Kimi K3.1 Pro, nowy model chińskiej firmy Moonshot AI, trafił 23 października do API Kimi i aplikacji firmy. Moonshot zapowiada publikację pełnych wag modelu do 4 listopada 2026 roku. W niezależnym zestawieniu Artificial Analysis model uzyskał 55 punktów i ustąpił wyłącznie Claude Opus 5.5 (58 punktów). Jak zauważa Simon Willison, to pierwszy raz, gdy model, który ma zostać udostępniony z otwartymi wagami, wypada tak wysoko na tle zamkniętych modeli czołowych laboratoriów.
Co dokładnie ogłoszono
K3.1 Pro to dotrenowana wersja modelu Kimi K3, który Moonshot pokazał w lipcu. Firma opisuje go jako swój najmocniejszy otwarty model klasy 3T, czyli o skali około 3 bilionów parametrów, ale nie podaje szczegółów architektury. Okno kontekstowe wynosi milion tokenów. Użytkownik wybiera jeden z trzech poziomów rozumowania: low, medium lub max.
Cennik w API to 2 dolary za milion tokenów wejściowych i 10 dolarów za milion tokenów wyjściowych. To tyle samo co GPT-6.1 Sol i połowa ceny Claude Opus 5.5. Dostępny jest też wariant Highspeed, działający 2–3 razy szybciej za podwójną stawkę. Moonshot akcentuje zadania programistyczne i agentowe. W teście Terminal-Bench 4.0 model osiągnął według producenta 65,7%, wobec 58,2% dla GPT-6 Astra. Firma pokazuje też wyniki w modelowaniu 3D (BenchCAD) i analizie finansowej (OfficeQA Pro v2).
W rankingu Artificial Analysis Kimi K3.1 Pro wyprzedził Claude Fable 5.1, GPT-6 Astra i Gemini 4 Argon, które uzyskały po 53 punkty. Warto oddzielić dwa rodzaje danych. Wyniki Terminal-Bench pochodzą z materiałów producenta, a ocena Artificial Analysis to pomiar zewnętrzny.
Co Kimi K3.1 Pro znaczy dla polskich firm
W lipcu, przy premierze Kimi K3, pisaliśmy, że otwarte modele z Chin szybko zmniejszają dystans do czołówki. K3.1 Pro pokazuje, że ten dystans liczy się już w pojedynczych punktach. Dla firm przetwarzających dane wrażliwe otwarte wagi oznaczają możliwość uruchomienia modelu na własnej infrastrukturze, bez wysyłania danych do zewnętrznego API. Trzeba jednak realnie ocenić koszty. Model tej skali wymaga wielu wydajnych kart graficznych, więc dla większości organizacji praktyczną drogą będzie hosting u dostawcy chmury działającego w UE.
Przed wdrożeniem warto sprawdzić trzy rzeczy:
- Licencję: Moonshot nie podał jeszcze jej warunków, a od nich zależy, czy model można bez ograniczeń wykorzystywać komercyjnie.
- Zgodność z RODO i AI Act: przy modelu spoza Unii Europejskiej rośnie znaczenie dokumentacji modelu i kontroli przepływu danych.
- Jakość na własnych zadaniach: wyniki benchmarków nie mówią, jak model poradzi sobie z polskimi dokumentami, umowami czy korespondencją.
Rozsądne podejście to test na kilku realnych przypadkach i porównanie z modelem, którego firma już używa. Niższa cena za token ma znaczenie dopiero wtedy, gdy jakość odpowiedzi jest porównywalna.
Źródło: Kimi: Introducing Kimi K3.1 Pro (EN) oraz Simon Willison: Introducing Kimi K3.1 Pro (EN), 23 października 2026.
