K3.1 シリーズの初号 Kimi K3.1 Pro は、Kimi K3 をベースにポストトレーニング計算を大幅に増やした 3T 級モデル。100 万トークンのコンテキストとネイティブ視覚を維持し、コーディング・3D 制作・金融調査・エージェント用途を主眼に置く。同一能力で出力がおおよそ 2〜3 倍速い Kimi K3.1 Pro Highspeed も同時に用意される。

Kimi API のモデル ID は kimi-k3.1-pro と kimi-k3.1-pro-highspeed。Chat Completions / Responses / Messages の各 API と OpenAI・Anthropic 互換 SDK から呼び出せる。reasoning_effort は low / high / max(既定 max)。API 利用者向けに Zero Data Retention を選択可能。kimi-k3.1-pro と kimi-k3 は Batch API 対象で、標準料金の 60% 課金。フルのモデルウェイトは 11 月 4 日までに公開予定。オープンウェイト版では学習データからサイバー関連データを除去し、攻撃的研究能力を意図的に抑える方針を示す。

#性能

モデルIntelligence Index出力速度 (tok/s)Artificial Analysis 上の条件
Kimi K3.1 Pro4633reasoning
DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)33175max
GLM-5.3 (max)3264max

Intelligence Index は表内で最も高い一方、出力速度は DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max) より大幅に遅い。

#API 価格の比較

モデル入力 ($/1M)出力 ($/1M)キャッシュヒット入力 ($/1M)
Kimi K3.1 Pro (kimi-k3.1-pro)2.0010.000.20
Kimi K3.1 Pro Highspeed (kimi-k3.1-pro-highspeed)4.0020.000.20
Kimi K3 (kimi-k3)3.0015.000.30

kimi-k3.1-pro は同一プラットフォームの kimi-k3 より入力・出力単価が低く、Highspeed は能力を保ったまま単価を 2 倍にした帯。

#評価(ベンダー)

Terminal-Bench 4.0(Claude-Code ハーネス、reasoning effort max)で 65.7%。GPT-6 Astra 58.2%、Claude Opus 5.5 66.4% と同列。自社 Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon は 61.2%(K3 55.95%)。BenchCAD(ツールあり)は 92.7%。OfficeQA Pro v2 は 64.4。Hallu Bench Hard ではクレーム単位の幻覚率が K3 の 23.4% から 8.3% に低下したとする(故意に難化したストレステスト)。

#参考文献