Kimi K3.1 Pro veröffentlicht: Kontextfenster mit einer Million Token, API-Preise und Neuerungen

Im Mittelpunkt der Veröffentlichung stehen Coding-Agenten, 3D-Arbeiten und Finanzanalysen. Für Entwickler sind vor allem drei Fragen wichtig: Welche Modell-ID muss man aufrufen, was kostet ein Durchlauf und welche Leistungsangaben wurden unabhängig überprüft?

Was hat Kimi am 23. Oktober veröffentlicht?

Kimi K3.1 Pro ist das erste Modell der K3.1-Reihe. Moonshot beschreibt es als nachtrainierte Version von Kimi K3. Nach Angaben des Unternehmens wurde das Reinforcement Learning für Programmierung, Agentenaufgaben und weitere Bereiche ausgeweitet. Als zweite API-Option erschien K3.1 Pro Highspeed: mit laut Moonshot gleichen Fähigkeiten, aber schnellerer Ausgabe.

Laut Moonshot sind die Modelle bereits auf kimi.com, in der Kimi-App, in Kimi Work, Kimi Code und auf der Kimi-API-Plattform verfügbar. Zunächst handelt es sich um einen gehosteten Dienst. Das Unternehmen kündigt die vollständigen Modellgewichte bis zum 4. November 2026 an. Erst nach deren Veröffentlichung wird der eigene Betrieb von K3.1 Pro eine Option.

Was kostet die API von Kimi K3.1 Pro?

Das Standardmodell kostet 13 CNY pro Million Eingabe-Token ohne Cache-Treffer und 68 CNY pro Million Ausgabe-Token. Eingabe-Token mit Cache-Treffer kosten 1,30 CNY pro Million. Laut Moonshot kostet Highspeed in denselben Token-Kategorien doppelt so viel. Diese Angaben stammen aus der Ankündigung vom 23. Oktober; sie sind weder ein Angebot im Bezahlvorgang noch eine Garantie für künftige Preise.

CNY pro Million Token. *Die Highspeed-Werte sind aus Moonshots Angabe errechnet, dass diese Variante doppelt so viel wie das Standardmodell kostet. Prüfen Sie vor dem Kauf die aktuelle API-Preisliste.

Bei einer Aufgabe mit einer Million Eingabe-Token ohne Cache-Treffer und 200.000 Ausgabe-Token ergeben die angekündigten Listenpreise für das Standardmodell ¥ 26,60 (¥ 13 + 0,2 × ¥ 68). Bei dem angegebenen doppelten Preis würde Highspeed ¥ 53,20kosten. Cache-Treffer, tatsächliche Token-Mengen und Plattformbedingungen können die Rechnung verändern. Das Beispiel ist eine Berechnung, keine Messung einer realen Aufgabe.

Was kann K3.1 Pro außer chatten?

Moonshots Beispiele zur Veröffentlichung zeigen vor allem Arbeit mit Werkzeugen. Für Programmieraufgaben sind Projekte mit Unreal Engine, Godot und Three.js sowie eine lang laufende Simulation zu sehen. Für die 3D-Erstellung zeigt das Unternehmen Abläufe mit Blender, FreeCAD und druckbaren Modellen. Die Kimi-Website und -App haben außerdem die Funktion 3D Make erhalten, mit der sich Modelle ansehen und bearbeiten lassen. Für Finanzaufgaben zeigt Moonshot unter anderem eine Finanz-Arbeitsmappe mit verknüpften Daten, eine Präsentation für ein Investmentkomitee und einen Branchenbericht mit Quellenangaben.

Das sind Vorführungen des Unternehmens. Sie zeigen die vorgesehenen Abläufe und verwendeten Werkzeuge, belegen aber nicht, dass jeder Nutzer mit einer einzigen Eingabe dieselben Ergebnisse erzielen kann. Prüfen Sie bei Finanzaufgaben die Quelldokumente, Formeln und Annahmen, bevor Sie Ergebnisse für Entscheidungen verwenden.

Offizielle Videos und Bilder

Die folgenden Bilder und Videos stammen aus der ursprünglichen Ankündigung von Moonshot AI vom 23. Oktober. Die Videos wurden unverändert übernommen. Bilder mit chinesischem Text haben darunter eine deutsche Übersetzung; bereits englische Beschriftungen in den Grafiken bleiben im Original.

Grafiken zur Veröffentlichung

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Programmierung und Agenten für längere Aufgaben

Deutsche Übersetzung · Frank Wang, Mitgründer von OpenCodeDie Arbeit mit dem Modell beim Programmieren ist insgesamt hervorragend. Es erkundet das Repository selbstständig und versteht die Projektanweisungen, bevor es mit dem verfügbaren Kontext Änderungen vornimmt. Die Ergebnisse sind klar und gut strukturiert, der Arbeitsablauf ist nachvollziehbar, und die Befolgung von Anweisungen ist besonders stark. Selbst bei mehr als 600.000 Token Kontext haben wir keinen deutlichen Leistungsabfall bemerkt. Insgesamt gehört es zu den besten Coding-Modellen, die wir genutzt haben.

Deutsche Übersetzung · Modellbewertungsteam von QoderIn unseren internen Tests erreichte Kimi K3.1 Pro auf einer Skala von 100 Punkten fast zehn Punkte mehr als das vorherige K3. Die Gesamtleistung ist spürbar besser, komplexe Funktionen werden vollständiger umgesetzt, und bei den von Qoder geprüften Anwendungsfällen zählt es derzeit zu den führenden Modellen. Der Fortschritt stimmt uns zuversichtlich, dass wir das Produkterlebnis weiter verbessern können.

Deutsche Übersetzung · Unity ChinaTuanjie Codely von Unity China nutzt Kimis Spitzenmodell. Bei der Codegenerierung für die Spieleentwicklung schneidet es gut ab und zeigt, dass chinesische Modelle auch für professionelle Programmieraufgaben wettbewerbsfähig sind. Zusammen mit den Engine-Werkzeugen von Tuanjie Codely hilft es Entwicklern, schneller Prototypen zu bauen, Spielmechaniken zu prüfen und Spielerlebnisse weiterzuentwickeln. Wir freuen uns auf die weitere Zusammenarbeit mit Kimi.

3D-Erstellung

Finanzanalysen

Deutsche Übersetzung · WorkBuddy-TeamIn unseren internen Tests hat sich Kimi K3.1 Pro bei Büroaufgaben gegenüber der vorherigen Generation deutlich verbessert, insbesondere bei Planung, Ausführung und Selbstbewertung. In Verbindung mit der Agentenorchestrierung von WorkBuddy lassen sich komplexe Aufgaben vom Ausgangsmaterial bis zur Übergabe durchgängig automatisieren.

Deutsche Übersetzung · Li Bo, CTO von Value SimplexInstitutionelle Nutzer brauchen Genauigkeit ebenso wie Geschwindigkeit. Wir haben zwölf führende chinesische und internationale Modelle für agentengestützte Finanzrecherche bewertet. Kimi ist nach unseren Ergebnissen derzeit das einzige chinesische Modell, das in diesen Szenarien führende ausländische Modelle ersetzen kann. K3.1 Pro zählt bei Fragen zu langen Dokumenten und bei der Quellenangabe für Daten zur Spitzengruppe. Nachdem wir das frühere K3-Modell an AlphaEngine angebunden hatten, stieg die Nutzung um 20 %. Unsere Arbeit entwickelt sich von Fragen und Antworten hin zu Agenten. Die schnelle Weiterentwicklung der Modelle eröffnet uns dabei mehr Möglichkeiten.

Deutsche Übersetzung · Gan Tian, CEO von ChinaAMC (Hongkong)Große Sprachmodelle verändern, wie Vermögensverwalter Wissen erstellen und organisieren. KI wird zunehmend an gesamten Recherche- und Betriebsabläufen mitwirken, statt nur einzelne Fragen zu beantworten. Die Fähigkeit von Kimi K3.1 Pro, Agenten Aufgaben über längere Zeit bearbeiten zu lassen, bringt uns diesem Ziel näher. Wir nutzen Kimis Spitzenmodell als Grundlage für eigene Agenten und binden es in Investmentrecherche, Vertriebsunterstützung, Compliance und Betrieb ein. Unser Research-Team nutzt zudem die Finanzagenten von Kimi Work. Wir wollen die Zusammenarbeit vertiefen und Kimi in weitere Unternehmensabläufe integrieren.

Cybersicherheitsbewertung

Bild- und Videomaterial: Moonshot AI / Kimi. Die Benchmark-Grafiken und Erfahrungsberichte zeigen Aussagen oder Rückmeldungen, die das Unternehmen für seine Veröffentlichung ausgewählt hat.

Was zeigen die veröffentlichten Benchmarks tatsächlich?

Moonshot meldet in mehreren Tests bessere Ergebnisse als für K3, insbesondere bei lang laufenden Programmier- und Finanzaufgaben. Die folgenden Zahlen stammen aus der Ankündigung des Unternehmens. Die Testbedingungen und einige Vergleichsergebnisse wurden für diesen Artikel nicht unabhängig reproduziert.

Moonshot meldet außerdem für den bewusst schwierigen Testsatz Kimi Hallu Bench Hard , dass die Fehlerquote bei einzelnen Tatsachenbehauptungen von 23,4 % bei K3 auf 8,3 % bei K3.1 Pro gesunken sei. Das Unternehmen weist ausdrücklich darauf hin, dass diese Fehlerquote aus einem Stresstest stammt und nicht den normalen Einsatz abbildet. Der niedrigere Wert liefert einen Anhaltspunkt, ersetzt aber keine Faktenprüfung.

Pro oder Highspeed: Welche Variante passt besser?

Wenn die Kosten entscheidend sind, beginnen Sie mit Pro. Testen Sie Highspeed, wenn vor allem die Wartezeit auf die Ausgabe stört. Moonshot spricht von gleichen Fähigkeiten und behauptet, Highspeed erzeuge Ausgabe-Token etwa zwei- bis dreimal so schnell – bei doppeltem Preis. Ob sich das lohnt, hängt von der Länge Ihrer Eingaben und davon ab, wie lange das Modell für die Ausgabe benötigt.

1. Führen Sie mit beiden Modell-IDs dieselbe kleine, typische Aufgabe aus.
2. Notieren Sie die Anzahl der Eingabe- und Ausgabe-Token, die Gesamtlatenz und ob das Ergebnis Ihre Anforderungen erfüllt.
3. Berechnen Sie die Kosten getrennt nach Cache-Treffern und -Fehltreffern. Prüfen Sie vor einer größeren Einführung erneut den aktuellen offiziellen Preis.