Kimi K3.1 Pro: бенчмарки и доступ

Содержание страницы

• Характеристики и возможности
• Kimi K3.1 Pro vs Kimi K3: бенчмарки и сравнение моделей
• Kimi K3.1 Pro цена и практическая экономика
• Kimi K3.1 Pro: где доступен
• Кому стоит попробовать в первую очередь

Сегодня утром мне на почту упало письмо: «Kimi K3.1 Pro is Here». Китайская компания Moonshot AI оказалась столь любезна, что не только выпустила новую версию своей LLM, но и известила меня персональным спамом. Что ж, посмотрим. Предыдущая версия K3 вышла в июле и наделала много шума. И вот, не прошло и полгода, на релизе обновленная модель. Какие же изменения кроются за цифрой 1 после тройки? Они косметические или структурные? И стоит ли включать Kimi в свой арсенал нейросетей? Читайте дальше и узнаете.

Характеристики и возможности

Технически K3.1 Pro — это дообученная K3, которой досталось заметно больше вычислений на этапе пост-тренировки. По данным Artificial Analysis, в модели 2,8 трлн параметров всего и 104 млрд активных, контекстное окно достигает 1 млн токенов, а на вход принимаются текст и изображения.

У «тройки» при тех же 2,8 трлн базовых параметров активировалось на задачу всего 16 млрд — прирост весьма знатный.

Одновременно вышла Kimi K3.1 Pro Highspeed — не отдельная модель, а турбо-режим той же самой: тот же уровень интеллекта, тот же контекст, но скорость ответа в два-три раза выше, по заявлению компании. Правда, и платить за скорость придется вдвое больше. Выбор между ними — это выбор между временем и деньгами.

Вот как заявленные сильные стороны базовой K3.1 Pro выглядят в работе по четырем направлениям, на которые Moonshot делает главную ставку.

Код и длинные задачи. Миллион токенов контекста позволяет целиком держать в работе крупный репозиторий: вы отдаете модели всю ветку проекта и просите проследить цепочку вызовов через десятки файлов, а не скармливаете ей фрагменты один за другим.

Агентные сценарии. Модель рассчитана на многошаговую работу с инструментами. Типичный пример — собрать сводку по десятку источников, самостоятельно открывая страницы и сверяя цифры между ними.

3D и CAD. По описанию, эскизу или референсному изображению K3.1 Pro строит параметрическую модель и пишет скрипты для Blender и CAD-пакетов: можно запросить корпус под заданные габариты, а потом менять размеры и материалы репликами в чате. На kimi.ai под это отведен режим 3D Make.

Финансовые документы. Модель разбирает отчетность, сверяет данные между документами и считает по ним. На словах звучит круто. Но реальное качество работы всё равно требует человеческой проверки.

Kimi K3.1 Pro vs Kimi K3: бенчмарки и сравнение моделей

Разработчики, конечно, уже выложили собственные бенчмарки, но независимые цифры всегда вызывают больше доверия. Поэтому начнем с них. Artificial Analysis прогнала модель 23 октября 2026 года и поставила ее на четвертое место своего сводного индекса. Скачок с 16-й позиции K3 довольно впечатляющий. Хотя летом K3 в тесте Arena Frontend Code с 18-го места прыгнула аж на первое, обогнав даже Cloude Fable 5 и GPT-5.6 Sol, но «царем горы» пробыла недолго.

Коротко о том, что показывает каждый из тестов в таблице ниже:

Intelligence Index — сводная оценка по набору разнородных задач, общая «сила» модели.

GDPval-AA — рейтинг Elo за выполнение реальных рабочих заданий.

Terminal-Bench 4.0 — работа агента в терминале с жесткой проверкой результата тестами.

AutomationBench-AA — автоматизация рутинных рабочих процессов в SaaS-сервисах.

Источник: Artificial Analysis, замеры 23 октября 2026 года, единая методика.

Прирост относительно K3 виден невооруженным глазом, а на Terminal-Bench он выглядит прямо феерично. Но лидерство в одном тесте не означает превосходства во всех задачах. На знаниях и научном рассуждении прибавка скромнее — Humanity’s Last Exam вырос с 47 до 52%, SciCode с 59 до 61%.

Цифры самой Moonshot стоит смотреть отдельно, потому что методика у компании своя. По ее данным, на Terminal-Bench 4.0 модель набрала 65,7% против 66,4% у Claude Opus 5.5, а на BenchCAD с инструментами — 92,7% против 96,2% у того же Opus. Обратите внимание: 67% у Artificial Analysis и 65,7% у разработчика. Это разные прогоны с разными настройками.

Kimi K3.1 Pro цена и практическая экономика

Цены сверены с официальной страницей API 26 октября 2026 года.

K3.1 Pro — 2 $ за 1 млн входных токенов и 10 $ за 1 млн выходных.

K3.1 Pro Highspeed — 4 $ и 20 $ соответственно.

Прежняя K3 — 3 $ и 15 $.

Прайс за токены упал на треть, неплохо. Но на этом хорошие новости заканчиваются. Artificial Analysis оценила среднюю стоимость одного задания своего индекса примерно в 1,98 $ — практически столько же, сколько у K3.

Разгадка проста: новая модель рассуждает дольше и тратит около 55 тыс. выходных токенов на задание против 48 тыс. у предшественницы. Цена токена и цена готового результата — разные величины, и для кошелька важнее вторая.

Kimi K3.1 Pro: где доступен

Официально модель доступна на сайте kimi.ai и в мобильном приложении, в Kimi Work, Kimi Code и через Kimi API. В Kimi Code модель выбирается командой /model, а в API используются идентификаторы kimi-k3.1-pro и kimi-k3.1-pro-highspeed.

Однако если вы захотите попробовать новую модель бесплатно на официальном сайте — будьте готовы к разочарованию. Не дадут-с. На любой запрос к K3.1 Pro вы получите сообщение, что «слишком много людей вот прям щас пользуются Kimi, все порты заняты, честно-честно, а вы лишний на этом празднике жизни».

Шах и мат, халявщики. Хотите без очереди — покупайте платный тариф, минимум $15.

Врут, конечно, нет у них таких очередей. Но это политика Moonshot, они всегда так делают.

Для тех, кто готов платить в рублях, есть путь попроще — российские агрегаторы. На момент подготовки материала модель появилась у двух наших партнеров.

BotHub. Модель уже в каталоге, тарификация — 217,3 ₽ за 1 млн входных токенов и 1 086,5 ₽ за 1 млн выходных.

GPTunneL. K3.1 Pro доступна без очередей, но не бесплатно; стоимость запроса начинается от 1,53 ₽, а общая тарификация соответственно, ~600 / 3000 ₽ за 1 млн.

Веса Moonshot обещала открыть до 4 ноября, на момент написания обзора они еще не опубликованы.

Кому стоит попробовать в первую очередь

Присмотреться к модели стоит тем, чьи задачи совпадают с сильными сторонами релиза: длинные сессии с кодом, агентные цепочки с инструментами, разбор объемных документов и 3D-прототипирование.

На своем сценарии проверьте три вещи:

• укладывается ли реальный объем данных в бюджет контекста,
• сколько выходных токенов уходит на типовую задачу,
• устраивает ли вас скорость базового режима без доплаты за Highspeed.

Там, где важнее предсказуемая стоимость результата и зрелая экосистема инструментов, лучше выбрать что-нибудь другое: проприетарные модели пока еще удерживают верхние строчки индексов, а некоторые обойдутся и подешевле.

Тем не менее, Kimi продолжает тренд, который начала 4 месяца назад появлением K3. Джейсон Калаканис тогда даже написал в X: «It’s happening folks». Open-weight модели из Китая догоняют топовые закрытые аналоги США — по качеству и по цене. Аналитики ожидали подобной конкуренции только к 2027-му году, а оно вон как вышло. Правда, открытость еще не равна доступности. 2,8 трлн параметров — хоть и круто, но потянуть такую махину локально сможет далеко не каждый дата-центр.

Часто задаваемые вопросы

Чем Kimi K3.1 Pro отличается от K3?

Это дообученная версия K3 с тем же размером и контекстом, которая по независимым замерам заметно прибавила в агентных и кодовых задачах.

Сколько стоит Kimi K3.1 Pro?

По официальному прайсу — 2 $ за 1 млн входных токенов и 10 $ за 1 млн выходных, ускоренный режим Highspeed вдвое дороже.

Что такое режим Highspeed?

Это та же модель с тем же уровнем интеллекта, которая, по заявлению Moonshot, отвечает в два-три раза быстрее.

Где попробовать модель в России?

Напрямую на kimi.ai и в приложении, а с оплатой в рублях — через российские агрегаторы BotHub и GPTunneL.

Открыты ли веса модели?

На 26 октября нет: компания обещала опубликовать их до 4 ноября.

Подходит ли модель для работы с длинными документами?

Контекст до 1 млн токенов это позволяет, но числовые выводы стоит перепроверять вручную.