MoonshotAI: Kimi K3.1 Pro

Kimi K3.1 Pro to model tekstowy od Moonshot AI, udostępniony przez dostawcę 2026-10-23. Jest opisywany jako flagowy otwarto-wagowy multimodalny model rozumujący Moonshot AI oraz poddany treningowi po wstępnym szkoleniu następca Kimi K3. Identyfikator modelu w api14 to moonshotai/kimi-k3.1-pro i należy on do kategorii tekstowej.

Model przyjmuje tekst, obraz i wideo jako dane wejściowe i zwraca tekst jako dane wyjściowe, więc może pracować na mieszanych promptach multimedialnych, a nie tylko na tekście. Jego okno kontekstowe wynosi 1 048 576 tokenów, czyli około miliona tokenów, a maksymalne wyjście to 943 718 tokenów. To połączenie bardzo dużego okna wejściowego i bardzo dużego budżetu wyjściowego jest definiującą praktyczną cechą modelu.

Te możliwości wskazują na pracę obejmującą długie dane wejściowe i długie odpowiedzi. Zadania kodowania o długim horyzoncie pasują, ponieważ duże repozytorium lub długa specyfikacja mogą być utrzymane w kontekście, podczas gdy model zwraca w zamian pokaźny kod. To samo dotyczy rozumowania nad długimi dokumentami oraz zadań, w których obrazy lub wideo są częścią danych wejściowych, a odpowiedzią jest tekst pisany, na przykład opisywanie lub analizowanie materiału wizualnego wraz z długim briefem pisemnym. Ponieważ limit wyjścia jest wysoki, model można poprosić o rozbudowane odpowiedzi zamiast krótkich podsumowań.

Wywołujesz go przez zgodne z OpenAI API api14, używając identyfikatora modelu "moonshotai/kimi-k3.1-pro". Obsługiwane parametry żądania to frequency_penalty, include_reasoning, max_tokens, presence_penalty, reasoning, reasoning_effort, response_format, stop, structured_outputs, tool_choice i tools. Parametry reasoning i include_reasoning wraz z reasoning_effort pozwalają kontrolować, w jaki sposób rozumowanie jest żądane i zwracane, natomiast response_format i structured_outputs są dostępne, gdy potrzebujesz wyjścia w zdefiniowanym kształcie. Parametry tools i tool_choice obsługują wywoływanie funkcji, więc model może być używany w przepływach pracy agentów lub wykorzystujących narzędzia.

W faktach nie podano żadnych ograniczeń poza tym, że model zwraca wyłącznie tekst, więc jeśli potrzebujesz generowania obrazów lub wideo, ten model nie jest odpowiedni. Jeśli twoje zadanie jest krótkie i czysto tekstowe, bardzo duży kontekst i limity wyjścia mogą być większe niż potrzebujesz, a mniejszy model tekstowy może być prostszym wyborem. Do pracy z długim kontekstem, multimodalnym wejściem, intensywnym rozumowaniem lub użyciem narzędzi ten model jest odpowiednią opcją spośród opisanych tutaj.