Kimi K3.1 Pro: Moonshot lança o modelo na API e promete liberar os pesos até 4 de novembro

Fala aí, beleza? A Moonshot AI acabou de soltar o primeiro modelo da nova série K3.1, e ele já está rodando no Kimi.ai, nos apps móveis do Kimi (iOS, Android e HarmonyOS), no Kimi Work (a partir da versão 3.1.0), no Kimi Code (selecionável pelo comando /model) e na Kimi API

O porém: os pesos ainda não saíram. No anúncio oficial, a promessa é "Full model weights will be released by Nov 4, 2026", ou seja, até 4 de novembro

Se você viu a data de 24/10 em alguma cobertura, é coisa de fuso horário: o lançamento foi em 23 de outubro de 2026, 24 de outubro na China 🙂

O que é o Kimi K3.1 Pro e o que muda em relação ao Kimi K3

Resposta curta: é o próprio Kimi K3 com MUITO mais pós-treino em cima

Segundo a Moonshot, a base é a mesma, de 2,8 trilhões de parâmetros. A diferença está no compute de pós-treino, que foi bem maior

A ficha técnica divulgada pela fabricante:

• arquitetura mixture-of-experts (MoE), multimodal
• 2,8 trilhões de parâmetros totais e 104 bilhões ativos
• janela de contexto de 1M de tokens
• entrada de texto e imagem

E o que é esse "ativos"?

Num MoE, só uma parte dos parâmetros trabalha em cada token. Por isso o número de ativos (104B) é bem menor que o total (2,8T)

O foco declarado pela Moonshot está em melhorias de coding, criação 3D, pesquisa financeira e outras capacidades agênticas, com destaque para programação de longo horizonte

A empresa também diz que removeu do treino os dados relacionados a cibersegurança (tanto no mid-training quanto no RL), para limitar o mau uso quando a versão aberta sair

Quanto custa o Kimi K3.1 Pro na API (e a variante Highspeed)

Segundo fontes que cobriram o lançamento: Fello AI, Simon Willison e o perfil da Arena.ai no X: , o Pro custa US$ 2,00 por milhão de tokens de entrada e US$ 10,00 por milhão de saída. O Highspeed custa o dobro, menos no cache, que tem o mesmo preço nas duas versões

Esses são os valores reportados:

A página oficial de preços da Moonshot existe, mas, até o momento desta checagem, não trouxe esses números no texto consultado. Por isso a confirmação aqui vem das fontes secundárias citadas, e não da documentação oficial

Segundo a Moonshot, o Highspeed é de 2 a 3 vezes mais rápido que o Pro

Como o preço da entrada em cache é igual nas duas versões, quem reaproveita muito contexto paga menos a mais pela velocidade. Se você ainda não manja de como funciona cache de prompt, a ideia geral ajuda a entender por que esse detalhe pesa na conta

Pra ter uma régua, o Simon Willison comparou: US$ 2 / US$ 10 é o mesmo preço do GPT-6.1 Sol e metade do preço do Claude Opus 5.5

Segundo a Fello AI, o custo para rodar cada tarefa do Intelligence Index ficou em US$ 2,11

Como o K3.1 Pro se saiu nos benchmarks

Segundo o Intelligence Index da Artificial Analysis, reportado pela Fello AI, o modelo tirou nota 55 e ficou em 4º lugar

Vale separar o que é medição de terceiros do que é número da própria fabricante

Avaliações independentes:

• Artificial Analysis Intelligence Index (segundo a Fello AI): nota 55, em 4º lugar. Fica atrás de Claude Opus 5.5 (58), Claude Sonnet 5.5 (56) e Muse Wonder Full (56). Fica à frente de Claude Fable 5.1, GPT-6 Astra e Gemini 4 Argon, todos com 53 segundo o Simon Willison. São 11 pontos a mais que o Kimi K3 (44)
• Code Arena: WebDev: no ranking mantido pela Arena.ai, o modelo ficou em 8º lugar com 1692 pontos. Subiu 9 posições (+37 pontos) em relação ao Kimi K3 (Max), que estava em 17º com 1655

Número divulgado pela Moonshot:

No Terminal-Bench 4.0 (avaliado com o harness do Claude Code), a Moonshot diz que o modelo fez 65,7%. Na conta dela, o GPT-6 Astra fez 58,2% e o Claude Opus 5.5 fez 66,4%

Tome cuidado com esse tipo de número: benchmark de fabricante não é avaliação independente, então serve de referência e não de veredito

Como acessar o Kimi K3.1 Pro pela API

A API é compatível com OpenAI. Na prática, você aponta o cliente para a base URL da Moonshot e escolhe o ID do modelo

Se você já chamou a API da OpenAI, é bem semelhante: muda o endereço, muda o nome do modelo e o resto segue o mesmo esquema

Vale lembrar: o K3.1 Pro é um modelo flagship e só fica liberado depois de uma recarga bem-sucedida na conta (mínimo de US$ 1). O valor acumulado de recarga define o tier da conta e os limites de taxa

Se o teu uso é só conversar com o modelo, o Kimi.ai e os apps resolvem. Ainda na dúvida entre usar no chat ou pela API? A lógica da escolha é parecida

Pelo quickstart oficial, são três passos:

1. Crie uma API key
2. Escolha o modelo: kimi-k3.1-pro ou kimi-k3.1-pro-highspeed
3. Configure o base_url como https://api.moonshot.ai/v1

Um exemplo real de chamada é o do Simon Willison. Ele usou a ferramenta LLM, com o comando llm openai endpoint que entrou no LLM 0.32, apontando pro endpoint da Moonshot

O teste é dele, não do blog:

llm openai endpoint \
  https://api.moonshot.ai/v1 \
  --key kimi \
  -m kimi-k3.1-pro \
  "Generate an SVG of a pelican riding a bicycle" \
  --responses \
  -o reasoning_effort low

No teste dele, o modelo aceitou três níveis de raciocínio: low, medium e max. Vale notar que a documentação oficial da Moonshot lista valores diferentes para o campo reasoning_effort: low, high e max, com max como padrão e o modo thinking sempre ligado. Então confira a doc antes de configurar esse parâmetro no teu código

Para quem o K3.1 Pro vale a pena agora

Vale olhar com carinho se você quer um modelo perto da fronteira pagando por token metade do que custa o Opus 5.5

O encaixe é maior nas tarefas do foco declarado pela Moonshot: coding de longo horizonte e outras capacidades agênticas. Assim você compara o modelo onde a própria fabricante diz que ele é forte

Mas tem condição:

• se você precisa do topo do Intelligence Index, o Opus 5.5 ainda está na frente (58 contra 55)
• se velocidade importa, a Moonshot promete de 2 a 3 vezes mais velocidade no Highspeed: mas você paga o dobro na entrada e na saída (exceto no cache, que tem o mesmo preço)
• se a ideia é rodar por conta própria, ainda não dá, porque os pesos não saíram

Ou seja, o preço é o grande atrativo, e o resto depende do teu caso de uso

Pesos abertos do Kimi K3.1 Pro: o que já se sabe e o que falta

O que se sabe: os pesos estão prometidos até 4/11/2026 e, até a publicação deste post, ainda não saíram. Enquanto isso, sem os pesos publicados, não há como fazer self-hosting: o acesso continua restrito aos canais que a Moonshot já disponibilizou

O que falta: a licença e as condições de uso comercial não foram divulgadas

E por que isso importa tanto?

Sem licença definida, não dá pra planejar uso comercial ou self-hosting em cima do K3.1 Pro ainda. Não há confirmação pública de qual licença vai valer para esse modelo, então o melhor é esperar o anúncio oficial antes de assumir qualquer coisa sobre restrições de uso

Outro ponto: os 104B ativos não tornam o modelo leve. Em 4 bits, a conta é 2,8T parâmetros × 0,5 byte, o que dá cerca de 1,4 TB só de parâmetros

Não é modelo pra rodar no laptop, é coisa de PC da Nasa pra cima haha

Antes do K3.1: o Kimi K2.6

Pra quem quer contexto sobre o histórico da linha Kimi em código, tem um vídeo no canal sobre o Kimi K2.6, uma versão anterior do modelo

Próximo passo

Se a ideia é avaliar, já dá pra criar a API key e rodar os teus próprios prompts contra o kimi-k3.1-pro. Compare o custo com o modelo que você usa hoje, nas tarefas reais do teu projeto

Se você pensa em self-hosting, acompanhe a publicação dos pesos e, principalmente, os termos da licença antes de planejar uso comercial ou infraestrutura

Até o próximo post! 😀

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