Kimi K3.1 Pro

语言 Moonshot AI 部分核实 发布于 2026年10月23日
  • 输入 输入模态: 文本图像视频 输出 输出模态: 文本
  • 推理· low、high、max
  • 工具调用
  • 结构化输出
  • 开放权重

价格

8 个渠道报价 · 按标价显示
Moonshot AI Platform(在新标签页打开) 官方 中国站 · CNY kimi-k3.1-pro
条件/ 百万 tokens输入缓存读取缓存写入输出
5 分钟缓存1 小时缓存
标准 ¥13.00¥1.30¥13.00¥26.00¥68.00

价格来源 Kimi API 开放平台:模型推理价格(在新标签页打开) (核对于 2026年11月8日)

Volcengine Ark(在新标签页打开) 官方 中国站 · CNY kimi-k3.1-pro
条件/ 百万 tokens输入缓存读取输出
标准 ¥13.00¥1.30¥68.00

价格来源 火山方舟:模型价格(在新标签页打开) (核对于 2026年11月8日)

Alibaba Cloud Model Studio(在新标签页打开) 官方 该渠道自 2026年10月24日 起提供 中国站 · CNY kimi/kimi-k3.1-pro
条件/ 百万 tokens输入输出
标准 ¥13.00¥68.00

价格来源 阿里云百炼:模型价格(在新标签页打开) (核对于 2026年11月4日)

Alibaba Cloud Model Studio(在新标签页打开) 官方 该渠道自 2026年10月24日 起提供 中国站 · CNY kimi-k3.1-pro
条件/ 百万 tokens输出
标准 ¥68.00

价格来源 阿里云百炼:模型价格(在新标签页打开) (核对于 2026年11月4日)

Moonshot AI Platform(在新标签页打开) 官方 全球 · USD kimi-k3.1-pro
条件/ 百万 tokens输入缓存读取缓存写入输出
5 分钟缓存1 小时缓存
标准 $2.00$0.20$2.00$4.00$10.00

价格来源 Moonshot AI platform pricing(在新标签页打开) (核对于 2026年11月8日)

Alibaba Cloud Model Studio(在新标签页打开) 官方 全球 · USD 上下文: 1M推理: 是工具调用: 是结构化输出: 是 kimi-k3.1-pro
条件/ 百万 tokens输入缓存读取输出
标准 $1.837$0.184$9.611

价格来源 Alibaba Cloud Model Studio pricing(在新标签页打开) (核对于 2026年11月6日)

Alibaba Cloud Model Studio(在新标签页打开) 官方 美国 · 国际站 · USD 上下文: 1M推理: 是工具调用: 是结构化输出: 是 kimi-k3.1-pro
条件/ 百万 tokens输入缓存读取输出
标准 $2.00$0.20$10.00

价格来源 Alibaba Cloud Model Studio pricing(在新标签页打开) (核对于 2026年11月6日)

标准:不带任何条件的请求所付价格(即本站其他页面显示的标价)。

详细规格

模型家族
kimi-k-pro
模型 ID

Moonshot AI 的页面未说明:最长输入, 可关闭推理, 最大思考预算, 内置工具, 知识截止, 许可证, 别名。

本地运行

权重: moonshotai/Kimi-K3.1-Pro
  • 参数 2.78T
  • 激活 厂商未写 · 专家 896(每 token 16)
  • 原生精度 BF16
  • 层数 93
  • 每 token 的 KV 缓存 105 KB
  • 配置位置数 1024K (config.json max_position_embeddings)
  • API 上下文 977K (厂商 API)
我的配置 GeForce RTX 4090 24 GB · 1008 GB/s · 内存 64 GB DDR5 双通道 · 89.6 GB/s
在你的配置上 · GeForce RTX 4090
放不下 IQ4_XS (自动) 8K 上下文
权重KV 缓存运行开销可用上限
需要
≈ 1445.1 GB (权重 1375.5 + KV 缓存 0.8 + 开销 68.8)
可用
21.6 GB (标称的 90%)
建议
这台配置跑不动,看下面的“最低需要”
推荐精度权重8K 需要在你的配置上最长上下文
原生 BF16官方1454.1 GB≈ 1527.6放不下—
Q8_02751.0 GB≈ 2889.4放不下—
FP82589.2 GB≈ 2719.5放不下—
Q6_K2126.4 GB≈ 2233.5放不下—
Q5_K_M1841.6 GB≈ 1934.4放不下—
Q5_01780.1 GB≈ 1869.9放不下—
Q4_K_M1572.9 GB≈ 1652.4放不下—
Q4_01456.4 GB≈ 1530.1放不下—
IQ4_XS1375.5 GB≈ 1445.1放不下—
Q3_K_M质量下降明显1265.5 GB≈ 1329.6放不下—
IQ3_XXS质量下降明显990.4 GB≈ 1040.7放不下—
Q2_K质量下降明显970.9 GB≈ 1020.3放不下—
IQ2_XXS质量下降明显666.7 GB≈ 700.9放不下—

点一行换精度。“官方”是厂商自己发布的文件,大小是实际值;其余按参数量 × 每权重位数估算。

和其他配置比

每个配置各用它能跑的最高精度,点一个看细节。

最低需要(Q4_K_M · 8K):单机放不下,约需 23 张 80 GB 显卡。

运行命令

厂商没有发布这个精度的文件。可选原生精度或厂商自己的版本,或用 llama.cpp 自己量化。

微调需要多少显存
全参≈ 41431.6 GB你的配置放不下
LoRA≈ 5184.4 GB你的配置放不下
QLoRA≈ 1462.4 GB你的配置放不下

batch 1、序列 2048、梯度检查点;LoRA / QLoRA 为注意力投影上的 r=16 适配器。

估算;数据来自厂商的 Hugging Face 仓库,截至 2026-11-11。 怎么估算的

引用评分

来自第三方排行榜,并非我们测得
  • EQ-Bench Creative Writing v3 2,173

    第 2 名,共 94 个上榜模型

  • EQ-Bench Longform Writing 79.9

    第 16 名,共 92 个上榜模型

  • LMArena WebDev 1,687

    第 9 名,共 94 个上榜模型 · max effort · 置信区间 1,677–1,697 · 4,651 票

  • EQ-Bench by Samuel J. Paech (eqbench.com; EQ-bench/EQ-bench-site on GitHub), MIT License. · 许可 · 数据日期 2026年10月28日
  • LMArena (Arena), leaderboard-dataset on Hugging Face, licensed CC BY 4.0 · 许可 · 数据日期 2026年11月8日
  • 我们做的改动

包含在编程套餐中

全部编程套餐 →

  • 2026年10月31日能力 Moonshot AI 将 Kimi K3.1 Pro 和 K3 接入 Batch API Batch API 现已在中国和全球平台支持 kimi-k3.1-pro 和 kimi-k3。批量推理费用为标准费率的 60%;这两款模型还需支付缓存写入费用,缓存命中则尽力提供。
  • 2026年10月23日发布 Moonshot AI 发布 Kimi K3.1 Pro 系列模型 Kimi K3.1 Pro 和 Kimi K3.1 Pro Highspeed 今日起可通过 Kimi API 和 Kimi 产品使用。K3.1 Pro 的上下文窗口为 100 万 token;完整模型权重计划于 2026 年 11 月 4 日前发布。
  1. Alibaba Cloud Model Studio, 国际站 新增 2 项报价 输入 $2.00 · 缓存读取 $0.20
  2. Alibaba Cloud Model Studio, 美国 新增 2 项报价 输入 $2.00 · 缓存读取 $0.20
  3. Alibaba Cloud Model Studio 新增 2 项报价 输入 $1.837 · 缓存读取 $0.184
  4. Alibaba Cloud Model Studio, 国际站 上线报价 输出 $10.00
  5. Alibaba Cloud Model Studio, 美国 上线报价 输出 $10.00
  6. Alibaba Cloud Model Studio 上线报价 输出 $9.611
  7. Alibaba Cloud Model Studio, 中国站 上线报价 输出 ¥68.00
  8. Alibaba Cloud Model Studio, 中国站 上线报价 输入 ¥13.00 · 输出 ¥68.00
  9. Volcengine Ark, 中国站 上线报价 输入 ¥13.00 · 缓存读取 ¥1.30 · 输出 ¥68.00
  10. 新增语言模型

来源

Moonshot AI 官方政策:数据使用、隐私、条款 →

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