一言まとめ
本ページは、月之暗面が2026年10月24日に発表したフラッグシップモデル Kimi K3.1 Pro の構造化データをまとめたもの：アーキテクチャ、文脈長、入力モダリティ、公開ベンチマークスコア、API価格、重み公開計画（すべて2026年10月24日時点）。
データ説明
出典：月之暗面公式発表（Kimi公式サイト、Kimi API プラットフォーム文書、Kimi K3 テックブログ）、華爾街見聞の2026年10月24日報道、AIToolsRecap の2026年10月24日まとめ（Artificial Analysis 引用）。定義：総パラメータは2.8兆（公式表現は「3兆級」）、活性化パラメータはトークン毎に1040億、価格は100万トークンあたりで人民元は華爾街見聞、米ドルは AIToolsRecap（Artificial Analysis 引用）による。ベンチマークスコアは公式または報道の原値を換算せず記載。
核心データ
| field | フィールドの意味 | 値/備考 |
|---|---|---|
| model_name | モデル名 | Kimi K3.1 Pro（派生：Kimi K3.1 Pro Highspeed） |
| release_date | 公開日 | 2026-10-24 |
| total_params | 総パラメータ | 2.8兆（公式表現「3兆級」） |
| active_params | トークン毎の活性化パラメータ | 1040億（約104B） |
| architecture | アーキテクチャ | 混合専門家（MoE）、Kimi Delta Attention（KDA）と Attention Residuals 基盤 |
| context_length | 文脈長 | 100万トークン |
| input_modalities | 入力モダリティ | テキスト、画像、動画 |
| output_modalities | 出力モダリティ | テキスト |
| weight_open_date | 重み公開予定 | 2026-11-04 より前 |
| access_channels | 利用チャネル | Kimi 公式サイト、App、Kimi Work、Kimi Code、Kimi API |
| benchmark | 指標の説明 | score |
|---|---|---|
| Terminal-Bench 4.0 | 実ターミナル環境のエージェント型プログラミング | 65.7% |
| Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon | 内部ベンチマーク、長周期エンジニアリング | 61.2%（前世代 K3 は 55.95%） |
| BenchCAD（w/ tools） | CADコードによる3D再構築 | 92.7% |
| OfficeQA Pro v2 | 金融文書データ分析 | 64.4（公式はSoTAと主張） |
| Frontier Finance | 金融リサーチ | 58.6 |
| Agents' Last Exam | エージェント能力 | 43.2 |
| Humanity's Last Exam（Full w/ tools） | 総合知識 | 79.0 |
| Terminal-Bench Science 0.1 | 科学ターミナルタスク | 68.1 |
| GDPVal-AA v2.1 | 汎用エージェント Elo | 1784.9 |
| OSWorld V2.1 | コンピュータ操作エージェント | 81.8 |
| AA Intelligence Index | Artificial Analysis 知能指数 | 55（公開モデル第4位） |
| price_item | 課金項目（100万トークンあたり） | 人民元 | 米ドル |
|---|---|---|---|
| input_miss | 入力（キャッシュミス） | 13元 | $2 |
| input_hit | 入力（キャッシュヒット） | 1.3元 | $0.20 |
| output | 出力 | 68元 | $10 |
| highspeed_multiplier | Highspeed版の価格 | 標準版の2倍 | 標準版の2倍 |
| fact_item | 事実性・安全性指標 | 値/備考 |
|---|---|---|
| hallucination_rate | Kimi Hallu Bench Hard の単一事実誤り率 | 8.3%（K3 は 23.4%） |
| xdev_hard_after | xdev-bench-hard（サイバー関連データ除去後） | 81.0% |
| xdev_hard_before | xdev-bench-hard（除去前） | 90.5% |
| internal_fin_model | 内部財務モデリング向上（K3比） | 約14% |
| internal_fin_research | 内部金融リサーチ向上（K3比） | 約20% |
フィールド説明
model_name/weight_open_date：重み公開は予定であり、最終的なライセンス条項に従う。architecture：KDA と Attention Residuals は月之暗面の自社コンポーネントで、KDA はハイブリッド線形アテンション機構。ベンチマークの口径：Kimi Code Bench シリーズは内部ベンチマーク。Terminal-Bench 4.0 では K3.1 Pro 65.7%、GPT-6 Astra 58.2%、Claude Opus 5.5 66.4%。BenchCAD（w/ tools）では Claude Opus 5.5 が96.2%、GPT-6 Astra が95.9%。price_item：米ドルは AIToolsRecap（Artificial Analysis 引用、$2入力・$10出力・$0.20キャッシュヒット）、人民元は華爾街見聞（13元入力ミス・1.3元入力ヒット・68元出力）で、同一価格体系を表す。hallucination_rate は月之暗面の内部ストレステストデータで、同社は高難度シナリオを意図的に選んでおり日常全体の誤り率を表さないと説明。
データソースと参考
- 華爾街見聞（2026-10-24）：http://m.toutiao.com/group/7700018343629046308/
- Kimi 公式（K3 テックブログ）：https://www.kimi.ai/blog/kimi-k3
- Kimi API プラットフォーム（K3 文書）：https://platform.kimi.com/docs/guide/kimi-k3-quickstart
- AIToolsRecap（2026-10-24、Artificial Analysis 引用）：https://aitoolsrecap.com/Blog/ai-news-october-24-2026
- 央視財経（2026-10-24）：http://m.toutiao.com/group/7700021695326847522/