins en cluster donnent une idée de ce dont K3.1 Pro aura besoin.
Avant de vous engager
- Mise en route
- Sélectionnez kimi-k3.1-pro ou kimi-k3.1-pro-highspeed sur la Kimi API Platform, ou utilisez /model dans Kimi Code. Dans les organisations, un administrateur doit d'abord l'activer.
- Intégrations
- Applis Kimi (web, iOS, Android, HarmonyOS), Kimi Work 3.1.0 et ultérieur, Kimi Code et l'API Kimi. Artificial Analysis liste deux fournisseurs d'API au lancement.
- Données et confidentialité
- Le billet de lancement de Moonshot indique que la non-conservation des données est disponible sur l'API ; vérifiez les conditions avant d'envoyer des données sensibles, car la politique de confidentialité générale de Kimi autorise l'entraînement sur le contenu des utilisateurs. Les poids et la licence ne sont pas encore publiés.
- Coût à grande échelle
- 2 $/10 $ par million de tokens, 0,20 $ en cache, sans surcoût de long contexte. 1 000 tâches d'agent de 500K en entrée et 30K en sortie coûtent environ 1 300 $ hors cache, contre environ 1 950 $ sur Kimi K3.
- Limites
- Contexte de 1M de tokens. Artificial Analysis a mesuré 57,5 tokens par seconde et un premier token de 3,07 secondes sur l'API de Kimi. Pas d'auto-hébergement tant que les poids ne sont pas livrés.
Les points forts
- Quatrième sur 215 sur l'Intelligence Index d'Artificial Analysis, en hausse de 44 à 55
- 2 $/10 $ par million de tokens, un tiers sous Kimi K3
- Taux d'hallucination en baisse de 53 % à 44 % dans les tests indépendants
- Non-conservation des données disponible sur l'API
Les points faibles
- Poids et licence pas encore publiés
- Lent à 57,5 tokens par seconde sur l'API de Kimi
- Derrière Opus 5.5 sur les tests de raisonnement les plus difficiles
- Désactivé par défaut pour les organisations jusqu'à ce qu'un admin l'active
Idéal pour
Les équipes qui font tourner de longues tâches de code et d'agent et veulent des résultats proches de la frontière aux prix de Sonnet, et peuvent attendre les poids si elles doivent auto-héberger.
Alternatives à Kimi K3.1 Pro
Kimi K3.1 Pro : questions fréquentes
- Kimi K3.1 Pro vaut-il le coup ?
- Le même modèle que Kimi K3 avec un bien meilleur entraînement par-dessus : onze points de plus sur l'index d'Artificial Analysis pour un tiers de moins par token. Attendez les poids avant de prévoir un auto-hébergement. Nous lui donnons 4.4 sur 5.
- Combien coûte Kimi K3.1 Pro ?
- API Kimi : 2 $ en entrée / 10 $ en sortie par 1M de tokens, entrée en cache à 0,20 $ ; Highspeed 4 $ / 20 $. Un tiers sous Kimi K3. Poids ouverts promis pour le 4 novembre 2026.
- Quels sont les inconvénients de Kimi K3.1 Pro ?
- Poids et licence pas encore publiés; lent à 57,5 tokens par seconde sur l'API de Kimi; derrière Opus 5.5 sur les tests de raisonnement les plus difficiles; désactivé par défaut pour les organisations jusqu'à ce qu'un admin l'active.
- À qui s’adresse Kimi K3.1 Pro ?
- Les équipes qui font tourner de longues tâches de code et d'agent et veulent des résultats proches de la frontière aux prix de Sonnet, et peuvent attendre les poids si elles doivent auto-héberger.
- Combien coûte Kimi K3.1 Pro pour une équipe ou en production ?
- 2 $/10 $ par million de tokens, 0,20 $ en cache, sans surcoût de long contexte. 1 000 tâches d'agent de 500K en entrée et 30K en sortie coûtent environ 1 300 $ hors cache, contre environ 1 950 $ sur Kimi K3.
- Kimi K3.1 Pro est-il sûr pour les données de l’entreprise ?
- Le billet de lancement de Moonshot indique que la non-conservation des données est disponible sur l'API ; vérifiez les conditions avant d'envoyer des données sensibles, car la politique de confidentialité générale de Kimi autorise l'entraînement sur le contenu des utilisateurs. Les poids et la licence ne sont pas encore publiés.
- Quelles sont les meilleures alternatives à Kimi K3.1 Pro ?
- Les alternatives les plus proches que nous avons testées sont Kimi K3, Claude Sonnet 5.5, Claude Opus 5.5, GLM-5.3 et DeepSeek-V4-Pro.
Réponses vérifiées le 26 oct. 2026.