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Kimi K3.1 Pro よくある質問：アーキテクチャ・価格・オープンソース計画

月之暗面が2026年10月24日に発表したKimi K3.1 ProのFAQ：K3との関係、パラメータ、文脈長、API価格、Highspeed版、重み公開時期、アクセス条件を公式情報に基づき回答。

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一言まとめ

Kimi K3.1 Pro に関するよくある質問をまとめた：Kimi K3 と同じ2.8兆パラメータの MoE ファミリー（100万トークン文脈）、API価格は100万トークンあたり入力13元・出力68元、完全な重みは2026年11月4日より前に公開予定。

基本の質問 ​

1. Kimi K3.1 Pro はいつ発表された？ ​

2026年10月24日。 月之暗面は北京時間10月24日未明に発表し、央視財経と華爾街見聞が同日報道した。Kimi 公式サイト、App、Kimi Work、Kimi Code、Kimi API にすでに接続されている。

2. K3.1 Pro と Kimi K3 の関係は？ ​

K3.1 Pro は Kimi K3 を後訓練で強化したフラッグシップで、K3 シリーズ最初のモデル。 月之暗面によれば、ゼロからの訓練ではなく、K3 の上に後訓練の計算資源を大幅に増やし、強化学習フレームワーク、長文脈推論、訓練効率、サンドボックス基盤、タスクスケジューリングを最適化した。

3. 総パラメータと活性化パラメータは？ ​

総パラメータは2.8兆（公式表現「3兆級」）、トークン毎の活性化は約1040億。 アーキテクチャは混合専門家（MoE）で、Kimi Delta Attention（KDA）と Attention Residuals を基盤とする。

4. 文脈長は？ ​

100万トークン。 前世代 K3 と同じ値で、長周期コーディング、ナレッジワーク、深い推論タスクを支える。

5. 対応する入力モダリティは？ ​

テキスト、画像、動画で、出力はテキスト。 ネイティブな視覚理解を持ち、スクリーンショットや視覚フィードバックを活用するエンジニアリング・創作タスクに使える。

6. API 価格は？ ​

100万トークンあたり、入力（キャッシュミス）13元、入力（キャッシュヒット）1.3元、出力68元。 米ドル（Artificial Analysis 引用）では入力$2、出力$10、キャッシュヒット$0.20。高速版 K3.1 Pro Highspeed の価格は標準版の2倍。

7. Highspeed 版とは？ ​

標準版の約2〜3倍の出力速度と2倍の価格を持つ版で、知能は標準版と同等。 月之暗面は発表当日に併せて公開した。

8. モデル重みはいつオープンになる？ ​

完全な重みは2026年11月4日より前に公開予定。 利用範囲は最終的なライセンス条項による。

9. 重み公開前にどのような安全性評価を行った？ ​

月之暗面は中期訓練と強化学習段階のサイバー攻防関連データを特定・除去した。 自社の xdev-bench-hard では、除去前のモデルが90.5%、最終版が81.0%で、同社はデータ除去により脆弱性研究能力が低下したと説明。

10. どこで使える？ ​

Kimi 公式サイト、App、Kimi Work、Kimi Code、Kimi API の5チャネル。 企業は Kimi Hosted Agents のマネージドエージェントサービスも利用できる。

応用の質問 ​

11. クローズドソースのフラッグシップと比べると？ ​

複数のベンチマークで最上位クローズドモデルに達するか接近する。 Terminal-Bench 4.0 では K3.1 Pro が65.7%で、OpenAI GPT-6 Astra の58.2%を上回り、Anthropic Claude Opus 5.5 の66.4%に迫る。Artificial Analysis 知能指数は55で公開モデル第4位。一部は内部ベンチマークのため、評価系をまたいだ直接比較はできない。

12. 特に強化された能力は？ ​

長周期コーディング、3Dモデリングと空間推論、金融リサーチ、長周期エージェント実行。 公式事例：BenchCAD（w/ tools）92.7%、OfficeQA Pro v2 64.4（公式はSoTAと主張）。内部財務モデリングはK3比約14%増、金融リサーチは約20%増。Kimi Hallu Bench Hard ストレステストでは単一事実誤り率が K3 の23.4%から8.3%に低下した。

データソースと参考 ​

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