Zuerst das Fazit:Kimi K3.1 Pro ist das MoE-Flaggschiffmodell, das Moonshot (Kimi) am 23. Oktober 2026 veröffentlicht hat. Der offizielle Preis beträgt $2 für Input und $10 für Output pro Million Tokens (Highspeed-Version $4/$20), der Kontext umfasst 1.048.576 Tokens, die Gesamtzahl der Parameter liegt bei rund 2,8T, aktiv sind rund 104B. Der Artificial Analysis Intelligence Index liegt bei etwa 55, hinter Opus 5.5, Sonnet 5.5 und Muse Wonder Full. Bei Terminal-Bench 4.0 wurden von Dritten rund 67 % gemessen, die offizielle Eigenmessung (Claude Code harness) liegt bei 65,7 %.
Die Zahlen in diesem Beitrag gelten Stand 24.10.2026. Quellen: der offizielle Kimi- Release-Blog,Plattform-Preisliste,Quickstartsowie Artikel von Artificial Analysis,OpenRouter-Modellseite. Rankings von Drittanbietern ändern sich, maßgeblich ist jeweils die Originalseite. Sobald weitere Drittbenchmarks vorliegen, wird dieser Beitrag aktualisiert.
Was ist K3.1 Pro
Kernaussagen laut Hersteller:
- Offiziell veröffentlicht am 23. Oktober 2026, positioniert als nächstes Kimi-Flaggschiff
- MoE mit rund 2,8T Gesamtparametern und rund 104B aktiven Parametern
- 1M Kontext; Eingabe als Text, Bild und Video, Ausgabe als Text
- Thinking ist immer aktiv, einstellbar über
reasoning_effortauflow/high/max(Standardmax) - Verfügbar als Standardversion
kimi-k3.1-pround Highspeed-Versionkimi-k3.1-pro-highspeed - Die Gewichte sollen vor dem 4. November 2026veröffentlicht werden (Stand 24.10.2026 noch nicht erfolgt)
- Die API ist kompatibel mit dem Stil von OpenAI und Anthropic, Einstieg über
https://api.moonshot.ai/v1
Gegenüber dem Vorgänger kimi-k3ist der offizielle Preis niedriger (K3 kostet $3/$15), außerdem liefert das Modell bei Eigentests wie langfristigem Coding und Office-QA höhere Werte.
Spezifikationen im Überblick
| Punkt | Offizielle Angabe |
|---|---|
| Modellname (Moonshot API) | kimi-k3.1-pro / kimi-k3.1-pro-highspeed |
| Kontext | 1.048.576 Tokens |
| Parameter | ca. 2,8T gesamt / 104B aktiv (MoE) |
| Eingabemodalitäten | Text, Bild, Video |
| Ausgabe | Text |
| Thinking | Immer aktiv;reasoning_effort: low / high / max(Standard max) |
| Protokoll | OpenAI-kompatibel, Anthropic-kompatibel |
Offizielle Preise
Einheit: pro Million Tokens (MTok), Preisliste der Plattform geprüft am 24.10.2026,keine Staffelung nach Kontextlänge.
| Modell | Input | Output | Cache Write | Cache Hit |
|---|---|---|---|---|
| kimi-k3.1-pro | $2.00 | $10.00 | $2.00 | $0.20 |
| kimi-k3.1-pro-highspeed | $4.00 | $20.00 | $4.00 | $0.20 |
| kimi-k3(zum Vergleich) | $3.00 | $15.00 | $3.00 | $0.30 |
Auf OpenRouter lässt sich auch moonshotai/kimi-k3.1-proaufrufen. Maßgeblich für die Preise ist die jeweils aktuelle OpenRouter-Seite.
Benchmarks
Offizielle Eigenmessungen (als offiziell gekennzeichnet)
Aus dem Kimi-Release-Blog; bitte im Sinne der offiziellen Angaben lesen:
| Benchmark | K3.1 Pro (offiziell) | Anmerkung |
|---|---|---|
| Terminal-Bench 4.0 | 65.7% | Claude Code harness |
| Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon | 61.2% | Zum Vergleich K3 55,95 % |
| BenchCAD (mit Tools) | 92.7% | Eigenmessung des Herstellers |
| OfficeQA Pro v2 | 64.4 | Eigenmessung des Herstellers |
| Hallu Bench Hard (claim-level) | 8.3% | Zum Vergleich K3 23,4 %; interner Stresstest |
Drittanbieter: Artificial Analysis / OpenRouter
| Metrik | Wert (geprüft am 24.10.2026) | Quelle |
|---|---|---|
| Intelligence Index | 55 (Artikel) / ca. 55,1 (OpenRouter-Einbettung) | AA-Artikel; OpenRouter |
| Ungefähre Platzierung | Laut AA-Artikel etwa Platz 4; laut OpenRouter-Einbettung damals etwa Platz 3 von 352 | Rankings ändern sich |
| Vergleich | Unter Opus 5.5 (58), Sonnet 5.5 (56) und Muse Wonder Full (56) | AA-Artikel |
| Terminal-Bench 4.0 | ca. 67 % | AA; höher als die offizielle Eigenmessung von 65,7 % |
| GDPval-AA | ca. 1.846 Elo; OpenRouter zeigt ca. 67,3 % | AA / OpenRouter |
| AutomationBench-AA | ca. 73 % (K3 ca. 58 %) | AA-Artikel |
| HLE | ca. 52 % (OpenRouter ca. 52,5 %) | AA / OpenRouter |
| AA-Omniscience Index | ca. 30 (Genauigkeit ca. 51 %, Halluzinationen ca. 44 %) | AA |
| Kosten pro Aufgabe (Größenordnung) | ca. $1,98–$2,11 | AA-Artikel |
Hinweis zum Lesen: Die offizielle Terminal-Bench-Zahl weicht um etwa 1,3 Prozentpunkte von AA ab. Das ist bei unterschiedlichem Harness bzw. Sampling üblich, es genügt, beide Werte klar zu kennzeichnen. Bei Wissensfragen sind die Halluzinationen im AA-Omniscience weiterhin nicht niedrig, daher sollten Sie bei Faktenfragen eine Prüfung ergänzen.
Stärken, Schwächen und Einsatzszenarien
Geeignet für:
- Long-Context-Agenten und Coding über mehrere Dateien, terminalnahe Aufgaben (starke Terminal-Bench-Werte)
- Wenn Sie ein im Vergleich zu Flaggschiffpreisen günstigeres Modell brauchen, das „die Arbeit erledigt“ (preiswerter als Opus der gleichen Klasse)
- Projekte, die bereits an Moonshot / OpenRouter angebunden sind und ein OpenAI- oder Anthropic-kompatibles Protokoll benötigen
Weniger geeignet / Vorsicht:
- Faktenfragen ohne Verifikation (die AA-Halluzinationsrate ist weiterhin hoch)
- Standardmäßig
reasoning_effort=maxist langsamer und verbraucht mehr Tokens; bei einfachen Aufgaben sollten Sie aktiv auflow/high - Wenn Sie lokale Bereitstellung bzw. Open-Weight-Deployment brauchen: Die Gewichte sollen vor dem 4. November erscheinen, sind zum Zeitpunkt des Schreibens aber noch nicht freigegeben
So binden Sie es an
Offizielle Moonshot API
curl https://api.moonshot.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $MOONSHOT_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "kimi-k3.1-pro",
"messages": [{"role": "user", "content": "你好"}],
"reasoning_effort": "high"
}'
Für die Highspeed-Version ersetzen Sie model durch kimi-k3.1-pro-highspeed. Alternativ können Sie den Anthropic-kompatiblen Endpunkt nutzen. Details finden Sie im offiziellen Quickstart.
OpenRouter
Modell-ID:moonshotai/kimi-k3.1-pro.
AI Code With
Stand 24.10.2026 sind im Katalog der Seite bereits kimi-k2.6,kimi-k2.7-codeundkimi-k3gelistet.Noch nicht verfügbar ist kimi-k3.1-pro. Sobald es verfügbar ist, ergänzen wir hier Modell-ID und Hinweise zum Aufruf.
Quellenprüfung
Geprüft am:24.10.2026 (Asia/Shanghai)
