Kimi K3.1 Pro chega à Vega
O Kimi K3.1 Pro chegou ao vega.chat junto com seu lançamento nas plataformas da Kimi. O novo modelo flagship de “classe 3T” da Moonshot AI combina uma janela de contexto de 1 milhão de tokens com visão nativa e recursos aprimorados de programação, modelagem 3D e finanças. A empresa promete lançar o modelo completo com pesos abertos até 4 de novembro de 2026. Lançado junto com ele, o K3.1 Pro Highspeed oferece os mesmos recursos, com velocidade cerca de 2–3 vezes maior para uso interativo.
O que é o Kimi K3.1 Pro?
Primeiro modelo da série K3.1 da Moonshot AI, o K3.1 Pro é uma versão do Kimi K3 submetida a pós-treinamento, com muito mais computação nessa etapa. “Classe 3T” descreve sua classe de modelo: a Moonshot não divulgou a contagem exata de parâmetros totais ou ativos.
Sua janela de contexto de 1.000.000 de tokens permite trabalhar com grandes bases de código, documentos financeiros extensos e sessões prolongadas com agentes em uma única solicitação. A compreensão visual nativa permite que ele trabalhe com capturas de tela, esboços e imagens de referência.
No primeiro dia, o modelo estará disponível no Kimi.ai e em seus aplicativos para dispositivos móveis, no Kimi Work, no Kimi Code e na API da Kimi. Administradores do Kimi Enterprise podem habilitá-lo para suas organizações; o acesso fica desativado por padrão no lançamento.
Preços da API da Kimi: cerca de um terço abaixo do kimi-k3
Os preços publicados pela Moonshot para a API da Kimi são:
| Tipo de token | Preço por 1 milhão de tokens |
|---|---|
| Entrada | $2.00 |
| Saída | $10.00 |
| Gravação no cache | $2.00 |
| Acerto no cache | $0.20 |
Esses são os preços da Kimi, não os preços da VEGA.
Para comparação, o kimi-k3 tinha preços de entrada sem cache de $3.00, saída de $15.00 e acertos no cache de $0.30 por milhão de tokens. O K3.1 Pro custa cerca de um terço a menos nessas três categorias, o que torna interessante reavaliar cargas de trabalho que antes eram limitadas pelo custo.
Benchmarks do Kimi K3.1 Pro: onde ele melhora
Programação com agentes e trabalho no terminal
No Terminal-Bench 4.0, que avalia tarefas realistas de terminal com testes rigorosos, o K3.1 Pro pontua 65.7%, contra 58.2% do GPT-6 Astra e 66.4% do Claude Opus 5.5.
Essa comparação exige uma ressalva: o K3.1 Pro usou o harness do Claude Code, enquanto os outros modelos foram executados com as configurações máximas. Portanto, os resultados não são totalmente controlados nem diretamente comparáveis.
Na avaliação interna da Moonshot Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon, que abrange programação em várias etapas e uso de ferramentas, ele alcança 61.2%, acima dos 55.95% do K3.
Modelagem 3D, CAD e 3D Make
A modelagem 3D paramétrica é um foco incomum para o lançamento de um modelo flagship. A partir de texto, esboços ou imagens de referência, o K3.1 Pro infere formas, proporções e relações espaciais. Ele escreve e executa scripts para Blender/CAD sem conectores MCP, editando geometrias, materiais e cenas.
Os resultados do BenchCAD mostram tanto seus pontos fortes quanto as lacunas restantes:
| Configuração do BenchCAD | K3.1 Pro | Pontuações de comparação |
|---|---|---|
| Com ferramentas | 92.7 | Opus 5.5: 96.2; Astra: 95.9 |
| Sem ferramentas | 72.8 | Opus 5.5: 73.0; Fable 5.1: 60.6; DeepSeek-V4.1-Flash-1017: 41.2 |
O resultado com ferramentas usa Voxel IoU em uma subamostra de 1.000 arquivos.
A Moonshot também oferece um produto completo baseado nesse recurso: o 3D Make está disponível em kimi.ai e no aplicativo, com pré-visualização, edição e exportação para impressão 3D ou como vídeo e Live Photos. Esse produto está disponível apenas nas plataformas da Kimi.
Finanças e análise de documentos
O K3.1 Pro pontua 64.4 no OfficeQA Pro v2, que avalia a análise de documentos financeiros, a verificação cruzada e os cálculos em várias etapas. A Moonshot afirma que esse resultado é o estado da arte. A empresa também relata uma pontuação de 58.6 no Frontier Finance, que abrange fluxos de trabalho de investimento, da triagem à análise de rentabilidade.
Os resultados internos em finanças também melhoram em relação ao K3:
| Avaliação | K3.1 Pro | K3 |
|---|---|---|
| Financial Modeling | 57.6 | 50.4 |
| Financial Research | 70.4 | 58.8 |
| Business Operation | 37 | 8.9 |
Precisão factual
No Kimi Hallu Bench Hard, avaliação interna da Moonshot, as alucinações no nível das afirmações caem de 23.4% no K3 para 8.3%. A proporção de respostas com pelo menos um erro factual cai para 42.4% do valor registrado no modelo anterior.
O gráfico com ferramentas apresenta estas taxas de erro no nível das afirmações; quanto menor, melhor:
| Modelo | Taxa de erro |
|---|---|
| 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% |
A Moonshot descreve explicitamente esse teste como um teste de estresse rigoroso, não como uma estimativa das taxas de erro no uso cotidiano.
Por dentro: RL conjunto e segurança cibernética
A Moonshot atribui os ganhos ao aprendizado por reforço conjunto em centenas de domínios posteriores, com o apoio da otimização de toda a pilha: infraestrutura de RL, inferência com contexto longo, eficiência do treinamento, sandboxes, agendamento de rollouts e controle de qualidade dos ambientes.
A equipe também observou que os recursos de pesquisa de vulnerabilidades aumentam com a escala do pós-treinamento. Para o lançamento com pesos abertos, removeu dados específicos de segurança cibernética tanto das etapas de treinamento intermediário quanto de RL, mantendo as tarefas comuns de programação, e realizou uma avaliação direcionada com seu benchmark interno xdev-bench-hard.
Experimente o Kimi K3.1 Pro na Vega
Para desenvolvedores, este é atualmente o candidato de pesos abertos mais forte para programação com agentes e contexto longo. Para equipes de 3D, vale testar a inferência de formas e os scripts CAD gerados; para equipes financeiras, a verificação cruzada de documentos e os cálculos em várias etapas. Os preços mais baixos praticados pela Kimi também tornam este um bom momento para reavaliar cargas de trabalho sensíveis ao orçamento.
Vários resultados são relatados pela própria empresa ou são internos, as condições dos harnesses variam e a contagem de parâmetros não foi divulgada. Faça um piloto com suas próprias tarefas antes de se comprometer.
O Kimi K3.1 Pro está disponível no seletor de modelos do vega.chat, e os desenvolvedores também podem acessá-lo por meio de api.vega.chat, a API compatível com OpenRouter.