Kimi K3.1 ProはK3をベースに学習を重ねた強化版
Kimi K3.1 Proとは、中国のAI企業Moonshot AIが2026年10月24日に発表した大規模言語モデルです。Moonshot AIは新しくK3.1シリーズを始め、K3.1 Proをその最初のモデルとして出しました。同日から提供を開始しており、次の4サービスで使うことができます。
- チャットサービスのKimi
- デスクトップアプリのKimi Work
- コーディングツールのKimi Code
- 開発者向けのKimi API
ただし、中身は新しい構造のモデルではなく、7月に公開されたKimi K3をベースに、より大きな計算量で事後学習を施したモデルです。K3そのものの性能と料金は、Kimi K3とは？2.8兆パラメータの性能と料金とローカル運用の条件をご覧ください。Moonshot AIは数百の分野で強化学習をまとめて回せるように、強化学習の仕組みや長い文章の推論、学習の効率まで作り直したと公式ブログに記しています。
Moonshot AIはK3.1 Proを、自社で最も高性能な「3T級」のオープンウェイトとして位置づけました。3Tは3兆パラメータの意味で、ベースのK3は2.8兆パラメータです。
the first model in our new K3.1 series and our most capable 3T-class open-weight model to date, with a 1-million-token context window. ／ Kimi K3.1 Pro is a post-trained version of Kimi K3, with substantially larger post-training compute. — 発表冒頭と Advancing the Frontier of Open Intelligence の記述より公式情報を見る →
ベースのK3は2.8兆パラメータのうち1,040億が動作
トークンとは、AIモデルが文章を処理する時の最小単位のこと。MoE（混合エキスパート）とは、役割の異なる部品をモデルの中に数多く持たせておき、入力に応じてその一部だけを使って計算する作り方です。
MoEで作られたベースのK3は、総パラメータが2.8兆あっても、1つのトークンを処理するときに動作するパラメータは1,040億だけです。また、K3のコンテキスト長は1,048,576トークンでおよそ100万トークンです。
Total Parameters ／ 2.8T ／ Activated Parameters ／ 104B — 諸元表の各セル（総パラメータ・活性化パラメータ）より公式情報を見る →
応答が2〜3倍速いHighspeed版も同時に提供される
Moonshot AIは同日、応答の速さをK3.1 Proの2〜3倍にしたKimi K3.1 Pro Highspeedの提供も開始しました。APIで指定するモデル名はK3.1 Proがkimi-k3.1-proで、Highspeedがkimi-k3.1-pro-highspeedです。APIユーザーは、送信したデータを保持しない設定（Zero Data Retention）も選択できます。
法人向けのKimi Enterpriseでは、K3.1 Proが初期状態で無効になっているので、管理者が組織ごとに有効にしなければなりません。Kimi Workで使うにはデスクトップアプリを3.1.0以降に更新する必要があり、Kimi Codeでは/modelコマンドからK3.1 Proを選択できます。
which delivers 2-3× the speed of K3.1 Pro for more responsive interactions. ／ can enable K3.1 Pro for their organization; access is off by default at launch. ／ version 3.1.0 or later, available for Windows and Apple silicon Macs. ／ select kimi-k3.1-pro / kimi-k3.1-pro-highspeed. Zero Data Retention is available for API customers. — Highspeed の速度と、Availability の各サービスの記述より公式情報を見る →
K3.1 Proはコーディング評価でOpus 5.5と僅差
ベンチマークとは、AIモデルの性能を共通の問題集で採点して比較するための試験のこと。点数で見ると、K3.1 Proはコーディング評価でClaude Opus 5.5にわずかに届かず、GPT-6 Astraは上回りました。また、以下の数字はすべてMoonshot AIが公式ブログで公表した値で、K3.1 Proの点数は特に指定がない限り推論の強さを最大にした条件で測ったものです。
K3.1 Proと他社モデルのベンチマーク比較
棒は正答率（%・高いほど高性能）。棒の高さは各図の最大値を100とした比。出典はMoonshot AIの公式ブログ。
Kimi K3.1 Pro
Claude Opus 5.5
GPT-6 AstraKimi K3.1 ProClaude Opus 5.5GPT-6 Astra65.7%でGPT-6 Astraを超える
Terminal-Bench 4.0とは、コマンドを打ち込んで操作する画面（ターミナル）の上で、AIがコーディングの作業をどこまでこなせるかを測るベンチマークです。K3.1 Proの正答率は65.7%で、GPT-6 Astraの58.2%を上回った一方、Claude Opus 5.5の66.4%にはわずかに届きませんでした。
K3.1 Proの点数は、Claude Codeを評価の実行環境に使って測っています。長い時間をかけるコーディングを測る社内評価のKimi Code Bench 3.0でも、同じ条件でK3の55.95%から61.2%へ伸びました。
ただし、どの評価でも他社モデルを上回るわけではありません。BenchCADは、複数の視点から見た画像をもとにCADコードで立体を作り直す評価です。ツールを使ったK3.1 Proは92.7%で、Claude Opus 5.5の96.2%とGPT-6 Astraの95.9%を下回りました。
ゲーム制作と3D制作も、K3.1 Proが力を入れている分野です。Moonshot AIは、ゲームエンジンのUnity・Unreal Engine・Godotでゲームを制作できると公式ブログに記しています。BlenderやCADソフトを操作するスクリプトを書いて、3Dモデルを作ることもできるとのこと。
K3.1 Pro scores 65.7%, ahead of GPT-6 Astra (58.2%) and narrowly behind Claude Opus 5.5 (66.4%) ／ Kimi K3.1 Pro is evaluated with the Claude-Code harness. ／ K3.1 Pro scores 92.7% with tools ／ Claude Opus 5.5 (96.2%) ／ GPT-6 Astra (95.9%) ／ Unity, Unreal Engine, and Godot — Terminal-Bench 4.0・BenchCAD の結果と、評価条件・ゲームエンジンの記述より公式情報を見る →
ハルシネーションの割合はK3の23.4%から8.3%に低下
事実の正確さを試す社内評価のKimi Hallu Bench Hardでは、主張1つを単位にしたハルシネーションの割合がK3の23.4%から8.3%まで低下しました。また、事実の誤りを1つ以上含む回答の割合も、K3を100とすると42.4まで減少しています。
この評価は、誤りが出やすい問いを意図的に集めた試験です。Moonshot AIによると、通常の利用で発生する誤りの割合ではないとのこと。
財務の作業でも点数が伸びており、実際の財務文書を使って回答させるOfficeQA Pro v2では64.4を記録しました。Moonshot AIはこの成績を最高水準だとしています。社内の財務評価では、財務モデリングでK3より7.2ポイント、財務リサーチで11.6ポイント上昇し、模擬の事業運営での成績はK3のおよそ4.2倍です。
its claim-level hallucination rate fell from 23.4% for K3 to 8.3%, while the share of responses containing at least one factual error was just 42.4% of its predecessor's rate. ／ The reported rates do not represent overall error rates in daily use. ／ K3.1 Pro achieves state-of-the-art results on OfficeQA Pro v2 (64.4), ／ K3.1 Pro improves on K3 by 7.2 points. ／ K3.1 Pro achieves about 4.2× K3's performance. — Kimi Hallu Bench Hard の結果と注記、財務評価の記述より公式情報を見る →
APIはK3の3割安、重みはHugging Faceで公開
APIとは、ソフトウェア同士が機能やデータをやり取りするための窓口のこと。その窓口であるKimi APIでは、K3.1 Proの単価が入力・出力ともK3より1/3安く設定されました。また、誰でもダウンロードできる重みもHugging Faceで公開されたので、アプリやAPIを使わずに自社のサーバーで動作させることもできます。
Kimi APIの単価（100万トークンあたり・ドル）
棒の高さは各図の最大値を100とした比。2026年10月29日時点のKimi API料金ページの金額。
K3.1 ProK3.1 Pro HighspeedK3K3.1 ProK3.1 Pro HighspeedK3入力は100万トークンで2ドル、Highspeedは単価2倍
K3.1 Proの単価は、100万トークンあたり入力2ドル（約316円）・出力10ドル（約1,581円）です。K3は入力3ドル（約474円）・出力15ドル（約2,371円）なので、同じ量を処理したときの費用はK3の2/3にとどまります。前に送信した内容と重なる部分（キャッシュ）の入力単価は0.20ドル（約31.6円）で、K3の0.30ドル（約47.4円）より安くなりました。
速さを優先するHighspeedは、入力4ドル（約632円）・出力20ドル（約3,161円）で、単価はK3.1 Proのちょうど2倍です。APIは使った分だけ支払う従量課金で、Kimiの月額メンバーシップやKimi Codeとは別の契約になります。
Model inference on the Kimi API platform is billed on a pay-as-you-go basis, with no subscription plan. It differs from products such as the Kimi membership and Kimi Code. — 課金方式の記述より公式情報を見る →
公開されたK3.1 Proはサイバー攻撃のデータを除いて学習
Moonshot AIは、2026年11月4日までにK3.1 Proの重みをすべて公開すると予告していました。Hugging Faceのリポジトリは11月2日に作られ、11月6日時点で誰でもダウンロードできます。ただし公開されたK3.1 Proは、学習の中盤と強化学習のどちらの段階でも、サイバー攻撃に関わるデータを取り除いて学習させたモデルです。
Moonshot AIは、取り除いたことで汎用的な使いやすさを保ちながら悪用のリスクを下げたとしています。xdev-bench-hardは、脆弱性を突く攻撃コードを作らせる社内評価です。データを取り除かなかったモデルが問題の90.5%を解いたのに対し、重みを公開したK3.1 Proは81.0%にとどまりました。
Moonshot AIは、このサイバー能力が公開から3か月以上たった最先端の非公開モデルに及ばないとしています。そのうえで、サイバー能力の最先端を押し広げる重みは公開しない方針を掲げました。
Full model weights will be released by Nov 4, 2026. ／ solves 90.5% of problems at pass@3; the final K3.1 Pro reaches 81.0%. ／ First, we aim not to release open weights that would extend the absolute frontier of cyber capability. — 重みの公開予告と、xdev-bench-hard の結果・公開方針の記述より公式情報を見る →
Kimi K3.1 Pro is released under the Kimi K3.1 Pro License. — ライセンスの記述より公式情報を見る →
Kimi K3.1 Proへの乗り換え時期は利用形態で異なる
K3をAPIで使っている場合は、モデル名にkimi-k3.1-proを指定すれば、単価が安くなったK3.1 Proを試すことができます。K3.1 ProはK3をベースにしたモデルで、コンテキスト長はK3シリーズ共通で約100万トークンのままです。そのうえで単価は1/3安くなり、コーディングや事実の正確さを測る評価では点数が上昇しています。
旧モデルのKimi K2シリーズを使っている場合は、2026年12月末までにK3.1 Proなどへ切り替える必要があります。Kimi APIのモデル一覧に出たお知らせでは、2026年10月31日以降に新しく登録したユーザーはK2シリーズを使うことができません。すでに登録しているユーザーは、当面これまでどおり使うことができます。
ただし、K2シリーズは2026年12月末までに全モデルの提供が終わる予定です。シリーズのうちkimi-k2.5の提供は、2026年8月31日に終了しました。Moonshot AIは、移行先としてkimi-k3.1-proを推奨しています。
重みをダウンロードして自社のサーバーで使いたい場合は、Hugging Faceで公開されているKimi K3.1 Pro Licenseの条件を先に確認しておくといいでしょう。公開されたのはK3.1 Pro本体の重みだけで、Highspeed版の重みは含まれていません。
公開された重みはサイバー攻撃に関わるデータを除いて学習しており、攻撃コードを作らせる評価の点数も除去しなかったモデルより低くなっています。セキュリティ診断のように攻撃コードの知識が必要な用途では、この点数の差を前提に用途を選ぶことが大切です。
starting October 31, 2026, K2 series models will no longer be available to newly registered users; existing users are not affected. ／ We plan to retire all K2 series models by the end of December 2026, please prepare your migration in advance. ／ kimi-k2.5 was officially discontinued on August 31, 2026 and is no longer maintained or supported. ／ Please use the latest Kimi model kimi-k3.1-pro for continued support — Deprecated Models のお知らせより公式情報を見る →
FAQ
- Kimi K3.1 Proはいくらで使うことができますか？
- Kimi APIでは100万トークンあたり入力2ドル（約316円）・出力10ドル（約1,581円）で、K3の入力3ドル（約474円）・出力15ドル（約2,371円）より1/3安い単価です。応答が2〜3倍速いHighspeedは入力4ドル（約632円）・出力20ドル（約3,161円）です。APIは使った分だけ支払う従量課金で、Kimiの月額メンバーシップとは別の契約になります。金額は2026年10月29日時点のKimi API料金ページの値です。
- Kimi K3.1 Proの重みはどこでダウンロードできますか？
- Hugging FaceにあるMoonshot AIのページ（moonshotai/Kimi-K3.1-Pro）で公開されており、申請しなくてもダウンロードできます。ライセンスはKimi K3.1 Pro Licenseです。公開されたのはK3.1 Pro本体の重みだけで、Highspeed版の重みはありません。内容は2026年11月6日時点のHugging Faceのページによります。
- Kimi K3.1 ProとKimi K3は何が異なりますか？
- K3.1 ProはK3をベースに、より大きな計算量で事後学習を施したモデルで、構造そのものは新しくありません。コーディングや財務の作業、事実の正確さを測る評価で点数が上昇し、APIの単価はK3より1/3安く設定されました。
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