A Moonshot AI, fundada em 2023 na China, apresentou em 23 de outubro o Kimi K3.1 Pro, primeiro modelo da nova série K3.1. Trata-se de um fine-tuning de Kimi K3 com janela de contexto de 1 milhão de tokens, já disponível nos serviços Kimi e via API. Os pesos completos serão liberados até 4 de novembro.
Arquitetura e disponibilidade
O K3.1 Pro mantém a arquitetura MoE de 2,8 trilhões de parâmetros com 104 bilhões de parâmetros ativos por token, herdada da geração K3, com multimodalidade nativa. O modelo aceita texto, imagens e vídeo como entrada e responde apenas em texto. O modo de raciocínio está sempre ativado, com profundidade controlada pelo parâmetro reasoning_effort, com opções low, high e max, sendo max o padrão. A Moonshot informou ter investido computação significativamente maior no pós-treinamento e rodado aprendizado por reforço em centenas de áreas aplicáveis.
A empresa também lançou o Kimi K3.1 Pro Highspeed, descrito como 2 a 3 vezes mais rápido para uso interativo. Ambas as versões estão disponíveis no Kimi.ai, aplicativos móveis para iOS, Android e HarmonyOS, no Kimi Work para Windows e Mac, e no Kimi Code. Segundo a Vercel, os modelos também estão disponíveis no AI Gateway, com identificadores moonshotai/kimi-k3.1-pro e moonshotai/kimi-k3.1-pro-highspeed. Na versão corporativa, o modelo está desativado por padrão e precisa ser ativado pelo administrador.
Preços
Na API, o K3.1 Pro custa $2 por 1 milhão de tokens de entrada e $10 por 1 milhão de tokens de saída, com entrada em cache a $0,20. O Highspeed é duas vezes mais caro: $4 e $20, respectivamente. Em comparação, o K3 custava $3 e $15, tornando o novo modelo aproximadamente um terço mais barato. Como o raciocínio está ativado por padrão com profundidade máxima, o custo real dependerá do número de tokens gastos em cada resposta.
Desempenho em benchmarks
Segundo a Artificial Analysis, o K3.1 Pro obteve 55 pontos e ocupou a 4ª posição no ranking, 11 pontos a mais que o K3. A Moonshot compara o modelo com modelos fechados como Claude Fable 5.1, GPT-6 Astra e Claude Opus 5.5, e modelos abertos como DeepSeek-V4.1-Flash-1017 e GLM-5.3.
Os benchmarks divulgados pela Moonshot mostram desempenho desigual. O K3.1 Pro lidera ou empata com o Opus 5.5 em tarefas que exigem raciocínio com ferramentas, como programação longa, busca na web, exames de agentes e análise de documentos. Nesse grupo, obteve 51,7 em SWE Marathon v1.1, diante de 46,3 do concorrente, e 92,1 em BrowseComp, diante de 91,5 do GPT-6 Astra. Entretanto, fica significativamente atrás em tarefas de raciocínio puro sem ferramentas, com 8,7 pontos a menos que o Opus 5.5 em HLE-Full e 26 pontos a menos que o GPT-6 Astra em HLE-Diamond.
Divergência na cobertura
As fontes destacam aspectos distintos da mesma notícia. A imprensa técnica observou que a Moonshot deliberadamente reprimiu uma capacidade do modelo: a busca e exploração de vulnerabilidades. A cobertura voltada a desenvolvedores enfatizou a disponibilidade prática em plataformas como o AI Gateway da Vercel, focando em aplicações de código, modelagem 3D e análise financeira. As fontes de negócios destacaram o contexto empresarial: a Moonshot fechou rodada de investimento em outubro de 2026 com avaliação de $50 bilhões, contra $35 bilhões em julho, e prepara IPO para o primeiro trimestre de 2027.
O que ainda não foi divulgado
- Dados independentes sobre consumo de tokens em tempo real
- Detalhes completos sobre o processo de fine-tuning além do uso intensivo de computação e aprendizado por reforço
- Lista completa de comparações de benchmark com todos os modelos concorrentes
- Planejamento exato para suporte a provedores adicionais além do AI Gateway
