Kimi K3.1 Pro Vega-ya Gəlir

Kimi K3.1 Pro, Kimi platformalarında təqdim olunması ilə eyni vaxtda vega.chat-də istifadəyə verilib. Moonshot AI-nin yeni “3T sinifli” flaqman modeli 1M tokenlik kontekst pəncərəsini daxili görmə qabiliyyəti, eləcə də kodlaşdırma, 3D modelləşdirmə və maliyyə sahələrində daha güclü imkanlarla birləşdirir. Çəkiləri tam açıq versiyanın 2026-cı il noyabrın 4-dək yayımlanacağı vəd edilir. Onunla eyni vaxtda istifadəyə verilən K3.1 Pro Highspeed interaktiv istifadə üçün eyni imkanları təxminən 2–3 dəfə yüksək sürətlə təqdim edir.

Kimi K3.1 Pro nədir?

Moonshot AI-nin K3.1 seriyasındakı ilk model olan K3.1 Pro, xeyli daha çox post-təlim hesablama resursu ilə təlimdən sonra təkmilləşdirilmiş Kimi K3 versiyasıdır. “3T sinifli” ifadəsi model sinfini təsvir edir: Moonshot dəqiq ümumi və ya aktiv parametr sayını açıqlamayıb.

1 000 000 tokenlik kontekst pəncərəsi böyük kod bazalarını, uzun maliyyə sənədlərini və geniş agent sessiyalarını bir sorğuda əhatə edir. Daxili vizual anlama qabiliyyəti ona ekran görüntüləri, eskizlər və istinad şəkilləri ilə işləməyə imkan verir.

İlk gündən Kimi.ai və onun mobil tətbiqlərində, Kimi Work, Kimi Code və Kimi API-də əlçatandır. Kimi Enterprise administratorları modeli təşkilatları üçün aktivləşdirə bilər; istifadəyə verilərkən giriş standart olaraq söndürülüb.

Kimi API qiymətləri: kimi-k3-dən təxminən üçdə bir ucuz

Moonshot-un dərc etdiyi Kimi API qiymətləri:

Token növü	1M token üçün qiymət
Giriş	$2.00
Çıxış	$10.00
Keşə yazma	$2.00
Keşdən istifadə	$0.20

Bunlar VEGA-nın deyil, Kimi-nin təchizatçı qiymətləridir.

Müqayisə üçün, kimi-k3 keşdən istifadə olunmayan giriş tokenləri üçün $3.00, çıxış tokenləri üçün $15.00, keşdən istifadə üçün isə milyon tokenə $0.30 qiymət qoymuşdu. K3.1 Pro bu üç kateqoriyanın hər birində təxminən üçdə bir daha ucuzdur; bu da əvvəllər xərc məhdudiyyətinə görə istifadə olunmayan iş yüklərini yenidən nəzərdən keçirməyə dəyər edir.

Kimi K3.1 Pro sınaq nəticələri: hansı sahələrdə yaxşılaşıb

Agent əsaslı kodlaşdırma və terminal işi

Realistik terminal tapşırıqlarını ciddi testlərlə qiymətləndirən Terminal-Bench 4.0-da K3.1 Pro 65.7% nəticə göstərir. GPT-6 Astra 58.2%, Claude Opus 5.5 isə 66.4% nəticə əldə edib.

Bu müqayisəyə bir qeyd əlavə etmək lazımdır: K3.1 Pro Claude Code mühitindən istifadə edib, digər modellər isə maksimum parametrlərində işləyib. Buna görə də bunlar tam nəzarət olunan, şərtləri eyni nəticələr deyil.

Çoxmərhələli kodlaşdırma və alətlərdən istifadəni əhatə edən Moonshot-un daxili Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon qiymətləndirməsində model 61.2% nəticə əldə edir; K3 üçün bu göstərici 55.95% idi.

3D modelləşdirmə, CAD və 3D Make

Parametrik 3D modelləşdirmə flaqman model üçün qeyri-adi diqqət sahəsidir. Mətn, eskiz və ya istinad şəkillərindən K3.1 Pro forma, nisbətləri və məkan əlaqələrini müəyyən edir. MCP konnektorlarından istifadə etmədən Blender/CAD skriptləri yazıb işə salır, həndəsəni, materialları və səhnələri redaktə edir.

BenchCAD nəticələri həm güclü tərəfləri, həm də hələ aradan qaldırılmamış çatışmazlıqları göstərir:

BenchCAD ayarı	K3.1 Pro	Müqayisə nəticələri
Alətlərlə	92.7	Opus 5.5: 96.2; Astra: 95.9
Alətlərsiz	72.8	Opus 5.5: 73.0; Fable 5.1: 60.6; DeepSeek-V4.1-Flash-1017: 41.2

Alətlərlə əldə edilən nəticədə 1 000 fayllıq alt nümunə üzrə Voxel IoU göstəricisindən istifadə olunur.

Moonshot bunun əsasında hazır məhsul da təqdim edir: 3D Make kimi.ai saytında və tətbiqində istifadəyə verilib. Burada 3D çap üçün, eləcə də video və Live Photos formatında önizləmə, redaktə və ixrac mümkündür. Bu məhsul yalnız Kimi platformalarında əlçatandır.

Maliyyə və sənəd təhlili

Maliyyə sənədlərinin təhlilini, çarpaz yoxlamanı və çoxmərhələli hesablamaları sınaqdan keçirən OfficeQA Pro v2-də K3.1 Pro 64.4 nəticə əldə edir. Moonshot bunun ən müasir nəticə olduğunu iddia edir. Həmçinin investisiya proseslərini ilkin seçimdən gəlirlilik təhlilinədək əhatə edən Frontier Finance qiymətləndirməsində 58.6 nəticəsini bildirir.

Maliyyə sahəsindəki daxili nəticələri K3 ilə müqayisədə yaxşılaşıb:

Qiymətləndirmə	K3.1 Pro	K3
Maliyyə modelləşdirməsi	57.6	50.4
Maliyyə araşdırması	70.4	58.8
Biznes əməliyyatları	37	8.9

Faktiki dəqiqlik

Moonshot-un daxili Kimi Hallu Bench Hard testində iddia səviyyəsindəki hallüsinasiyalar K3-dəki 23.4%-dən 8.3%-ə düşür. Ən azı bir faktiki səhv olan cavabların payı əvvəlki modelin göstəricisinin 42.4%-nə enir.

Alətlərlə aparılan sınağın qrafikində iddia səviyyəsindəki bu səhv göstəriciləri verilib; aşağı göstərici daha yaxşıdır:

Model	Səhv göstəricisi
GPT-6 Astra	5.5%
Kimi K3.1 Pro	8.3%
Claude Opus 5.5	15.0%
GLM-5.3	22.6%
DeepSeek-V4.1	23.3%
Claude Fable 5.1	23.3%

Moonshot bunu gündəlik səhv göstəricilərinin təxmini deyil, qəsdən sərt stress testi kimi təsvir edir.

Daxildə nələr baş verir: birgə RL və kiber təhlükəsizlik

Moonshot bu irəliləyişləri yüzlərlə sonrakı istifadə sahəsi üzrə birgə möhkəmləndirici öyrənmə ilə əlaqələndirir. Bu proses tam texnoloji yığının optimallaşdırılması ilə dəstəklənir: RL infrastrukturu, uzun kontekstli inferens, təlimin səmərəliliyi, sandbox-lar, rollout planlaşdırması və mühit keyfiyyətinə nəzarət.

Komanda həmçinin post-təlim miqyası artdıqca zəiflik araşdırma qabiliyyətinin də artdığını müşahidə edib. Çəkiləri açıq versiya üçün orta təlim və RL mərhələlərinin hər ikisindən kibertəhlükəsizliyə xas məlumatlar çıxarılıb, adi kodlaşdırma tapşırıqları isə saxlanılıb. Həmçinin daxili xdev-bench-hard sınaq meyarından istifadə etməklə məqsədyönlü qiymətləndirmə aparılıb.

Kimi K3.1 Pro-nu Vega-da sınayın

Tərtibatçılar üçün bu, hazırda uzun kontekstlə agent əsaslı kodlaşdırma sahəsində ən güclü açıq çəkili namizəddir. 3D komandaları forma müəyyənləşdirmə və yaradılan CAD skriptlərini, maliyyə komandaları isə sənədlərin çarpaz yoxlanmasını və çoxmərhələli hesablamaları sınaqdan keçirə bilər. Kimi-nin daha aşağı təchizatçı qiymətləri büdcəyə həssas iş yüklərini yenidən nəzərdən keçirmək üçün də əlverişli fürsət yaradır.

Bir sıra nəticələr şirkət tərəfindən bildirilib və ya daxili sınaqlardan əldə olunub, sınaq mühitlərinin şərtləri fərqlənir və parametr sayları açıqlanmayıb. Qərar verməzdən əvvəl modeli öz tapşırıqlarınızda sınaqdan keçirin.

Kimi K3.1 Pro vega.chat model seçicisində mövcuddur; tərtibatçılar onu OpenRouter ilə uyğun API olan api.vega.chat vasitəsilə də çağıra bilərlər.