Bỏ qua điều hướng
EN
Tất cả bài viết

Kimi K3.1 Pro ra mắt trên API, hứa hẹn mở trọng số trước 4/11/2026

Moonshot đưa Kimi K3.1 Pro lên API với giá 2/10 USD mỗi triệu token, đạt 55 điểm Artificial Analysis và hứa mở trọng số trước 4/11/2026.

3 phút đọc

Mục lục

Kimi K3.1 Pro, mô hình mới của Moonshot, vừa xuất hiện trên Kimi API. Mô hình này chưa mở trọng số, nhưng Moonshot cam kết sẽ phát hành toàn bộ trọng số trước ngày 4/11/2026. Theo Simon Willison, giá API là 2 USD cho mỗi triệu token đầu vào và 10 USD cho mỗi triệu token đầu ra. Benchmark do chính Moonshot công bố cho thấy Kimi xấp xỉ Opus 5.5 và GPT-6 Astra. Đây là tin đáng chú ý vì một mô hình sắp mở trọng số đang đạt điểm cao so với nhóm mô hình tiên phong.

Kimi K3.1 Pro ra mắt trên API, hứa hẹn mở trọng số trước 4/11/2026

Chi tiết

Kimi K3.1 Pro được đưa lên Kimi API vào ngày 23/10/2026, theo bài viết của Simon Willison. Mô hình chưa được mở trọng số, nhưng Moonshot hứa hẹn toàn bộ trọng số sẽ được phát hành muộn nhất vào ngày 4/11/2026. Ngoài bản tiêu chuẩn, Moonshot còn cung cấp phiên bản Highspeed nhanh hơn khoảng 2-3 lần, với giá gấp đôi, riêng phần input token trúng cache thì giữ nguyên giá.

Về giá bằng đô la Mỹ, bản tiêu chuẩn tính 2 USD cho mỗi triệu token đầu vào và 10 USD cho mỗi triệu token đầu ra. Theo Willison, mức này bằng GPT-6.1 Sol và chỉ bằng một nửa giá Claude Opus 5.5. Đây là yếu tố quan trọng với các đội dùng API ở khối lượng lớn.

Về hiệu năng, benchmark do Moonshot tự công bố cho thấy Kimi xấp xỉ Opus 5.5 và GPT-6 Astra, thắng ở một vài bài và sát nút ở các bài khác. Theo Artificial Analysis, Kimi đạt 55 điểm, cao hơn Claude Fable 5.1, GPT-6 Astra và Gemini 4 Argon (cùng 53 điểm) và chỉ thua Claude Opus 5.5 (58 điểm). Willison nhận định đây là lần đầu một mô hình sắp mở trọng số đạt điểm cao như vậy so với nhóm tiên phong.

Willison thử mô hình qua API của Moonshot bằng lệnh llm openai endpoint, tính năng ông thêm vào LLM 0.32 hồi tháng 8. Lệnh này chạy prompt trên bất kỳ endpoint tương thích OpenAI nào nhưng không ghi log kết quả, nên ông chuyển stdout và stderr (chứa reasoning trace) ra file. Ông cho mô hình vẽ SVG chú bồ nông đạp xe ở ba mức reasoning mà mô hình hỗ trợ: low, medium và max, rồi so sánh với Kimi K3 ở cùng ba mức.

Điểm nổi bật

  • Kimi K3.1 Pro đã có trên Kimi API từ 23/10/2026
  • Moonshot hứa phát hành toàn bộ trọng số trước 4/11/2026
  • Giá 2 USD/triệu token đầu vào, 10 USD/triệu token đầu ra
  • Bản Highspeed nhanh hơn 2-3 lần, giá gấp đôi (trừ input cache hit)
  • Artificial Analysis chấm 55 điểm, chỉ sau Claude Opus 5.5 (58)
  • Hỗ trợ ba mức reasoning: low, medium, max

Vì sao đáng chú ý

Nếu trọng số được phát hành đúng hẹn, lập trình viên sẽ có một mô hình mở gần ngang các mô hình đóng hàng đầu. Điều này mở ra khả năng tự triển khai hoặc tinh chỉnh thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào API đắt đỏ. Giá API chỉ bằng một nửa Opus 5.5 cũng đáng cân nhắc cho các ứng dụng LLM chi phí lớn. Việc API tương thích OpenAI giúp dễ thử nghiệm bằng các công cụ như LLM.

Nguồn: Simon Willison


Tin do AI tóm tắt từ nguồn công khai (RSS, GitHub); bấm link nguồn để đọc bài gốc.

Bài này thế nào?

Bài viết có hữu ích với bạn?

Đánh giá giúp mình biết nên viết thêm về chủ đề nào.

Đang tải đánh giá…
Chọn số sao từ 1 đến 5

Bình luận

Đăng nhập để bình luận không cần nhập tên và được duyệt nhanh hơn.

0/2000
Đang tải bình luận…

Đọc tiếp

Bài số № 57PRO

Tư duy eval: task, trial, grader, transcript và tự viết harness đánh giá đầu tiên

Các khái niệm nền của evals cho LLM: task, trial, grader, transcript, outcome, harness; eval năng lực và eval hồi quy; offline và online; nhãn nhị phân thay cho thang 1–5. Tự viết một harness eval khoảng 80 dòng Python, chạy nhiều lần mỗi task.

18 phút đọc

Bài số № 56PRO

Lộ trình AI Evaluation Engineer 2026: nghề đo chất lượng AI và học từ đâu

AI Evaluation Engineer làm gì, cần kỹ năng nào, khác gì QA và ML Engineer. Bản đồ 10 bài cơ bản + 10 bài nâng cao, lịch học 12 tuần và danh sách tài liệu đáng tin cậy nhất về evals cho LLM và agent.

15 phút đọc