Le 24 octobre 2026 à 01h15, heure de Pékin, Kimi a publié sur son compte X officiel Kimi K3.1 Pro, et lancé en parallèle K3.1 Pro Highspeed. Commençons par l'essentiel :
- K3.1 Pro est une version obtenue à partir de K3 en augmentant la puissance de calcul consacrée au post-entraînement : 2,8T de paramètres au total, 104B activés (MoE), contexte de 1M tokens et prise en charge multimodale.
- Selon l'annonce officielle, la version Highspeed est 2 à 3 fois plus rapide que K3.1 Pro.
- Les ID de modèle de l'API officielle sont
kimi-k3.1-proetkimi-k3.1-pro-highspeed. - Ce site (aicodewith) prend actuellement en charge
kimi-k3, K3.1 Pro n'est pas encore disponible. Le tutoriel Claude Code et les tests réels ci-dessous ont tous été réalisés aveckimi-k3de bout en bout. Une fois K3.1 Pro en ligne, il suffira de remplacer l'ID du modèle.
Points clés de la publication
Tout ce qui suit provient de Kimi blog technique et du post officiel :
| Élément | Déclaration officielle |
|---|---|
| Date de publication | 24 octobre à 01 h 15, heure de Pékin (heure du post officiel) |
| Positionnement | Texte original : "our most capable 3T-class open-weight model to date" |
| Paramètres | Texte original : "2.8T total / 104B active params (MoE), Multimodal" |
| Contexte | Texte original : "a 1-million-token context window" |
| Highspeed | Texte original : "delivers 2-3× the speed of K3.1 Pro" |
| Canaux disponibles | Texte original : "available today on Kimi.ai, Kimi Work, Kimi Code, and the Kimi API" |
| Poids ouverts | Texte original : "Full model weights will be released by Nov 4, 2026." |
| ID du modèle côté API | Texte original : "select kimi-k3.1-pro / kimi-k3.1-pro-highspeed" |
Remarque pour l'édition entreprise : la documentation officielle précise que les administrateurs de Kimi Enterprise doivent activer manuellement K3.1 Pro pour leur organisation. Le texte original indique : "access is off by default at launch".
Scores de benchmark communiqués par l'éditeur
Tous les scores ci-dessous proviennent du blog officiel de Kimi, qui les a lui-même publiés. Les résultats de K3.1 Pro en programmation ont été mesurés avec le harness de Claude Code, avec un niveau de raisonnement réglé sur max :
| Benchmark | K3.1 Pro | Comparaison |
|---|---|---|
| Terminal-Bench 4.0 | 65.7% | GPT-6 Astra : 58,2 %, Claude Opus 5.5 : 66,4 % |
| Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon (benchmark interne de Kimi) | 61.2% | K3 : 55,95 % |
| BenchCAD (avec outils) | 92.7% | Claude Opus 5.5 : 96,2 %, GPT-6 Astra : 95,9 % |
Quelles différences entre K3.1 Pro et K3 ?
| Critère | Kimi K3 | Kimi K3.1 Pro |
|---|---|---|
| Relation | Modèle de base | Texte officiel d'origine : "a post-trained version of Kimi K3, with substantially larger post-training compute" |
| ID du modèle API | kimi-k3 | kimi-k3.1-pro / kimi-k3.1-pro-highspeed |
| Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon (auto-évaluation officielle) | 55.95% | 61.2% |
| Taux d'hallucination (Kimi Hallu Bench Hard, auto-évaluation officielle, au niveau des affirmations) | 23.4% | 8.3% |
| Disponible sur ce site (aicodewith) ? | Disponible, validé avec une clé de ce site | Pas encore en ligne |
Voici ce que précise le texte officiel sur les taux d'hallucination : il s'agit d'un test de résistance construit à partir de scénarios volontairement piégeux, "The reported rates do not represent overall error rates in daily use."
Pour connecter K3 à Codex, consultez Connecter Kimi K3 à Codex. Cet article ne traite que de Claude Code.
Étapes de connexion à Claude Code
1. Créer une clé API sur ce site
Après inscription et connexion, créez une clé API dans la console. Les modèles disponibles sont indiqués dans la liste des modèles (elle fait foi).
2. Écrire dans le fichier settings.json global
Ouvrez ~/.claude/settings.json(sous Windows : %USERPROFILE%\.claude\settings.json), puis, dans env , renseignez la base URL, la clé et le nom du modèle. Attention, dans ANTHROPIC_BASE_URL : en fin de valeur,n'ajoutez pas /v1.
Configuration actuellement fonctionnelle sur ce site (le modèle est kimi-k3) :
{
"env": {
"ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.aicodewith.ai",
"ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "<你的 API Key>",
"ANTHROPIC_MODEL": "kimi-k3",
"ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "kimi-k3",
"ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "kimi-k3",
"ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "kimi-k3",
"CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL": "kimi-k3"
}
}
Pour K3.1 Pro, il suffit de remplacer le nom du modèle par l'ID officiel kimi-k3.1-pro(pour Highspeed : kimi-k3.1-pro-highspeed). L'ID du modèle provient du blog technique de Kimi , dans le texte d'origine : "select kimi-k3.1-pro / kimi-k3.1-pro-highspeed" :
"ANTHROPIC_MODEL": "kimi-k3.1-pro"
Mise à jour K3.1 Pro : ce site n'a pas encore mis en ligne K3.1 Pro. Avec kimi-k3.1-pro , vous obtiendrez l'erreur décrite dans la section « model not found » ci-dessous. Nous mettrons ici à jour les résultats de test dès sa mise en ligne.3. Changer de modèle avec /model
Une fois Claude Code lancé, saisissez /model pour changer de modèle. Dans la configuration ci-dessus, les modèles par défaut de Sonnet, Opus, Haiku et du sous-agent pointent tous vers kimi-k3, afin qu'après un changement de modèle, ou lorsque Claude Code lance un sous-agent, aucun modèle absent de ce site ne soit appelé.
4. Vérifier que la connexion fonctionne
Au lancement, Claude Code affiche l'avertissement suivant :
Claude Code doesn't recognize the model "kimi-k3", so it assumes a context window of 200k tokens.
Il s'agit d'un avertissement de Claude Code pour les ID de modèle non Claude ; il n'empêche pas les appels. Pour vérifier, confiez-lui une petite tâche, puis examinez la réponse.
Test réel : écrire une fonction et lancer les tests dans Claude Code avec kimi-k3
Le modèle utilisé pour ce test est kimi-k3, et non K3.1 Pro. Le test a été réalisé dans la nuit du 24 octobre, heure de Pékin, avec Claude Code version 2.1.309 et la configuration settings.json ci-dessus.
Tâche : dans un répertoire vide, écrire en Python slugify(s)(minuscules, espaces et tirets bas convertis en tirets, autres caractères supprimés, tirets consécutifs fusionnés, tirets en début et fin de chaîne supprimés), puis écrire des tests unittest et les exécuter.
Résultat :
- durée d'environ 72 secondes, 5 tours au total, modèle indiqué dans la réponse :
kimi-k3. - Génération de
slugify.pyet detest_slugify.py, avec 8 cas de test au total. Nous les avons relancés en local, avec le résultat suivant :Ran 8 tests ... OK.
Code principal généré :
def slugify(s):
s = s.lower()
s = re.sub(r"[\s_]", "-", s)
s = re.sub(r"[^a-z0-9-]", "", s)
s = re.sub(r"-{2,}", "-", s)
return s.strip("-")
Comment choisir entre K3.1 Pro et Highspeed
Officiellement, la seule différence indiquée entre les deux est la vitesse : Highspeed "delivers 2-3× the speed of K3.1 Pro for more responsive interactions". Rien n'indique si leurs capacités diffèrent, vous pouvez donc choisir ainsi :
- Modification de code interactive, nombreux allers-retours de questions-réponses: essayez d'abord Highspeed, le temps d'attente est plus court.
- Tâches longues, refactorisations multi-fichiers, tâches lancées sans surveillance pendant longtemps: utilisez K3.1 Pro, et comparez les résultats des deux sur vos propres tâches avant de trancher.
Pour les prix, reportez-vous à la page de tarifs officielle de Kimi ou à la liste des modèles de ce site, telle qu'affichée le jour même.
Erreurs courantes
401 : clé invalide
Vérifiez d'abord que ANTHROPIC_AUTH_TOKEN a été collé en entier, qu'il ne contient pas d'espaces superflus et qu'aucune variable d'environnement du même nom n'écrase settings.json. Redémarrez Claude Code après la modification.
429 : trop de requêtes
Cela vient généralement d'un trop grand nombre de requêtes en peu de temps. Patientez un peu avant de réessayer, ou réduisez le nombre de tâches parallèles et de sous-agents.
model not found : modèle introuvable
Lorsque vous demandez avec une clé de ce site un modèle qui n'est pas encore en ligne, voici la sortie réelle de Claude Code :
API Error: 400 {"error":"模型 kimi-k3.1-pro 不存在或未上线，请前往 https://aicodewith.ai/zh/dashboard/pricing 查看可用模型列表 (request_id: ...)"}
Dans ce cas, remettez le nom du modèle sur kimi-k3, et vérifiez que ANTHROPIC_DEFAULT_*_MODEL et CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL sont eux aussi réglés sur des modèles disponibles.
Questions fréquentes
Quel est l'ID de modèle d'API de Kimi K3.1 Pro ?
Officiellement, il s'agit de kimi-k3.1-pro et kimi-k3.1-pro-highspeed.
Puis-je utiliser K3.1 Pro sur ce site dès maintenant ?
Pas encore. Ce site prend actuellement en charge kimi-k3, et cet article sera mis à jour dès la mise en ligne de K3.1 Pro.
Faut-il ajouter /v1 à la base URL ?
Dans Claude Code, ANTHROPIC_BASE_URL : écrivez https://api.aicodewith.ai, sans ajouter /v1.
Faut-il s'inquiéter du message "doesn't recognize the model" au démarrage ?
Non, cela n'affecte pas les appels. C'est simplement un avertissement de Claude Code pour les ID de modèle non Claude.
Quand les poids ouverts de K3.1 Pro seront-ils publiés ?
Citation officielle : "Full model weights will be released by Nov 4, 2026."
Comment connecter Kimi à Codex ?
Voir Connecter Kimi K3 à Codex.
