Kimi K3.1 Pro против K3: что изменилось, сколько это стоит и кому стоит перейти

Kimi K3.1 Pro — первое обновление модели Kimi K3, модели с открытыми весами на 2,8 трлн параметров, которую Moonshot AI выпустила 16 июля 2026 года. Она стала доступна 23–24 октября 2026 года в приложении Kimi, Kimi Code и через API Kimi. В публикации о запуске Moonshot называет её «первой моделью нашей новой серии K3.1 и нашей самой мощной на сегодня моделью с открытыми весами класса 3T»: это версия K3, дообученная с гораздо большими вычислительными ресурсами на этапе постобучения в «сотнях прикладных областей». Moonshot заявляет об улучшениях в программировании, создании 3D-графики, а также финансовых исследованиях и моделировании. Вариант K3.1 Pro Highspeed обладает теми же возможностями, но работает примерно в два-три раза быстрее, а полные веса обещают выпустить до 4 ноября 2026 года.

Короткий ответ: для работы с кодом через API достаточно сменить ID модели. kimi-k3.1-pro имеет те же ограничения параметров, что и kimi-k3, поэтому фиксированные параметры сэмплирования, три уровня усилий и значение max по умолчанию остаются прежними. Первое заметное изменение менее очевидно. В Kimi Code K3 по умолчанию работала с высоким уровнем усилий, а K3.1 Pro — с максимальным. Ожидайте, что на каждую задачу модель будет тратить больше времени на рассуждения, а значит, расходовать больше токенов или большую часть лимита вашего тарифа.

Цена за токен у K3.1 Pro ниже. По данным AIHubMix, она составляет $2.00 за миллион входных и $10.50 за миллион выходных токенов против $2.84 и $14.20 у K3; таблица цен в юанях, появившаяся в день запуска, показывает аналогичное снижение у Moonshot. Собственную цену Moonshot в долларах США на момент написания статьи подтвердить не удалось. Согласно опубликованным Moonshot результатам бенчмарков, на собственных тестах по программированию, галлюцинациям и финансам модель заметно превосходит K3. Вопрос в том, окупаются ли эти улучшения при более низкой цене за токен, если модель дольше обдумывает ваши задачи.

K3 и K3.1 Pro: сравнение

Данные о K3 взяты из руководства Moonshot по Kimi K3 и карточки модели. Сведения о K3.1 Pro — из краткого руководства по K3.1 Pro и документации по моделям Kimi Code, в которой также указаны настройки Kimi Code по умолчанию для обеих моделей. ID варианта Highspeed: kimi-k3.1-pro-highspeed в API и k3.1-pro-highspeed в Kimi Code. В Kimi Code полное контекстное окно 1M доступно на старших тарифах. Moonshot не раскрыла количество активных параметров K3.1 Pro и не сообщила, по какой лицензии будут распространяться её веса.

Как появилась K3.1 Pro

Информация о серии K3.1 просачивалась по частям в течение месяца. Утечки собрал в своём трекере CometAPI; о них также сообщили Wccftech, AIBase и авторы публикаций на LINUX DO. Moonshot не подтверждала их до выхода тизерного видео.

• 23 сентября: в опубликованном на X фрагменте конфигурации обнаружили идентификатор k3d1-agent, три уровня усилий (Low, High, Max), вариант контекста «Extra Long» до 1M токенов и флаги режимов агента, роя, поиска и пакетной обработки.
• 28 сентября: разработчики обнаружили kimi-k3-1 в реестре моделей платформы API Moonshot и сообщили, что модель отвечает на запросы. В предварительной версии открытой платформы для неё была указана та же цена, что и для K3.
• 21 октября: в конфигурации model_switch_confirm для Kimi Code появилось правило, которое перенаправляет k3, K3, kimi-k3, k3-256k, kimi-for-coding и kimi-for-coding-highspeed на k3.1. Через два дня модель появилась в Kimi Code под именем k3.1-pro.
• 22 октября: в Code Arena на платформе Arena появилась анонимная модель под названием Kibitz. Отпечаток токенизатора связал её с Kimi, а название соответствует традиции Moonshot (K3 тестировали под именем Kivine). Результаты разовых сравнительных тестов были обнадёживающими; один из тестировщиков оценил качество 3D-сцены почти на уровне Claude Opus 5.5 при среднем уровне усилий. Arena не опубликовала оценку.
• 23 октября: официальный аккаунт Kimi опубликовал 24-секундный тизер. В нём показан терминал Kimi Code с надписью «Model: Kimi K3.1», пока модель создаёт 3D-сцену на Three.js.
• 23–24 октября: Moonshot добавила K3.1 Pro и K3.1 Pro Highspeed в документацию Kimi Code, где указано, что модель «уже полностью развернута в Kimi Code». Публикация о запуске ненадолго появилась и была удалена, а той же ночью вернулась с полной таблицей бенчмарков; вместе с ней появилась документация API для kimi-k3.1-pro и kimi-k3.1-pro-highspeed.

Большинство параметров, упоминавшихся в утечках, описывали возможности, уже имевшиеся у K3: три уровня усилий, контекстное окно 1M и существующий режим роя Kimi. Запуск это подтвердил. K3.1 Pro сохраняет тот же формат запросов, что и K3; новшества — дополнительное постобучение, максимальный уровень усилий по умолчанию в Kimi Code и вариант Highspeed.

Что осталось прежним и что нужно проверить повторно

По словам Moonshot, kimi-k3.1-pro имеет «те же ограничения параметров, что и kimi-k3», поэтому для кода, работающего с K3, достаточно заменить ID модели. Неизменившиеся правила:

• Режим рассуждений всегда включён. Moonshot сообщает, что запросы с отключённым режимом отклоняются с ошибкой HTTP 400; основные ID AIHubMix их не отклоняли (см. ниже).
• reasoning_effort принимает значения low, high или max; по умолчанию используется max. Уровня medium нет, несмотря на сообщение, появившееся до запуска: Kimi Code преобразует medium в high, xhigh и ultra — в max, а minimum и light — в low. В Kimi Code значения off, none, disabled и любые неизвестные значения приводят к ошибке 400.
• Параметры сэмплирования фиксированы: temperature 1.0, top_p 0.95, n 1, оба штрафа — 0. Не передавайте их; другие значения приводят к ошибке в API Moonshot.
• tool_choice принимает значение required, как и в K3.
• max_completion_tokens по умолчанию равен 131,072, максимальное значение — 1,048,576 в пределах контекстного окна 1M.
• При смене модели или уровня усилий кэш становится недействительным. Moonshot не рекомендует переключаться на K3.1 Pro внутри уже начатой сессии K3, K2.8 Preview или K2.7 Code Highspeed в Kimi Code: качество ответов ухудшается, а доля попаданий в кэш снижается.

Как и в K3, в многоходовых диалогах и циклах вызова инструментов нужно передавать обратно полное сообщение ассистента, включая reasoning_content.

Что проверила команда AIHubMix. 24 октября AIHubMix протестировала обе модели под основными ID — kimi-k3.1-pro и kimi-k3.1-pro-highspeed — и под ID своего канала для программирования: coding-kimi-k3.1-pro и coding-kimi-k3.1-pro-highspeed. Канал использует ту же схему уровней усилий, что и Kimi Code:

• Chat Completions (с reasoning_content) и Messages (блоки рассуждений и текста) возвращали код 200 для обеих моделей. Responses API возвращал код 200 только для канала программирования; для основных ID возвращался код 404 с сообщением: «The model kimi-k3.1-pro is not available on this endpoint.» Поэтому на момент запуска Codex, использующий Responses, требовался ID канала программирования AIHubMix.
• Все проверенные значения reasoning_effort — low, medium, high, max, xhigh — вернули код 200. Шлюз принимает их все, но в документации Moonshot указаны только low, high и max, поэтому не считайте дополнительные значения отдельными уровнями. Значение off и неизвестное значение тоже вернули код 200; запрос с none или полем thinking: {"type": "disabled"} также вернул код 200, но без каких-либо рассуждений: в AIHubMix переключатель, отключающий рассуждения, срабатывает бесшумно, а не приводит к ошибке 400.
• temperature=0.2 вернул параметр 400 для основных ID с сообщением: «invalid temperature: only 1 is allowed for this model». Канал программирования его принял. Оставшееся от K2.x поле thinking: {"type": "enabled"} вернуло код 200 для обеих моделей.
• Структурированный вывод через Messages API теперь работает. Запрос json_schema, в котором промпт не просил выдавать JSON, вернул {"city":"Paris"}. В июльском тесте AIHubMix K3 молча игнорировала схему в таком запросе.
• Кэширование работает автоматически: при повторном запросе на канале программирования весь промпт был учтён как кэшированные токены.

В статье о миграции из этой серии каждый из этих случаев рассматривается как возможная ошибка; там приведены текст ошибки и способ её устранения.

Бенчмарки: сравнение с K3 и моделями классом выше

Приведены результаты Moonshot, опубликованные к запуску: данные из публикации о запуске K3.1 Pro и карточки модели K3 на GitHub. Для моделей использовались разные тестовые среды (K3.1 Pro запускали преимущественно в среде Claude Code), и пока никто не воспроизвёл эти результаты.

От K3 к K3.1 Pro. Ниже приведены результаты парных тестов Moonshot, проведённых для обеих моделей по одной методике:

Kimi Code Bench, Kimi Hallu Bench и оба набора финансовых тестов — внутренние бенчмарки Moonshot. Парный тест Kimi Code Bench 2.0 проводился в среде Claude Code (для основного результата K3 — 72.9 — использовался Kimi Code), а Hallu Bench Hard тестировался с инструментами. Результаты всех пар улучшились: на 3–8 пунктов в тестах по программированию, на 7–12 пунктов в финансовых тестах, а доля галлюцинаций в сложном наборе снизилась с 23.4 до 8.3. Terminal-Bench, SWE Marathon и ProgramBench фигурировали при запуске обеих моделей, но версии или методики подсчёта различались, поэтому показатели K3 — 88.3, 42.0 и 77.8 — нельзя напрямую сравнивать с результатами K3.1 Pro: 65.7, 51.7 и 31.5.

Сравнение с моделями классом выше. У Kimi нет модели мощнее K3.1 Pro, поэтому имеет смысл сравнить её с закрытыми моделями из таблицы Moonshot. Moonshot тестировала их с максимальным уровнем усилий и отмечает, что «тестирование проприетарных моделей может включать некоторую подмену моделей».

Согласно собственной таблице Moonshot, K3.1 Pro опережает все четыре модели в длительной непрерывной работе с кодом (SWE Marathon v1.1) и в HLE с инструментами, а также немного превосходит их в DeepSWE v1.1. В Terminal-Bench 4.0 он обходит Fable 5.1 и GPT-6 Astra и отстаёт от Opus 5.5 меньше чем на один балл, а в GDPval-AA немного уступает Opus 5.5. Заметно хуже он показывает себя в ProgramBench, где Opus 5.5 набирает примерно вдвое больше баллов, в HLE без инструментов и во внутреннем тесте Moonshot Design Bench, где лидирует GPT-6 Astra. K3 дебютировал на первом месте в таблице Arena Frontend Code с результатом 1,679; на момент запуска у K3.1 Pro не было оценки Arena.

Цена и реальная стоимость

Цены указаны за миллион токенов. Цена K3.1 Pro на AIHubMix на 30% ниже, чем у K3, за входные токены и на 26% — за выходные; Highspeed стоит ровно вдвое дороже K3.1 Pro за входные и выходные токены, при этом цена попадания в кеш такая же. На момент написания статьи не удалось подтвердить официальный прайс Moonshot в долларах США для K3.1 Pro, поэтому в официальной колонке стоит прочерк. OpenAI предлагает акционную цену $4 / $20 для GPT-5.6 Sol; сообщается, что она будет действовать как минимум до 21 November 2026. Попадание в кеш на AIHubMix стоит $0.20 за миллион токенов для K3.1 Pro и Highspeed против $0.284 для K3 ($0.30 у Moonshot). После обновления биллинга Moonshot запись в кеш для K3, похоже, отображается отдельной строкой: $3.00 за миллион при стандартном сроке хранения 5 минут и $6.00 — за один час. В API Moonshot для K3.1 Pro действует та же схема: единая цена независимо от длины контекста, оплата записи в кеш зависит от срока хранения, а токены рассуждений тарифицируются как выходные при любом уровне усилий. На страницах моделей AIHubMix указаны только цены на входные, выходные токены и попадание в кеш — отдельной цены записи в кеш нет.

Опубликованный прайс Moonshot в юанях. В день запуска получила распространение таблица с китайским прайсом Moonshot на K3.1 Pro и K3.1 Pro Highspeed, включая запись в кеш. Его не удалось сверить со страницей цен Moonshot:

За миллион токенов, в CNY. Строка K3 соответствует китайскому прайсу Moonshot. Если таблица верна, Moonshot снизила цены на K3.1 Pro на 35% за входные токены, на 32% за выходные и на 35% за попадание в кеш — немного больше, чем снижение на AIHubMix. Highspeed стоит вдвое дороже K3.1 Pro за входные и выходные токены и запись в кеш, но цена попадания в кеш такая же. Это на 30% дороже K3 за входные токены и на 36% — за выходные. Курсы в долларовых и юаневых прайсах Moonshot не привязаны друг к другу фиксированным соотношением, поэтому цены в юанях не позволяют определить стоимость в долларах.

Стоимость одной задачи. В июле AIHubMix попросила K3 создать игру в одном HTML-файле по одному запросу и референсному изображению. Запуск занял 2,541 секунды (около 42 минут) и выдал 1,275 строк рабочего кода. Модель потратила 74,994 выходных токена, из которых 54,486 (73%) ушли на рассуждения. Она работала на максимальном уровне усилий — единственном, который тогда принимал K3 и который сегодня используется по умолчанию в K3.1 Pro. Размер входных данных не зафиксировали, поэтому в оценках ниже предполагается 5,000 входных токенов. Использованы цены AIHubMix.

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

Предположение о том же количестве токенов может не соответствовать действительности, и фактические цифры могут изменить результат в обе стороны. В практическом тесте Chase AI на создание игры K3 использовала 21.5 миллиона токенов, а Claude Fable 5 — 3.5 миллиона, то есть примерно в шесть раз меньше. При таком соотношении Fable 5 справилась бы с игрой примерно за 12,200 токенов и около $0.73 — дешевле, чем K3 за $1.08 и K3.1 Pro за $0.80, хотя цена её выходных токенов почти вчетверо выше. А в задачах из индекса Artificial Analysis наблюдалась обратная картина: Fable 5.1 в среднем использовала 78,000 выходных токенов на задачу против 48,000 у K3 и обходилась в $7.63 за задачу против $2.00 у K3.

Время на рассуждения зависит от задачи. В небольшой выборочной проверке AIHubMix 24 октября запрос на объяснение объёмом 600 слов с низким уровнем усилий заставил K3.1 Pro рассуждать перед ответом от 5,561 до 7,356 токенов, а K3 — от 3,013 до 7,051: показатели сопоставимы. Различалась скорость. K3.1 Pro выдавал около 86 токенов в секунду против 22–26 у K3 и отвечал за 80–99 секунд, тогда как K3 требовалось 154–309 секунд. Это был один запрос и три запуска каждой модели с основными ID AIHubMix, а не бенчмарк. Тем не менее снижение цены выходных токенов на четверть уменьшит счёт на четверть, только если K3.1 Pro не будет расходовать на ваши задачи больше токенов, чем K3. Прежде чем считать экономию, измерьте число токенов на задачу.

В каких случаях K3.1 Pro — не очевидный выбор

• Задачи, где важна задержка. K3.1 Pro всегда рассуждает, по умолчанию использует максимальный уровень и не позволяет отключить режим рассуждений. Запуск K3 для создания игры занял 42 минуты в одном запросе, а в описанной выше проверке даже при низком уровне усилий первый токен ответа K3.1 Pro появлялся через 71–91 секунду (у K3 — через 132–280 секунд). Highspeed увеличивает скорость генерации примерно в 2–3 раза, но Moonshot говорит, что он «ускоряет только вывод модели», поэтому вызовы инструментов и выполнение скриптов не ускоряются. Если пользователям приходится ждать каждого ответа, лучше подойдёт более быстрая модель без рассуждений — даже при том же качестве.
• Конвейеры, требующие управления температурой. K3.1 Pro сохраняет фиксированное значение сэмплирования K3 — 1.0, а при значении temperature 0.2 основные ID AIHubMix возвращают ошибку 400. Канал coding принял этот параметр, но ответ 200 не доказывает, что значение применилось. Если для воспроизводимого результата вам нужна temperature 0, K3.1 Pro этого не обеспечит.
• Задачи, похожие на те, где модель слабо показывает себя в бенчмарках. В собственной таблице Moonshot она вдвое уступает Claude Opus 5.5 в ProgramBench, отстаёт от всех трёх закрытых моделей в HLE без инструментов и уступает GPT-6 Astra в Design Bench. Перед переходом протестируйте задачи такого типа.
• Задачи, где модель уровнем выше тратит меньше токенов на рассуждения. Как показывает тест Chase AI на создание игры, более дорогая модель, которая меньше рассуждает, может обойтись дешевле за задачу. Прежде чем считать K3.1 Pro более выгодным вариантом, оцените собственную нагрузку.
• Пользователи младших тарифов Kimi Code. Для K3.1 Pro нужен новый тариф Plus или выше (Moderato или выше на прежних тарифах), а для окна в 1M нужен Pro (Allegretto). Для Highspeed нужен Pro или выше (Allegretto).

Кому стоит перейти, а кому — подождать

• Пользователям Kimi Code: K3.1 Pro уже доступна под ID k3.1-pro. Начинайте с ней новый сеанс, а не переключайте на неё уже начатый сеанс K3, K2.8 Preview или K2.7 Code Highspeed: Moonshot предупреждает, что смена модели в ходе сеанса снижает качество ответов и число попаданий в кеш. По умолчанию будет использоваться максимальный уровень усилий, тогда как K3 работала на высоком. В первую неделю следите за расходом квоты. Если она будет исчерпываться быстрее, переведите повседневные задачи на высокий уровень, но не рассчитывайте, что низкий будет дешёвым: в выборочной проверке AIHubMix K3.1 Pro даже при низком уровне рассуждала от 5,561 до 7,356 токенов.
• Пользователям API K3: замените kimi-k3 на kimi-k3.1-pro, ограничения параметров останутся прежними. В API Moonshot модель станет доступна после пополнения баланса на $1; AIHubMix предлагает её под тем же ID. Сначала проведите однодневную оценку на своих задачах и сравнивайте количество токенов завершения и рассуждений, а не только долю успешных ответов. На момент написания официальные цены Moonshot в USD не были подтверждены; в AIHubMix K3.1 Pro стоит $2.00 / $10.50 за миллион токенов.
• Пользователям K2.6 и K2.7 Code: переход будет значительнее, а Moonshot уже обозначила сроки. На платформе Moonshot модели серии K2 недоступны новым пользователям, зарегистрировавшимся после 31 October 2026, а полностью вывести их из эксплуатации Moonshot планирует к концу December 2026. 24 октября AIHubMix всё ещё предлагала K2.6 и K2.7 Code, срок их вывода из эксплуатации не был указан. В K3.1 Pro нельзя отключить режим рассуждений, а их уровень задаётся параметром усилий, а не переключателем thinking, как в K2.x. Перед изменениями прочитайте публикацию о переходе.
• Если скорость важнее цены: K3.1 Pro Highspeed предлагает те же возможности примерно в 2–3 раза быстрее. В Kimi Code на неё уходит примерно вдвое больше квоты, а цена за токен вдвое выше ($4.00 / $21.00 на AIHubMix). В статье о Highspeed из этой серии рассматривается этот компромисс.
• Подождите, если покупаете напрямую у Moonshot и хотите сначала увидеть долларовый прайс.
• Останьтесь на текущей модели, если у вас короткие высокочастотные запросы, для которых постоянный режим рассуждений — лишние затраты.

Чтобы сравнить K3 и K3.1 Pro на собственных запросах, запустите обе модели через AIHubMix, используя один ключ. В кратком руководстве описаны ключи и базовые URL, а на странице модели K3.1 Pro указана цена. Используйте Chat Completions или Messages с kimi-k3.1-pro; для Responses API пока используйте coding-kimi-k3.1-pro. AIHubMix помечает эту модель как предварительную версию для оценки, не предназначенную для использования в продакшене.

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)

В скрипте используются Chat Completions, а параметр temperature не указывается: K3 и K3.1 Pro отклоняют любое значение, кроме 1.

Часто задаваемые вопросы

Вышла ли Kimi K3.1 Pro?
Да. Moonshot выпустила её 23–24 октября 2026 года в приложении Kimi, Kimi Work, Kimi Code и API Kimi. В API она доступна под именем kimi-k3.1-pro, а в Kimi Code — k3.1-pro. Администраторы Business и Enterprise должны включить её для своих команд.

K3.1 Pro дороже K3?
В расчёте на токен — нет. На AIHubMix цена составляет $2.00 за миллион входных токенов и $10.50 за миллион выходных, против $2.84 и $14.20 у K3. Согласно распространившейся в день запуска таблице в юанях, Moonshot снизила цену примерно на треть, но официальный долларовый прайс Moonshot на момент написания статьи не был подтверждён. При этом модель всё равно много рассуждает: в Kimi Code по умолчанию стоит максимальный уровень, а в одной выборочной проверке AIHubMix она рассуждала от 5,561 до 7,356 токенов даже при низком уровне усилий. Поэтому стоимость задачи всё ещё может вырасти.

Будет ли мой код для K3 работать с K3.1 Pro?
Да, достаточно изменить ID модели. По словам Moonshot, у kimi-k3.1-pro те же ограничения на параметры, что и у kimi-k3. Не передавайте temperature и другие параметры сэмплирования, в запросах с несколькими ходами по-прежнему передавайте reasoning_content и не пытайтесь отключить режим рассуждений.

Что меняется в Kimi Code?
Как рекомендует Moonshot в документации, выбирайте K3.1 Pro в новом сеансе, а не переключайтесь на неё в ходе текущего. По умолчанию модель использует максимальный уровень усилий, тогда как K3 — высокий. Для неё нужен тариф Plus или выше, а для полного окна 1M — Pro или выше.

Что такое K3.1 Pro Highspeed?
Те же возможности модели, но примерно в два-три раза выше скорость генерации; в API модель доступна под именем kimi-k3.1-pro-highspeed. В Kimi Code она расходует примерно вдвое больше квоты, а стоимость за токен в два раза выше: $4.00 / $21.00 на AIHubMix. Ускоряется только генерация ответа моделью — вызовы инструментов и скрипты не становятся быстрее.

Так ли хороша K3.1 Pro, как Claude Fable 5.1, Claude Opus 5.5 или GPT-6 Astra?
Согласно таблице Moonshot, модель опережает все три на SWE Marathon и HLE с инструментами, превосходит Fable 5.1 и GPT-6 Astra на Terminal-Bench 4.0, но уступает на ProgramBench, HLE без инструментов и Design Bench. Эти результаты опубликованы самой компанией, тестовые стенды различаются, и пока никто их не воспроизвёл.

Выложат ли веса K3.1 Pro в открытый доступ?
Да. Moonshot заявляет, что полные веса будут выпущены не позднее 4 November 2026. Какую лицензию для них выберут, пока не сообщается; веса K3 распространяются по лицензии Kimi K3.

Читайте дальше: серия материалов о Kimi K3.1 Pro

• Если вы решили перейти на новую модель, здесь объясняется, откуда берутся ошибки 400 и незаметный рост счёта: от максимального уровня усилий, включённого по умолчанию, до опечатки в идентификаторе Highspeed: Переход на Kimi K3.1 Pro: как исправить ошибки 400, учесть максимальный уровень усилий по умолчанию и не ошибиться в названии Highspeed
• Если вы выбираете между K3.1 Pro и другими моделями, а не просто обновляетесь, сравните её с Qwen 4, появившейся на Arena на той же неделе, и Claude Fable 5.5 — моделью, за которой обе гонятся: Kimi K3.1 Pro против Qwen 4 и Claude Fable 5.5: качество фронтенда, стоимость задачи и проверка ажиотажа
• Если вас соблазняет скорость в 2–3 раза выше, в этом материале разбирается, когда стоит платить вдвое больше за токен ради Highspeed: Kimi K3.1 Pro против K3.1 Pro Highspeed: стоит ли скорость в 2–3 раза выше двойной цены?

Источники

• Moonshot AI: технический блог о Kimi K3.1 Pro
• Moonshot AI: краткое руководство по Kimi K3.1 Pro
• Moonshot AI: конфигурация моделей Kimi Code
• AIHubMix: страница модели Kimi K3.1 Pro
• Chase AI: Kimi K3 против Claude Fable 5 и GPT-5.6: реальная стоимость