Kimi K3.1 Pro срещу K3: какво се промени, колко струва и кой трябва да премине

Kimi K3.1 Pro е първата актуализация на Kimi K3 — модел с отворени тегла и 2.8 трилиона параметъра, който Moonshot AI пусна на 16 юли 2026 г. Той дебютира на 23–24 октомври 2026 г. в приложението Kimi, Kimi Code и Kimi API. В публикацията за пускането Moonshot го нарича „първия модел от новата ни серия K3.1 и най-способния ни модел с отворени тегла от клас 3T досега“: версия на K3, дообучена с много повече изчислителни ресурси за дообучаване в „стотици области надолу по веригата“. Moonshot твърди, че има подобрения в програмирането, създаването на 3D съдържание, както и финансовите проучвания и моделирането. Вариантът K3.1 Pro Highspeed предлага същите възможности при скорост около два до три пъти по-висока, а пълните тегла се очакват до 4 ноември 2026 г.

Краткият отговор: за API кода промяната се свежда до смяна на ID на модела. kimi-k3.1-pro има същите ограничения на параметрите като kimi-k3, така че фиксираните настройки за семплиране, трите нива на усилие и стойността по подразбиране max се запазват. Първата забележима промяна е по-незабележима. В Kimi Code K3 работеше с високо ниво на усилие по подразбиране, а K3.1 Pro — с максимално. Очаквайте повече разсъждения за всяка задача, а оттам и повече токени или по-голям разход от квотата на плана ви за всяка задача.

Цената на токен при K3.1 Pro е по-ниска. AIHubMix го предлага за $2.00 на входящ милион токена и $10.50 на изходящ милион токена, спрямо съответно $2.84 и $14.20 за K3; публикувана в деня на старта таблица с цени в юани показва сходно понижение и при Moonshot. Към момента на писане официалният списък с цени в USD на Moonshot не можеше да бъде потвърден. Според собствените бенчмаркове на Moonshot K3.1 Pro се представя значително по-добре от K3 в тестовете им за програмиране, халюцинации и финанси. Така че истинският въпрос е дали тези подобрения при по-ниска цена на токен си заслужават, като се има предвид, че моделът отделя повече време за разсъждения върху задачите ви.

K3 и K3.1 Pro един до друг

Колоната за K3 се основава на ръководството и картата на модела Kimi K3 на Moonshot. Колоната за K3.1 Pro е от ръководството за бърз старт на K3.1 Pro и документацията за моделите в Kimi Code, където са посочени и настройките по подразбиране за двата модела в Kimi Code. Идентификаторите на Highspeed са kimi-k3.1-pro-highspeed в API и k3.1-pro-highspeed в Kimi Code. В Kimi Code пълният контекстен прозорец от 1M се предлага с по-високите планове. Moonshot не е публикувала броя активни параметри на K3.1 Pro, нито е посочила какъв лиценз ще използват теглата му.

Как се появи K3.1 Pro

Информация за серията K3.1 изтичаше на части в продължение на месец. Тракерът на CometAPI събра изтеклите сведения, а Wccftech, AIBase и потребители във форума LINUX DO съобщаваха за тях. Moonshot не потвърди нито едно от тези сведения преди тийзър видеото си.

• 23 септември: публикуван на X откъс от конфигурация показваше идентификатор k3d1-agent, три нива на усилие (Low, High, Max), опция за контекст „Extra Long“ до 1M токена и флагове за режимите agent, swarm, search и batch.
• 28 септември: разработчици откриха kimi-k3-1 в регистъра с модели на API платформата на Moonshot и съобщиха, че той отговаря на заявки. В предварителната версия на отворената платформа цената му беше същата като тази на K3.
• 21 октомври: конфигурацията model_switch_confirm на Kimi Code започна да връща правило, което пренасочва k3, K3, kimi-k3, k3-256k, kimi-for-coding и kimi-for-coding-highspeed към k3.1. Два дни по-късно моделът се появи в Kimi Code като k3.1-pro.
• 22 октомври: анонимен модел на име Kibitz се появи в Code Arena на Arena. Отпечатъкът на токенизатора го свърза с Kimi, а името следваше модела на именуване на Moonshot (K3 беше тестван като Kivine). Еднократните двубои на тестиращите дадоха благоприятни резултати; един от тях оцени 3D творение като почти равностойно на Claude Opus 5.5 при средно ниво на усилие. Arena не публикува оценка.
• 23 октомври: официалният профил на Kimi публикува тийзър с продължителност 24 секунди. В него се вижда терминал на Kimi Code с надпис „Model: Kimi K3.1“, докато моделът генерира 3D сцена с Three.js.
• 23–24 октомври: Moonshot добави K3.1 Pro и K3.1 Pro Highspeed към документацията за Kimi Code, в която се посочва, че моделът „вече е напълно внедрен в Kimi Code“. Публикацията за старта се появи за кратко и беше свалена, след което същата вечер отново беше публикувана с пълната таблица с бенчмаркове, заедно с API документация за kimi-k3.1-pro и kimi-k3.1-pro-highspeed.

Повечето изтекли флагове описваха неща, които K3 вече можеше да прави: три нива на усилие, контекстен прозорец от 1M и съществуващия swarm режим на Kimi. Стартирането потвърди това. K3.1 Pro запазва същия договор за заявки като K3; новостите са допълнителната посттренировка, максималното ниво на усилие по подразбиране в Kimi Code и вариантът Highspeed.

Какво остава същото и какво да проверите отново

Според Moonshot kimi-k3.1-pro има „същите ограничения на параметрите като kimi-k3“, така че кодът, който работи с K3, изисква само новото ID. Правилата, които се запазват:

• Разсъжденията са винаги включени. Moonshot посочва, че заявките за изключването им се отхвърлят с HTTP 400; основните ID-та на AIHubMix не ги отхвърляха (вижте по-долу).
• reasoning_effort приема low, high или max, а стойността по подразбиране е max. Няма средно ниво, въпреки че в предпусков доклад се твърдеше обратното: Kimi Code преобразува medium в high, xhigh и ultra в max, а minimum и light в low. В Kimi Code стойностите off, none, disabled или непозната стойност връщат грешка 400.
• Настройките за семплиране са фиксирани: temperature 1.0, top_p 0.95, n 1 и двете наказания са 0. Не ги включвайте в заявката; други стойности водят до грешка в API на Moonshot.
• tool_choice приема required, както и при K3.
• max_completion_tokens е 131,072 по подразбиране и може да достигне 1,048,576 в рамките на контекстен прозорец от 1M.
• Промяната на модела или нивото на усилие невалидира кеша. В Kimi Code Moonshot съветва да не преминавате към K3.1 Pro в съществуваща сесия с K3, K2.8 Preview или K2.7 Code Highspeed, тъй като качеството на отговорите спада, а попаденията в кеша намаляват.

Както и при K3, при многоходови разговори и цикли с инструменти трябва да се подава обратно цялото съобщение на асистента, включително reasoning_content.

Какво измери AIHubMix. На 24 октомври AIHubMix тества двата модела с основните им идентификатори kimi-k3.1-pro и kimi-k3.1-pro-highspeed, както и през своя канал за програмиране — coding-kimi-k3.1-pro и coding-kimi-k3.1-pro-highspeed, който следва съпоставянето на нивата на усилие в Kimi Code:

• Chat Completions (с reasoning_content) и Messages (блокове за разсъждения и текст) връщаха код 200 и за двата модела. Responses API връщаше код 200 само през канала за програмиране; основните ID-та връщаха код 404: „The model kimi-k3.1-pro is not available on this endpoint.“ Следователно при старта Codex, който използва Responses, изискваше ID от канала за програмиране в AIHubMix.
• Всички тествани стойности на reasoning_effort (low, medium, high, max, xhigh) връщаха код 200. Шлюзът ги приема всичките, но Moonshot документира само low, high и max, така че не приемайте допълнителните стойности за допълнителни нива. off и непозната стойност също връщаха код 200; none или поле thinking: {"type": "disabled"} също връщаше код 200, но без никакви разсъждения: в AIHubMix превключвателят за изключване на разсъжденията не предизвиква грешка 400, а се игнорира без предупреждение.
• temperature=0.2 връщаше код 400 при основните ID-та: „invalid temperature: only 1 is allowed for this model“. Каналът за програмиране го приемаше. Остатъчно поле от K2.x thinking: {"type": "enabled"} връщаше код 200 и при двата модела.
• Структурираният изход през Messages API вече работи. Заявка json_schema, чиято подкана не изискваше JSON, върна {"city":"Paris"}. При юлския тест на AIHubMix K3 беше игнорирал схемата без предупреждение.
• Кеширането е автоматично: в канала за програмиране повторна заявка с една и съща подкана отчете цялата подкана като кеширани токени.

Публикацията за миграцията в тази поредица разглежда всяка от тези ситуации като възможна грешка, с текста на грешката и решението.

Бенчмаркове: спрямо K3 и моделите от по-висок клас

Данните са отчетените от Moonshot резултати при старта, взети от публикацията за старта на K3.1 Pro и, за K3, от картата му в GitHub. Тестовите среди се различават според модела (K3.1 Pro е тестван предимно в среда на Claude Code), а резултатите все още не са възпроизведени от никого.

От K3 към K3.1 Pro. Ето двойките, които Moonshot е измерила по един и същ начин и при двата модела:

Kimi Code Bench, Kimi Hallu Bench и двата набора от финансови тестове са вътрешни бенчмаркове на Moonshot. Двойката резултати за Kimi Code Bench 2.0 е измерена в среда на Claude Code (водещият резултат на K3 от 72.9 е постигнат в Kimi Code), а Hallu Bench Hard се изпълнява с инструменти. Всички двойки показват подобрение: между 3 и 8 точки при тестовете за програмиране, между 7 и 12 точки при финансовите тестове, а процентът на халюцинации при трудния набор спада от 23.4 на 8.3. Terminal-Bench, SWE Marathon и ProgramBench присъстват и в двата набора резултати, но с различни версии или методи за оценяване, така че резултатите на K3 от 88.3, 42.0 и 77.8 не могат да се сравняват с тези на K3.1 Pro от 65.7, 51.7 и 31.5.

В сравнение с по-високия клас. Kimi няма модел от по-висок клас от K3.1 Pro, затова най-важното сравнение е със затворените модели в таблицата на Moonshot. Moonshot ги е тествала при максимално ниво на усилие и отбелязва, че „тестването на собствени модели може да включва известно поведение при преминаване към резервен вариант“.

Според собствената оценка на Moonshot K3.1 Pro води и в четирите показателя при продължително писане на код (SWE Marathon v1.1) и при HLE с инструменти, а също има леко предимство пред DeepSWE v1.1. При Terminal-Bench 4.0 надминава Fable 5.1 и GPT-6 Astra и е на по-малко от точка зад Opus 5.5, а при GDPval-AA е малко след Opus 5.5. Изостава значително при ProgramBench, където Opus 5.5 постига около два пъти по-висок резултат, при HLE без инструменти и при вътрешния Design Bench на Moonshot, където GPT-6 Astra е начело. K3 дебютира на върха на класацията Frontend Code на Arena с резултат 1,679; при пускането си K3.1 Pro нямаше резултат в Arena.

Цена и реална себестойност

Цените са за милион токена. Цената на K3.1 Pro в AIHubMix е с 30% по-ниска от тази на K3 за входящите токени и с 26% по-ниска за изходящите; Highspeed струва точно два пъти повече от K3.1 Pro за входящи и изходящи токени, при същата цена за попадения в кеша. Към момента на написване не успяхме да потвърдим официалната цена в USD на Moonshot за K3.1 Pro, затова в колоната за официалните цени е поставено тире. OpenAI предлага промоционална цена от $4 / $20 за GPT-5.6 Sol, която според съобщенията ще важи поне до 21 ноември 2026 г. Попаденията в кеша в AIHubMix струват $0.20 на милион токена за K3.1 Pro и Highspeed спрямо $0.284 за K3 ($0.30 при Moonshot). След актуализацията на таксуването на Moonshot записите в кеша за K3 се показват в отделен ред: $3.00 на милион за стандартен срок на съхранение от 5 минути и $6.00 за един час. В API на Moonshot K3.1 Pro следва същия модел: фиксирана цена независимо от дължината на контекста, таксуване на записите в кеша според срока им на съхранение и таксуване на токените за разсъждение като изходящи при всяко ниво на усилие. Страниците на моделите в AIHubMix показват само цените за входящи, изходящи токени и попадения в кеша, без отделна цена за запис в кеша.

Обявените цени в юани на Moonshot. Таблица с цените за Китай на Moonshot за K3.1 Pro и K3.1 Pro Highspeed, включително записите в кеша, се разпространи в деня на пускането. Цените не са потвърдени спрямо страницата с цените на Moonshot:

На милион токена, в CNY. Редът за K3 съвпада с ценовата листа на Moonshot за Китай. Ако таблицата е вярна, Moonshot е намалил цената на K3.1 Pro с 35% за входящи токени, 32% за изходящи и 35% за попадения в кеша — малко повече от намалението на AIHubMix. Highspeed струва два пъти повече от K3.1 Pro за входящи и изходящи токени и за записи в кеша, при същата цена за попадения в кеша, което го прави с 30% по-скъп от K3 за входящи токени и с 36% за изходящи. Ценовите листи на Moonshot в USD и CNY не са обвързани с фиксиран курс, затова цените в юани не показват цената в долари.

Една задача, с изчислена цена. През юли AIHubMix помоли K3 да създаде HTML игра в един файл по една заявка и референтно изображение. Изпълнението отне 2,541 секунди (около 42 минути) и произведе 1,275 реда работещ код. Използва 74,994 изходящи токена, от които 54,486 (73%) бяха за разсъждение. Работеше на максимално ниво на усилие — единственото ниво, което K3 поддържаше тогава, и стандартното за K3.1 Pro днес. Размерът на входа не е записан, затова оценките по-долу приемат 5,000 входящи токена. Цените са на AIHubMix.

• K3: 5,000 × $2.84/M + 74,994 × $14.20/M ≈ $1.08
• GPT-5.6 Sol, със същия брой токени: ≈ $1.52
• Claude Fable 5.1, със същия брой токени: ≈ $4.18
• K3.1 Pro, със същия брой токени: 5,000 × $2.00/M + 74,994 × $10.50/M ≈ $0.80
• K3.1 Pro Highspeed, със същия брой токени: 5,000 × $4.00/M + 74,994 × $21.00/M ≈ $1.59

Приемаме, че броят токени е същият, но реалният брой може да промени резултата и в двете посоки. При практически тест на Chase AI за създаване на игра K3 използва 21.5 милиона токена, докато Claude Fable 5 — 3.5 милиона, или около шест пъти по-малко. При такова съотношение Fable 5 би завършил играта с около 12,200 токена за приблизително $0.73 — по-малко от $1.08 за K3 и $0.80 за K3.1 Pro, въпреки че цената му за изходящи токени е почти четири пъти по-висока. В задачите от индекса на Artificial Analysis разликата беше в обратната посока: средно Fable 5.1 използваше 78,000 изходящи токена на задача спрямо 48,000 за K3 и струваше $7.63 на задача спрямо $2.00 за K3.

Колко дълго разсъждава един модел зависи от задачата. При кратка проверка на AIHubMix на 24 октомври заявка за обяснителен текст от 600 думи при ниско ниво на усилие накара K3.1 Pro да разсъждава с 5,561 до 7,356 токена преди отговора, а K3 — с 3,013 до 7,051: сходни количества. Разликата беше в скоростта. K3.1 Pro генерираше около 86 токена в секунда спрямо 22 до 26 при K3, затова отговори за 80 до 99 секунди, докато на K3 му бяха нужни 154 до 309 секунди. Това е една заявка и по три изпълнения на модел с основните ID-та на AIHubMix, а не бенчмарк. Все пак намаление с една четвърт на цената за изходящи токени означава сметка с една четвърт по-ниска само ако K3.1 Pro не разсъждава по-дълго от K3 върху вашите задачи, затова измерете токените на задача, преди да пресметнете спестяването.

Кога K3.1 Pro не е очевидният избор

• Работа, при която забавянето е критично. K3.1 Pro винаги разсъждава, по подразбиране е на максимално ниво и не позволява разсъждението да бъде изключено. Изпълнението на играта с K3 отне 42 минути за една заявка, а при горната кратка проверка първият токен от отговора на K3.1 Pro се появи след 71 до 91 секунди дори при ниско ниво на усилие (при K3 — след 132 до 280 секунди). Highspeed генерира изхода около 2–3× по-бързо, но Moonshot казва, че „ускорява само генерирането на изхода от модела“, така че извикванията на инструменти и изпълнението на скриптове остават същите. Ако потребителите чакат всеки отговор, по-подходящ е по-бърз модел без разсъждение, дори качеството да е същото.
• Процеси, които изискват контрол върху температурата. K3.1 Pro запазва фиксираната стойност на семплиране 1.0 на K3, а при основните ID-та на AIHubMix температура 0.2 връща грешка 400. Параметърът беше приет от канала за кодиране, но отговор 200 не доказва, че стойността е била приложена. Ако разчитате на температура 0 за повтаряеми резултати, K3.1 Pro не може да ви я осигури.
• Работа, сходна със задачите от слабите му бенчмаркове. В собствената таблица на Moonshot той постига наполовина по-нисък резултат от Claude Opus 5.5 на ProgramBench, изостава и от трите затворени модела при HLE без инструменти и от GPT-6 Astra при Design Bench. Тествайте такива задачи, преди да преминете към него.
• Задачи, при които модел от по-висок клас разсъждава по-малко. Както показва тестът на Chase AI за създаване на игра, по-скъп модел, който разсъждава по-малко, може да струва по-малко на задача. Измерете собственото си натоварване, преди да приемете, че K3.1 Pro е по-евтиният вариант.
• Потребители на по-ниските планове на Kimi Code. За K3.1 Pro е необходим план Plus или по-висок при новите планове (Moderato или по-висок при старите), а прозорецът от 1M изисква Pro (Allegretto). За Highspeed е необходим Pro или по-висок план (Allegretto).

Кой трябва да премине към него и кой да изчака

• Потребители на Kimi Code: K3.1 Pro вече е наличен като k3.1-pro. Започнете нова сесия с него, вместо да сменяте модела в съществуваща сесия с K3, K2.8 Preview или K2.7 Code Highspeed; Moonshot предупреждава, че смяната по средата на сесията влошава качеството на изхода и попаденията в кеша. Там, където K3 работеше на високо ниво на усилие, очаквайте по подразбиране максимално ниво и следете квотата си през първата седмица. Ако тя се изчерпва по-бързо, намалете рутинните задачи до високо ниво, но не разчитайте, че ниското ще е евтино: при кратката проверка на AIHubMix K3.1 Pro дори на ниско ниво разсъждаваше с 5,561 до 7,356 токена.
• Потребители на K3 API: сменете kimi-k3 с kimi-k3.1-pro, като имате предвид същите ограничения за параметрите. В собственото API на Moonshot моделът става достъпен след зареждане на $1; AIHubMix го предлага със същия ID. Първо проведете еднодневна оценка със собствените си задачи и сравнете броя на токените за завършване и разсъждение, а не само процента на успешно преминатите тестове. Към момента на написване официалната цена на Moonshot в USD не беше потвърдена; в AIHubMix K3.1 Pro струва $2.00 / $10.50 на милион.
• Потребители на K2.6 и K2.7 Code: преходът е по-съществен, а Moonshot е определил краен срок. В платформата на Moonshot моделите от серията K2 няма да са достъпни за новорегистрирани потребители от 31 октомври 2026 г., а Moonshot планира да спре поддръжката на всички тях до края на декември 2026 г. На 24 октомври AIHubMix все още предлагаше K2.6 и K2.7 Code, без обявена дата за спиране. K3.1 Pro не поддържа изключване на разсъждението, а нивото му се задава чрез степента на усилие, вместо с превключвателя thinking на K2.x. Прочетете публикацията за миграцията, преди да променяте каквото и да било.
• Ако скоростта е по-важна от цената: K3.1 Pro Highspeed предлага същите възможности с около 2–3× по-висока скорост, срещу приблизително двойно по-голяма квота в Kimi Code и двойно по-висока цена на токен ($4.00 / $21.00 в AIHubMix). Публикацията за Highspeed в тази поредица разглежда този компромис.
• Изчакайте, ако купувате директно от Moonshot и искате първо да видите ценовата му листа в USD.
• Останете с текущия модел, ако работите с кратки заявки в голям обем, при които постоянното разсъждение е излишен разход, от който нямате нужда.

За да сравните K3 и K3.1 Pro със собствените си заявки, изпълнете ги и през двата модела чрез AIHubMix с един ключ. В ръководството за бърз старт са описани ключовете и базовите URL адреси, а страницата на модела K3.1 Pro показва цената. Използвайте Chat Completions или Messages с kimi-k3.1-pro; засега за Responses API използвайте coding-kimi-k3.1-pro, който AIHubMix обозначава като предварителна версия за оценка, а не за продукционна употреба.

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://aihubmix.com/v1", api_key=os.environ["AIHUBMIX_API_KEY"])
prompt = "Write a single-file HTML page that renders a rotating 3D cube with Three.js."

for model in ["kimi-k3", "kimi-k3.1-pro"]:
    r = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
        timeout=3600,
    )
    print(model, r.usage.prompt_tokens, r.usage.completion_tokens)

Скриптът използва Chat Completions и пропуска temperature: K3 и K3.1 Pro отхвърлят всяка стойност, различна от 1.

Често задавани въпроси

Вече ли е наличен Kimi K3.1 Pro?
Да. Moonshot го пусна на 23–24 октомври 2026 г. в приложението Kimi, Kimi Work, Kimi Code и Kimi API; в API е с име kimi-k3.1-pro, а в Kimi Code — k3.1-pro. Администраторите на Business и Enterprise трябва да го разрешат за екипите си.

K3.1 Pro по-скъп ли е от K3?
Не, на токен. В AIHubMix цената му е $2.00 за входящи и $10.50 за изходящи токени на милион, спрямо $2.84 и $14.20 за K3. Таблица с цени в юани, разпространила се в деня на пускането, показва намаление с около една трета при Moonshot, но към момента на написване официалната ценова листа на Moonshot в USD не беше потвърдена. Моделът обаче все така разсъждава доста: в Kimi Code по подразбиране е на максимално ниво, а при една кратка проверка на AIHubMix разсъждаваше с 5,561 до 7,356 токена дори при ниско ниво на усилие. Така че цената на задача все пак може да се повиши.

Ще работи ли кодът ми за K3 с K3.1 Pro?
Да, трябва само да смените ID-то на модела. Moonshot казва, че kimi-k3.1-pro има същите ограничения за параметрите като kimi-k3. Продължете да пропускате temperature и останалите параметри за семплиране, да връщате reasoning_content в заявките с множество ходове и да не опитвате да изключите разсъждението.

Какво се променя в Kimi Code?
Както препоръчва документацията на Moonshot, изберете K3.1 Pro в нова сесия, а не по средата на текуща. Стандартното ниво на усилие при него е максимално, докато при K3 беше високо. Необходим е план Plus или по-висок, а за пълния прозорец от 1M — Pro или по-висок.

Какво представлява K3.1 Pro Highspeed?
Същите възможности на модела, но с около два до три пъти по-висока скорост на генериране, като kimi-k3.1-pro-highspeed в API. В Kimi Code използва около два пъти повече от квотата, а цената на токен е двойна: $4.00 / $21.00 в AIHubMix. По-бързо се генерира само изходът на модела; извикванията на инструменти и скриптовете не стават по-бързи.

Толкова ли е добър K3.1 Pro, колкото Claude Fable 5.1, Claude Opus 5.5 или GPT-6 Astra?
Според собствената таблица на Moonshot той изпреварва и трите модела по SWE Marathon и HLE с инструменти, превъзхожда Fable 5.1 и GPT-6 Astra по Terminal-Bench 4.0 и изостава по ProgramBench, HLE без инструменти и Design Bench. Данните са публикувани от самата компания, тестовите среди се различават и засега никой не ги е възпроизвел.

Ще има ли отворени тегла за K3.1 Pro?
Да. Moonshot заявява, че пълните тегла ще бъдат публикувани до 4 ноември 2026 г. Компанията не е посочила какъв лиценз ще използва; теглата на K3 са под лиценза Kimi K3.

Още по темата: поредицата за Kimi K3.1 Pro

• Ако сте решили да преминете към новия модел, тук ще разберете откъде идват грешките 400 и незабележимото покачване на сметката — от настройката по подразбиране за максимално усилие до сгрешен идентификатор на Highspeed: Преминаване към Kimi K3.1 Pro: как да отстраните грешките 400, да внимавате с настройката по подразбиране за максимално усилие и да не сбъркате идентификатора на Highspeed
• Ако сравнявате K3.1 Pro с алтернативи, вместо да надграждате, вижте как се представя спрямо Qwen 4, който се появи в Arena през същата седмица, и Claude Fable 5.5 — модела, към който се стремят и двата: Kimi K3.1 Pro срещу Qwen 4 срещу Claude Fable 5.5: качество на front-end разработката, цена за задача и проверка на шума около моделите
• Ако скоростта от 2–3× ви изкушава, в тази статия ще разберете кога си струва да платите двойна цена на токен за Highspeed: Kimi K3.1 Pro срещу K3.1 Pro Highspeed: Заслужава ли си 2–3× по-високата скорост цената, която е 2× по-висока?

Източници

• Moonshot AI: техническа статия за Kimi K3.1 Pro
• Moonshot AI: кратко ръководство за Kimi K3.1 Pro
• Moonshot AI: конфигурация на моделите в Kimi Code
• AIHubMix: страница на модела Kimi K3.1 Pro
• Chase AI: Kimi K3 срещу Claude Fable 5 срещу GPT-5.6 — реални разходи