Last updated: 5 November 2026. Specs and benchmark scores are from Moonshot's Kimi K3.1 Pro guide and the Kimi K3.1 Pro tech blog.
What Kimi K3.1 Pro is
Kimi K3.1 Pro is the first model in Moonshot AI's K3.1 series. It is a post-trained version of Kimi K3, trained with much more reinforcement learning across coding, 3D creation, financial research, and other agent tasks. The architecture and the context window stay the same as K3; the gains come from post-training.
Key specs
- Context window: 1,048,576 tokens, shared by input and output.
- Reasoning: thinking is always on. Streaming responses carry the reasoning in
reasoning_content, separate from the final answer incontent. - Input: text and images. Images must be sent as base64 data URLs; public image URLs are not accepted by the model.
- Output length: up to 131,072 completion tokens per request in the playground.
- Tools: function calling with
tool_choice, and JSON Schema structured output withstrict: true. - Fixed sampling: temperature 1.0 and top_p 0.95 are fixed by Moonshot, so the playground does not show those sliders.
Where Kimi K3.1 Pro is strongest
Moonshot reports the scores below. They are the vendor's own numbers, not AIReiter measurements, so run your own prompts in the playground above before switching production traffic.
| Benchmark | What it tests | Kimi K3.1 Pro | Reference |
|---|---|---|---|
| Terminal-Bench 4.0 | Coding agents on real terminal tasks | 65.7% | Claude Opus 5.5 66.4%, GPT-6 Astra 58.2% |
| Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon | Multi-step coding with tools (Moonshot internal) | 61.2% | Kimi K3 55.95% |
| BenchCAD, with tools | 3D reconstruction through CAD code | 92.7% | Claude Opus 5.5 96.2%, GPT-6 Astra 95.9% |
| OfficeQA Pro v2 | Fiscal data analysis across real financial documents | 64.4 | Reported as state of the art |
| Kimi Hallu Bench Hard, with tools | Claim-level hallucination rate, lower is better | 8.3% | Kimi K3 23.4% |
Good fits
- Long-horizon coding agents: repository-wide fixes and full project builds, including game work in Unity, Unreal Engine, and Godot.
- 3D and CAD scripting: writing and running Blender or CAD scripts to build parametric parts, furniture, and architectural models from a text brief or a reference image.
- Financial research and modeling: retrieval and multi-step numerical reasoning across filings, where the lower hallucination rate matters most.
Kimi K3.1 Pro vs Kimi K3
| Kimi K3.1 Pro | Kimi K3 | |
|---|---|---|
| Base | K3 with much larger post-training | K3 |
| Context window | 1,048,576 tokens | 1,048,576 tokens |
| Reasoning | Always on | Always on |
| Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon | 61.2% | 55.95% |
| Kimi Hallu Bench Hard (with tools) | 8.3% | 23.4% |
| API model ID | kimi-k3.1-pro | kimi-k3 |
Both models take the same request shape, so moving from K3 to K3.1 Pro is a one-line change of the model ID. Keep K3 for workloads you have already tuned and evaluated; try K3.1 Pro first for new coding agents, 3D scripting, and finance tasks.
Calling Kimi K3.1 Pro through AIReiter
- Model ID:
kimi-k3.1-pro. - Endpoints: OpenAI-compatible
https://aireiter.com/api/v1/chat/completionsand Anthropic-compatiblehttps://aireiter.com/api/v1/messages. Existing OpenAI or Anthropic clients work after changing the base URL and the key. - Leave sampling at default: do not send temperature, top_p, n, presence_penalty, or frequency_penalty. Moonshot fixes them for this model.
- Multi-turn and tool loops: send back the complete assistant message from the previous turn, including its reasoning and tool calls, not only
content. - Images: put them in a
contentarray asimage_urlwith a base64 data URL. - Output tokens: reasoning is billed as output, so set
max_tokenshigh enough for the reasoning plus the answer.
Create a key on the API keys page. The request sample above this section already uses the right model ID.
Попробуйте Kimi K3.1 Pro за три шага
Без установки и настройки. Playground выше вызывает ту же самую модель, к которой будет обращаться ваш код.
Вставьте реальную задачу
Используйте реальную задачу, которую вам необходимо решить: упавший тест вместе с окружающим кодом, деталь для моделирования в Blender или набор данных для сверки. Простые тестовые промпты не раскрывают возможностей модели с reasoning.
Дайте модели пространство для рассуждений
Reasoning включен всегда и расходует max_tokens. Установите max_tokens на уровне 8,192 или выше для сложных многоэтапных задач, чтобы ответ не обрывался сразу после этапа рассуждений.
Скопируйте вызов API
Перенесите тот же запрос в свой код с model ID kimi-k3.1-pro через эндпоинт, совместимый с OpenAI или Anthropic. Количество использованных токенов для каждого ответа отображается под ним.
Kimi K3.1 Pro FAQ
Вопросы о возможностях, reasoning и интеграции.
/ 01Что такое Kimi K3.1 Pro?
Kimi K3.1 Pro — первая модель серии K3.1 от Moonshot AI, представляющая собой постобученную версию Kimi K3 со значительно расширенным reinforcement learning в задачах написания кода, 3D-моделирования и финансовых исследований. Она сохраняет контекстное окно K3 на 1,048,576 токенов, режим постоянного мышления и принимает на вход текст и изображения.
/ 02Чем Kimi K3.1 Pro отличается от Kimi K3?
K3.1 Pro использует ту же базовую модель и то же контекстное окно, что и K3, но прошла гораздо более масштабное постобучение. По данным Moonshot, показатель Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon вырос с 55.95% до 61.2%, а уровень галлюцинаций на уровне утверждений в Kimi Hallu Bench Hard снизился с 23.4% до 8.3%. Формат запросов полностью идентичен за исключением model ID.
/ 03Можно ли отключить reasoning?
Нет. Kimi K3.1 Pro всегда работает со включенным мышлением. Рассуждения возвращаются в поле reasoning_content отдельно от ответа в content и тарифицируются как выходные токены. Для коротких вопросов reasoning обычно лаконичен, однако для многоэтапных задач задавайте достаточный запас max_tokens, чтобы итоговый ответ не был обрезан.
/ 04Почему нельзя настроить temperature и top_p?
Moonshot жестко фиксирует temperature на значении 1.0 и top_p на значении 0.95 для Kimi K3.1 Pro, а также n, presence_penalty и frequency_penalty. В playground эти параметры скрыты, а в запросах к API их следует опускать, не задавая кастомных значений.
/ 05Поддерживает ли Kimi K3.1 Pro tool calling?
Да. Модель поддерживает function calling с параметром tool_choice (включая required на первом шаге), а также структурированный вывод по JSON Schema в strict mode. В цикле вызова инструментов возвращайте исходное полное сообщение assistant, включая tool_calls, а затем по одному сообщению tool на каждый вызов с соответствующим tool_call_id.
/ 06Может ли Kimi K3.1 Pro обрабатывать изображения?
Да, через API. Передавайте изображения внутри массива content в виде объектов image_url с data URL в формате base64. Модель не загружает внешние публичные URL изображений напрямую, поэтому предварительно скачайте и закодируйте файл. В данном playground загрузка изображений временно отключена, поэтому тестируйте vision через API.
/ 07Каков размер контекстного окна?
Контекстное окно составляет 1,048,576 токенов и суммарно включает в себя входные и выходные данные. При 900,000 входных токенов на reasoning и финальный ответ остается менее 150,000 токенов. Повторяющиеся префиксы, такие как системные промпты и кодовые базы, кэшируются автоматически, снижая стоимость длительных многоэтапных сессий.