Kimi K3.1 Pro vs. Qwen 4 vs. Claude Fable 5.5: Frontend-Qualität, Kosten pro Aufgabe und ein Hype-Check

Drei Markteinführungen fielen in dieselbe Oktoberwoche. Am 22. Oktober tauchten im Code Arena-Modus von Arena im Abstand von wenigen Stunden zwei anonyme Modelle auf: Kibitz und Kalmia. Tokenizer-Tests brachten sie mit Moonshots Kimi und Alibabas Qwen in Verbindung. Einen Tag später veröffentlichte Kimi einen Teaser, in dem K3.1 eine Three.js-Szene schrieb, und kurz darauf war das Modell verfügbar: Moonshots Launch-Beitrag stellte Kimi K3.1 Pro in der Kimi-App, Kimi Code und der Kimi API vor. Aufseiten von Anthropic tauchte am 13. Oktober in einem Cloud-Katalog ein Eintrag für claude-fable-5-5 auf; Berichten zufolge hatten Partner bereits frühen Zugriff. Alibaba hat Qwen 4 noch nicht veröffentlicht; seine Modellstufen wurden im September auf der Apsara vorgestellt. Fable 5.5 ist bislang nur in Leaks aufgetaucht.

Die kurze Antwort besteht aus zwei Teilen. Nach den von Moonshot selbst veröffentlichten Zahlen schlägt K3.1 Pro Claude Fable 5.1 bei agentischem Coding (65.7 zu 57.9 bei Terminal-Bench 4.0) und liegt bei ProgramBench sowie anspruchsvollem Reasoning ohne Tools zurück. Diese Zahlen stammen aus Eigenangaben, aus Test-Harnesses, die sich je nach Modell unterscheiden, und beziehen sich auf Fable vor Version 5.5. Die unabhängigen Ergebnisse stammen weiterhin von der letzten Generation und sprechen für Fable: Fable 5.1 erzielt im aktuellen Index von Artificial Analysis 53 Punkte gegenüber 44 für Kimi K3. Allerdings kostete es pro Index-Aufgabe $7.63 gegenüber $2.00 für Kimi. Kimi punktet mit niedrigeren Preisen, dem Abruf aus langen Kontexten und – im Vergleich zu Qwen – mit von Menschen bewerteter Frontend-Codequalität. Qwens Stärke ist der Tokenpreis: Die Ausgabetokens von Qwen3.8-Max kosten etwa ein Drittel so viel wie die von K3 und weniger als die Hälfte so viel wie die von K3.1 Pro. Auch Kimis Preisvorteil gegenüber Fable wächst: AIHubMix listet K3.1 Pro mit $2.00 für Eingabe- und $10.50 für Ausgabetokens pro Million, gegenüber $2.84 und $14.20 für K3. Die Frage in dieser Launch-Woche lautet, ob K3.1 Pro und Qwen 4 den Abstand zu Fable 5.5 verringern können, ohne ihren Preisvorteil einzubüßen. Bis unabhängige Tests vorliegen und die beiden anderen Modelle erscheinen, sind die folgenden Belege das Beste, was wir haben.

Warum gerade diese drei?

• Qwen 4 ist der Konkurrent derselben Woche und Modellklasse. Kibitz und Kalmia wurden im Battle-Modus von Code Arena direkt miteinander getestet. K3 und Qwen3.8-Max waren im Sommer die beiden chinesischen Flaggschiffmodelle mit Billionen Parametern; für beide gab es herunterladbare Gewichte.
• Fable 5.5 ist das Modell, mit dem beide mithalten wollen. Bei der Markteinführung von K3 verglich Moonshot das Modell mit Claude Fable 5, K3.1 Pro wurde mit Fable 5.1 verglichen. Entwickler, die Claude nutzen, stellen sich bei jeder Kimi-Veröffentlichung dieselbe Frage: Kann es die Aufgaben von Fable zu einem Bruchteil des Preises übernehmen?
• Eine Aufgabe gibt den Ausschlag: ein 3D-Frontend, erstellt mit einem einzigen Prompt in Three.js. Genau das zeigt Kimis Teaser, und Moonshot nennt die 3D-Erstellung als einen der wichtigsten Fortschritte von K3.1 Pro. Arena-Tester gaben Kalmia Prompts wie „ein 3D-Radfahrer auf einer Kuh mit three.js“. Auch beim Frontend gibt es unabhängige Belege, die für Kimi sprechen.

Was die einzelnen Labs bislang gezeigt haben

Die Kimi-Spalte basiert nun auf Moonshots Launch-Beitrag und API-Dokumentation. K3.1 Pro ist „das erste Modell unserer neuen K3.1-Serie“ – eine nachtrainierte Version von K3 mit 3T Parametern (K3 hat 2.8T) sowie Bild- und Videoeingabe. Thinking ist immer aktiviert, der Aufwand kann auf low, high oder max eingestellt werden und ist standardmäßig max; die Ausgabe kann bis zu 1,048,576 Tokens umfassen. Moonshot sagt: „Die vollständigen Modellgewichte werden bis zum 4. Nov. veröffentlicht.“ Der Preis in der Tabelle stammt aus der Preisliste von AIHubMix für Kimi K3.1 Pro, pro Million Tokens: $2.00 für Eingabe, $10.50 für Ausgabe und $0.20 für gecachte Tokens, gegenüber $2.84, $14.20 und $0.284 für K3. Das entspricht etwa 30% weniger bei der Eingabe und 26% weniger bei der Ausgabe.

Die beiden anderen Spalten beruhen weiterhin auf Leaks oder Ankündigungen auf der Bühne. Die vier Modellstufen von Qwen 4 (Max, Plus, Flash, 27B) stammen aus Berichten von Teilnehmern der Apsara-Keynote von Alibaba. Die Architekturvorschau Qwen3.8-Flash-Next bietet offene Gewichte: 125B Hauptparameter plus 51B N-Gramm-Embeddings, mit etwa 6B aktiven Parametern pro Schritt.

Die Spalte zu Fable 5.5 ist am unsichersten. Der Eintrag claude-fable-5-5 wurde am 13. Oktober anhand eines Azure-Katalogs in die Preisliste von LiteLLM aufgenommen. Preis, Kontext- und Ausgabefelder wurden von Fable 5.1 übernommen ($10 / $50, 1M Kontext, 128K Ausgabe). Einen Tag später wurde der Eintrag wieder entfernt; niemand konnte eine Bereitstellung finden. TestingCatalog berichtete am 17. Oktober, dass Partner Zugriff auf das Modell haben. Ein Testmodell namens claude-onigiri-eap war kurzzeitig auf Artificial Analysis sichtbar und ist der wahrscheinlichste Kandidat dafür.

Der Hype auf dem Prüfstand

Drei Anmerkungen. Die Preisbehauptung stammte aus einem Registry-Eintrag vom September, in dem der Preis von K3 angegeben war – wahrscheinlich ein Platzhalter. Zum Launch listete AIHubMix K3.1 Pro bei der Eingabe etwa 30% und bei der Ausgabe 26% günstiger als K3. Die Minecraft-Behauptung stammt von @ChrisGPT auf X: K3.1 platzierte 13,707 Blöcke für $0.38, gegenüber 5,738 Blöcken für $5.31 bei einem GPT-6-Modell. Niemand hat den Prompt oder die Tokenzahlen veröffentlicht. Auch anonyme Modellbezeichnungen haben sich schon als falsch erwiesen: Im August wurde ein Modell in Code Arena für K3.1 gehalten, bis ein Tokenizer-Fingerabdruck es der Qwen-Familie zuordnete. K3.1 Pro ist inzwischen erschienen, doch Moonshot hat nicht bestätigt, dass es sich um Kibitz handelt. Behandeln Sie Kibitz, Kalmia und Onigiri daher als begründete Vermutungen, bis die Labs sie bestätigen.

Die letzte Runde: K3, Qwen3.8-Max und Fable 5.1

Bislang liegen zu K3.1 Pro nur Zahlen von Moonshot selbst vor, und die beiden anderen Modelle sind noch nicht erschienen. Beginnen wir also mit den unabhängigen Ergebnissen der Generation, die sie ablösen.

Preise pro Million Tokens. Beide Modelle mit offenen Gewichten haben spezielle Lizenzen.

Kimi im Vergleich zu Fable. Die Zahlen in diesem Vergleich stammen von Artificial Analysis, Intelligence Index v4.3.2; bei beiden Modellen war der Aufwand auf max eingestellt.

Fable 5.1 liegt bei anspruchsvollem Reasoning und Terminal-Arbeit klar vorn. Kimi führt nur beim Abruf aus langen Kontexten und liegt bei der Geschäftsautomatisierung gleichauf. Der Preisunterschied ist größer, als die Listenpreise vermuten lassen: Fable 5.1 verbrauchte pro Aufgabe auch mehr Tokens, wodurch jede Aufgabe fast viermal so viel kostete.

Kimi im Vergleich zu Qwen. Die unabhängigen Zahlen sind hier älter: Ergebnisse von Artificial Analysis vom August 2026 (Intelligence Index v4.1.1), zusammengestellt von Qubrid. K3 erreichte 57 Punkte, Qwen3.8-Max 56. K3 war pro Aufgabe günstiger ($0.86 gegenüber $1.14), weil Qwen mehr Tokens verbrauchte. Im von TrilogyAI durchgeführten StackPerf-Test mit Blindbewertung erhielt jedes Modell eine Stunde, um dieselbe Codebasis mit 269 Dateien zu analysieren (Qwen lief als Vorschauversion von 3.8-Max). K3 erreichte 83 Punkte, Qwen 80; die Reviewer bezeichneten die beiden als „ergänzend“. Vergleichen Sie die beiden Indexversionen nicht direkt miteinander: Artificial Analysis hat den Index zwischen ihnen neu skaliert.

Kimi K3.1 Pro im Vergleich zu Fable 5.1 anhand der Zahlen von Moonshot

Die Zahlen stammen aus den von Moonshot selbst veröffentlichten Launch-Ergebnissen. Die Test-Harnesses unterscheiden sich je nach Modell; bislang hat niemand die Ergebnisse reproduziert. Moonshot führte die meisten Coding-Tests für K3.1 Pro mit einem Claude-Code-Harness durch, während Fable 5.1 mit max und einem Fallback getestet wurde. Moonshots Tabelle enthält Fable 5.1, nicht 5.5, und kein Qwen-Modell.

Die Zeile zur Halluzinationsrate stammt aus Moonshots internem Kimi Hallu Bench (schwierig, mit Tools); ein niedrigerer Wert ist besser.

Diesen Zahlen zufolge übertrifft K3.1 Pro Fable 5.1 bei den umfangreichen agentischen Coding-Tests und macht bei Moonshots eigenem Test deutlich weniger sachliche Fehler. Bei ProgramBench liegt es weit zurück, bei Humanity's Last Exam ohne Tools ebenfalls, und bei der Computernutzung mit OSWorld herrscht ungefähr Gleichstand. Im Vergleich zu seinem Vorgänger im selben Test, DeepSWE, stieg der Wert von K3s 67.5 auf 75.5.

Die Zeile zu Terminal-Bench sollte mit Vorsicht gelesen werden. In seinem eigenen Test-Harness maß Artificial Analysis bei K3 13% auf Terminal-Bench 4.0, gegenüber 52% bei Fable 5.1. Moonshots Wert von 65.7 stammt aus einem anderen Test-Harness. Es handelt sich also nicht um einen Sprung von 13 auf 65.7, und Fables unabhängigen Vorsprung stellt das Ergebnis erst dann infrage, wenn es jemand unabhängig erneut testet.

Die entscheidende Aufgabe: Wer baut das bessere Frontend?

Was Arena-Tester diese Woche beobachtet haben. Arena veröffentlicht keine Punktzahlen für anonyme Modelle. Die einzigen Belege zum neuen Modellpaar sind daher Einzelversuche im Battle-Modus, über die Tester auf X berichtet haben. TestingCatalog hat die Berichte zu Kibitz am 23. Oktober zusammengestellt; die Einträge zu Kalmia stammen aus Beiträgen der Tester selbst:

Der von LuminaBench veröffentlichte Helikopter-Test kommt der entscheidenden Aufgabe dieses Beitrags am nächsten. Beide Modelle erstellten anhand desselben Prompts Ansichten für Start, Landung und explodierte Bauteile. Kibitz ergänzte Röntgen- und Drahtgittermodi, Kalmia einen Komponentenindex und Flugdaten. Das Fazit des Testers: Beide seien „sehr stark“. Jeder Bericht beruht auf einem Prompt und einem Versuch, daher lässt sich daraus keine Rangfolge der Modelle ableiten. Auf Arena wurde kein anonymes Fable 5.5 gemeldet. Sein wahrscheinlicher Codename, Onigiri, tauchte nur im Code der Website von Artificial Analysis auf.

Im Vergleich zu Qwen kann Kimi die Ergebnisse vorweisen. K3 belegte zum Start mit 1.679 Punkten den ersten Platz auf Arenas Frontend-Code-Rangliste und lag damit vor Claude Fable 5 (1.631). In sechs der sieben Frontend-Bereiche lag K3 vorn; Fable 5 blieb nur im Gaming-Bereich an der Spitze. Die Quellen widersprechen sich darin, wo Qwen3.8-Max in derselben Rangliste stand – von gar nicht gelistet bis auf Platz vier. Deshalb nennen wir hier keine Punktzahl.

Im Vergleich zu Fable ist die Lage nicht mehr so eindeutig. In den LMArena-WebDev-Bewertungen, die AIHubMix heute anzeigt, erreicht Fable 5.1 1.743 Punkte gegenüber 1.655 für K3. Das ist eine andere Rangliste als die Frontend-Code-Arena, die K3 im Juli anführte – aus den beiden Ergebnissen lässt sich also kein Trend ableiten. Auf der von AIHubMix beobachteten Rangliste liegt Fable heute jedoch vorn. Moonshots eigene Belege für Frontend-Leistung stammen aus dem internen Design Bench, der eine Elo-Bewertung ausgibt: K3.1 Pro erreicht 957 Punkte und liegt damit hinter GPT-6 Astra (1.076), aber vor Claude Opus 5.5 (927); Fable 5.1 wurde nicht bewertet. Wo K3.1 Pro im Vergleich zu Fable 5.5 landet, sollte als Erstes geprüft werden, sobald es für beide unabhängige Ergebnisse gibt.

Was der Build kostet. Bei einem eigenen K3-Lauf von AIHubMix für den Build eines Spiels mit einem Prompt (eine einzelne HTML-Datei, ein Referenzbild) wurden über etwa 42 Minuten 74.994 Completion-Tokens verwendet, davon 73 % fürs Denken. Die Eingabe wurde nicht erfasst, daher gehen die folgenden Schätzungen von 5.000 Tokens aus. Die Preise stammen von AIHubMix.

• K3: 5,000 × $2.84/M + 74,994 × $14.20/M ≈ $1.08
• Kimi K3.1 Pro, gleiche Token-Anzahl: 5.000 × $2.00/M + 74.994 × $10.50/M ≈ $0.80
• Qwen3.8-Max, gleiche Token-Anzahl: ≈ $0.39
• Claude Fable 5.1, gleiche Token-Anzahl: ≈ $4.18
• Kimi K3.1 Pro, Qwen 4 und Fable 5.5 im direkten Vergleich: AIHubMix führt denselben Prompt mit allen drei Modellen aus, sobald sie alle verfügbar sind

Die Annahme gleicher Token-Anzahlen kann in der Praxis in beide Richtungen abweichen. In den Tests von Artificial Analysis verwendete Fable 5.1 mehr Output-Tokens als K3, und Qwen3.8-Max mehr als K3. Bei einem praktischen Build von Chase AI benötigte K3 etwa sechsmal so viele Tokens wie Fable 5. K3.1 Pro denkt nicht weniger als K3: Bei einer Stichprobe von AIHubMix erarbeiteten beide bei niedriger Denkleistung für denselben Prompt mehrere Tausend Tokens (K3.1 Pro: 5.561–7.356, K3: 3.013–7.051), doch K3.1 Pro war etwa doppelt so schnell fertig. Miss den Build, statt die Ergebnisse darauf hochzurechnen.

Was sich beim Wechsel zwischen den Modellen sonst noch unterscheidet

• Wartezeit. Artificial Analysis maß bei Fable 5.1 bis zum ersten Token 255 Sekunden, da dessen Reasoning nicht gestreamt wird; bei K3 waren es 3,6 Sekunden. Fable erledigte eine durchschnittliche Aufgabe jedoch in 722 Sekunden, K3 benötigte 1.231 Sekunden. Fable scheint also langsam zu starten, ist aber schneller fertig. Plane für beide Modelle Timeouts und Fortschrittsanzeigen ein. Kimi begegnet der Wartezeit mit K3.1 Pro Highspeed, das laut Moonshot dieselben Fähigkeiten mit 2–3× der Geschwindigkeit bietet (bei einer Stichprobe von AIHubMix streamte es 138–150 Tokens pro Sekunde, Tool-Aufrufe und Skripte liefen jedoch nicht schneller; im folgenden Beitrag wird abgewogen, ob das den Preis wert ist).
• Verweigerungen. Fable verwendet Sicherheitsklassifizierer, die eine Anfrage mit einer normalen 200-Antwort und stop_reason: "refusal" ablehnen können. In den Dokumentationen zu Stop Reasons empfiehlt Anthropic, es mit einem anderen Claude-Modell erneut zu versuchen. In Moonshots eigenen Benchmark-Läufen brach Fable 5 bei 35 % der SWE-Marathon-Aufgaben ab. Das sind Zahlen eines Konkurrenten, aber bei sicherheitsnahen Programmieraufgaben sollte man dieses Verhalten früh testen.
• Ausgabelänge. Fable 5.1 begrenzt die Ausgabe auf 128K Tokens. K3 und K3.1 Pro erlauben bis zu 1,048,576 – wichtig für die Erstellung ganzer Dateien und lange Berichte. Bei K3.1 Pro liegt der Standardwert jedoch bei 131,072, sofern man ihn nicht erhöht.
• Wo es ausgeführt werden kann. Die Gewichte von K3 sind etwa 1,56 TB groß und erfordern einen großen Cluster mit mehreren Beschleunigern. Man kann das Modell aber selbst hosten, und laut Moonshot sollen die vollständigen Gewichte von K3.1 Pro bis zum 4. November folgen. Qwen 4 27B ist die als offen ausgewiesene Variante; sein Vorgänger lässt sich auf einer einzelnen 80-GB-GPU ausführen. Fable läuft ausschließlich über die API von Anthropic und die Cloud-Anbieter, die sie weiterverkaufen.

Welches Modell für wen geeignet ist

Diese Empfehlungen stützen sich auf unabhängige Ergebnisse zu K3, Qwen3.8-Max und Fable 5.1, abgewogen gegen Moonshots eigene Zahlen zu K3.1 Pro. Überprüfe sie erneut, sobald unabhängige Tests von K3.1 Pro vorliegen und die beiden anderen Modelle erschienen sind.

• Die anspruchsvollsten agentischen Aufgaben und Terminal-Aufgaben, bei denen ein fehlgeschlagener Lauf mehr kostet als die Tokens: Claude Fable 5.5 – bis unabhängige Tests Moonshots Zahlen bestätigen. Moonshot sieht K3.1 Pro bei Terminal-Bench vor Fable 5.1, doch bei der letzten unabhängigen Überprüfung lag Fable 5.1 dort deutlich vorn.
• Frontend- und UI-Generierung in großem Umfang: Beginne mit Kimi K3.1 Pro und teste Three.js mit Fable 5.5, bevor du dich festlegst. Kimi schlug Qwen in diesem Bereich, doch Fable 5.1 liegt heute bei WebDev vorn, und in Moonshots Design Bench wurde Fable nicht bewertet.
• Viele kurze Aufgaben: Qwen 4, sofern es die Preise von Qwen3.8 beibehält.
• Lange Dokumente und Suche in einem Kontextfenster mit 1M Tokens: Kimi K3.1 Pro, dessen Preis über das gesamte Kontextfenster hinweg gleich bleibt. Bei der Suche in langen Kontexten lag K3 vor Fable 5.1 und kostete pro Aufgabe ein Viertel so viel.
• Self-Hosting oder Datenresidenz: Kimi oder Qwen; die Gewichte von K3.1 Pro sollen bis zum 4. November verfügbar sein. Für Fable gibt es keine Gewichte.

Alle drei mit einem API-Schlüssel ausführen

AIHubMix stellt Kimi-, Qwen- und Claude-Modelle über denselben OpenAI-kompatiblen Endpunkt bereit. So lässt sich die entscheidende Aufgabe in einem Durchgang vergleichen. kimi-k3.1-pro ist auf AIHubMix verfügbar und entspricht der API-ID von Moonshot; die Qwen- und Claude-IDs im Skript sind Vermutungen, bis diese Modelle veröffentlicht werden. Am 24. Oktober gab AIHubMix für beide eine 400-Fehlermeldung zurück, sodass das Skript wie geschrieben nach Kimi abbricht. Um die aktuelle Generation heute auszuführen, ersetze sie durch qwen3.8-max und claude-fable-5-1, die AIHubMix aufführt. Verwende wie im Skript Chat Completions: Der Responses-Endpunkt von AIHubMix gab in der Launch-Nacht für kimi-k3.1-pro eine 404-Fehlermeldung zurück.

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://aihubmix.com/v1", api_key=os.environ["AIHUBMIX_API_KEY"])
prompt = ("Build a single-file HTML page with Three.js: a low-poly cow riding a bicycle "
          "around a track, with orbit controls. Return only the HTML.")

for model in ["kimi-k3.1-pro", "qwen4-max", "claude-fable-5-5"]:  # Qwen 4 and Fable 5.5 IDs are guesses, not on AIHubMix yet
    r = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
        timeout=3600,
    )
    with open(f"{model}.html", "w") as f:
        f.write(r.choices[0].message.content)
    print(model, r.usage.prompt_tokens, r.usage.completion_tokens)

Lass temperature weg. Laut Moonshots Dokumentation ist der Wert für K3.1 Pro wie für K3 auf 1.0 festgelegt. Als ein AIHubMix-Test den Wert 0.2 an kimi-k3.1-pro übermittelte, kam 400 invalid temperature: only 1 is allowed for this model zurück. Lass auch den Timeout großzügig: K3.1 Pro denkt standardmäßig mit maximaler Denkleistung, sofern nichts anderes angegeben wird. Öffne die drei HTML-Dateien nebeneinander und vergleiche deinen Eindruck anschließend mit den ausgegebenen Token-Anzahlen. Auf der Vergleichsseite von AIHubMix zu Kimi K3.1 Pro und Claude Fable 5.1 werden die beiden derzeit verfügbaren Modelle direkt gegenübergestellt.

FAQ

Sind Kimi K3.1 Pro, Qwen 4 und Claude Fable 5.5 bereits veröffentlicht?
Kimi K3.1 Pro ist bereits erschienen: Moonshot veröffentlichte es am 23.–24. Oktober in der Kimi-App, in Kimi Code und über die API. Zum Zeitpunkt der Erstellung dieses Artikels war Qwen 4 lediglich auf der Bühne angekündigt worden, während Fable 5.5 nur in Leaks und einem später entfernten Katalogeintrag aufgetaucht war.

Kann Kimi K3.1 Pro Claude Fable 5.5 ersetzen?
Laut Moonshots eigenen Zahlen liegt K3.1 Pro bei mehreren agentischen Programmier-Benchmarks vor Fable 5.1, bei ProgramBench und anspruchsvollem Reasoning ohne Tools jedoch dahinter. Diese Ergebnisse wurden selbst veröffentlicht und beziehen sich auf die vorherige Fable-Version; bei der letzten unabhängigen Überprüfung lag Fable deutlich vorn. Teste beide Modelle mit deinen eigenen Aufgaben.

Wie viel günstiger ist Kimi pro Aufgabe als Fable?
Bei den Index-Aufgaben von Artificial Analysis kostete K3 $2.00 pro Aufgabe und Fable 5.1 $7.63 – K3 kostete also etwas mehr als ein Viertel. Die Kosten pro Aufgabe für K3.1 Pro wurden noch nicht gemessen, doch AIHubMix gibt $2.00 für Eingabe- und $10.50 für Ausgabetokens pro Million Tokens an, verglichen mit $11.00 und $55.00 für Fable 5.1.

Welches Modell ist besser bei Frontend-Code?
K3 führte zum Start Arenas Frontend-Code-Rangliste vor Fable 5 an. In den aktuellen WebDev-Bewertungen von LMArena liegt Fable 5.1 vor K3. Moonshots interner Design Bench bewertet K3.1 Pro schlechter als GPT-6 Astra und enthält keine Bewertung für Fable. Für Qwen3.8-Max gibt es keine allgemein anerkannte Punktzahl.

Warum braucht Fable mehrere Minuten für eine Antwort?
Fables Reasoning wird nicht gestreamt. Deshalb erscheint das erste sichtbare Token erst, wenn das Modell mit dem Denken fertig ist. Artificial Analysis maß bei Fable 5.1 etwa 255 Sekunden.

Wird es für Kimi K3.1 Pro offene Gewichte geben?
Moonshot zufolge werden die vollständigen Modellgewichte bis zum 4. November 2026 veröffentlicht. Qwen 4 27B wurde als offene Variante vorgestellt; für Fable gibt es keine herunterladbaren Gewichte.

Kann ich alle drei mit einem API-Schlüssel testen?
Ja, sobald alle drei gelistet sind. AIHubMix stellt Kimi-, Qwen- und Claude-Modelle über denselben OpenAI-kompatiblen Endpunkt bereit, sodass du nur die Modell-ID ändern musst. Kimi K3.1 Pro ist dort bereits gelistet.

Weiterlesen: die Kimi-K3.1-Pro-Reihe

• Wenn du bereits Kimi nutzt und dich eigentlich fragst, ob du von K3 aufsteigen solltest, beginne mit dem Upgrade selbst: Kimi K3.1 Pro vs. K3: Was sich geändert hat, was es kostet und für wen sich der Wechsel lohnt
• Falls dich der Vergleich zu K3.1 Pro führt, solltest du zunächst diese Fehler und Abrechnungsfallen vermeiden: Migration zu Kimi K3.1 Pro: 400-Fehler beheben, den Standardmodus mit maximaler Denkleistung beachten und Highspeed richtig schreiben
• Wenn dich Fables schnellerer Abschluss reizt, erfährst du hier, ob Kimi mit seiner schnelleren Variante zu diesem Preis aufschließen kann: Kimi K3.1 Pro vs. K3.1 Pro Highspeed: Sind 2–3× mehr Geschwindigkeit den doppelten Preis wert?

Quellen

• Moonshot AI: Technischer Blog zu Kimi K3.1 Pro
• Moonshot AI: Kimi-K3-Modellkarte und Evaluierungen
• Artificial Analysis: Claude Fable 5.1 vs. Kimi K3
• AIHubMix: Kimi K3 vs. Claude Fable 5.1
• TestingCatalog: Claude Fable 5.5 erreicht Partner