Kimi K3.1 Pro
Réseau Neuronal
Kimi K3.1 Pro est le modèle ouvert phare de Moonshot AI pour le code long et le raisonnement en plusieurs étapes avec 1M de jetons.
Caractéristiques
- Entrée
- texte, images, documents
- Sortie
- texte
- Taille du contexte
- 1 048 576 tokens
- Longueur maximale de la réponse
- 943 718 tokens
- Niveaux de raisonnement
- aucun, faible, élevé, max
- Fonctionnalités
- raisonnement, appel de fonctions
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Comment ça marche Kimi K3.1 Pro?
Kimi K3.1 Pro est le modèle ouvert phare de Moonshot AI, affiné après Kimi K3, combinant raisonnement et traitement d'images et d'autres modalités. Son contexte de 1M de jetons permet de gérer des dépôts entiers et de longs documents, ce qui permet au modèle de traiter des tâches complexes : de l'architecture au refactoring et au débogage. Dans BotHub, il s'ouvre dans la même fenêtre que les autres modèles : vous pouvez comparer sa réponse avec celle d'un autre modèle sur une même tâche sans réécrire l'intégration, et l'API compatible OpenAI permet de connecter Kimi K3.1 Pro à votre système. L'accès au service est possible sans VPN ni carte étrangère, le paiement s'effectue en roubles à l'usage, et les données sont protégées par le chiffrement AES-GCM. Le modèle est utile aux équipes gérant de longues tâches de code et des revues de changements importants, aux analystes traitant des documents et tableaux volumineux, aux chercheurs en STEM, ainsi qu'aux équipes produit devant analyser des images et des schémas avec du texte.Questions fréquentes sur Kimi K3.1 Pro
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
C'est un modèle textuel pour les tâches nécessitant une analyse approfondie : code et débogage, refactoring, raisonnement logique et scientifique, travail sur des documents volumineux. Il accepte du texte, des documents et des images, peut appeler des fonctions et renvoyer du JSON structuré. Le contexte de 1 048 576 jetons permet de charger un large volume de documents en une seule requête.
Jusqu'à 943 718 jetons par réponse. C'est un résultat très volumineux : longs documents, analyses détaillées, larges fragments de code. En pratique, c'est rarement nécessaire, mais la limite empêche le modèle d'interrompre la génération si la tâche est vraiment importante.
Oui, le raisonnement avant réponse est pris en charge : il traite d'abord la tâche étape par étape, puis donne le résultat. Cela aide considérablement pour les questions logiques, mathématiques et techniques complexes, où la précision et la vérifiabilité des arguments priment sur la vitesse.
Oui, les deux sont pris en charge : appel de fonctions (function calling) et sortie JSON structurée. Cela signifie que le modèle peut être intégré dans une application : il renverra une réponse dans le schéma souhaité, et non en texte libre, et pourra utiliser vos outils selon la description fournie.
Les images et documents, oui, ils sont acceptés avec le texte de la tâche : scans, tableaux ou PDF sont analysés dans le contexte de la requête. Il n'y a pas d'indication spécifique pour l'audio et la vidéo dans nos données, nous ne pouvons donc rien promettre — il vaut mieux tester ce format par vous-même.
Nous n'avons pas de données confirmées sur la qualité du travail en russe, nous ne promettons donc rien. Le plus simple est de tester sur vos propres tâches : envoyez un document ou une instruction et comparez la réponse. L'accès à BotHub depuis la Russie se fait sans VPN ni carte étrangère, paiement à l'usage.