Quel est le score de Kimi K3.1 Pro ?

Kimi K3.1 Pro obtient un score IA de 96,0, avec une marge de 87,9 à 104,1. Ce score est provisoire : il repose sur 1 mesure, et le modèle n'a pas de rang. Ce que veut dire ce score : https://quelleia.com/demarche/#que-veut-dire-le-score

Combien coûte Kimi K3.1 Pro ?

1,78 € par million de jetons en entrée et 8,91 € en sortie, au tarif affiché par les fournisseurs. Pour fixer les idées, 1 000 questions de 1 000 jetons, avec des réponses de 500 jetons, coûteraient environ 6,2 € par l'API : c'est une estimation, pas un tarif. Le coût réel d'une tâche dépend du nombre de jetons que le modèle consomme.

Qui édite Kimi K3.1 Pro ?

Kimi K3.1 Pro est édité par Moonshot (Chine), et il est sorti le 23 octobre 2026. Ses poids ne sont pas encore publiés : Moonshot annonce leur publication pour le 4 novembre 2026 au plus tard.

Fiche modèle · édition du 26 octobre 2026

Kimi K3.1 Pro

Moonshot · Chine · sorti le 23 octobre 2026Moonshot · Chine · 23 octobre 2026

Entré sur QUELLE IA le 24 octobre 2026 · les nouveaux modèles

Réflexion réglable
Poids ouverts annoncés
Serveur seulement

96,0de 87,9 à 104,1Provisoire · 5 %?

Empreinte?

RaisonnementCodeAgentsUsageMathsSciencesFrançaisVisionÉcritureWeb96,5

Son bilan?

Pas encore de rang au classement général : il a trop peu de mesures, son score est provisoire.
Dans le top 10 en création web (8e).
Mesuré seulement en création web pour l'instant.

L'essayer surKimi (nouvel onglet)

Estimationenviron 6,2 € pour 1 000 questions par l'API, en comptant 1 000 jetons lus et 500 écrits par question. Comment on l'estime

Pour coder

OpenCode Godès 10 $

Ce forfait de code propose ce modèle, d'après la page de leur éditeur. Tous les forfaits pour coder →

Score général?

96,0de 87,9 à 104,1

RangScore provisoireCouverture5 %1 mesure

Pourquoi ce score ? →Comment lire un score →

Les dix tâches?

Raisonnement
Non mesuré
Code
Non mesuré
Agents
Non mesuré
Usage
Non mesuré
Maths
Non mesuré
Sciences
Non mesuré
Français
Non mesuré
Vision
Non mesuré
Écriture
Non mesuré
Web
96,5Rang 8 · 100 %
, voir le classement Web

Annoncé par Moonshot

Hors du score

Ce que l'éditeur dit lui-même de ce modèle, sur sa page du 23 octobre 2026. Ces chiffres ne sont pas vérifiés par une source indépendante et ne comptent pas dans le score IA.

Disponibilité: Depuis le 23 octobre 2026 sur Kimi.ai et les applis Kimi, Kimi Work, Kimi Code et l'API de Moonshot (identifiants kimi-k3.1-pro et kimi-k3.1-pro-highspeed). La version Highspeed répond deux à trois fois plus vite.
Taille: 2 800 milliards de paramètres, dont 104 milliards actifs par jeton (mélange d'experts), selon le compte officiel de Moonshot.
Entrées: Multimodal, selon l'annonce, qui ne détaille pas les formats.
Contexte: 1 million de jetons.
Poids: Ouverts, pas encore publiés : « d'ici le 4 novembre » selon le billet. Aucune licence indiquée.
Entraînement: Kimi K3 post-entraîné avec beaucoup plus de calcul, par apprentissage par renforcement sur des centaines de domaines.
Hallucinations: Sur son banc interne Kimi Hallu Bench Hard (avec outils), Moonshot mesure 8,3 % d'affirmations fausses, contre 23,4 % pour Kimi K3 ; 5,4 % sur Kimi Hallu Bench sans outils. Le billet précise que ces questions sont choisies pour piéger le modèle.
Cybersécurité: Moonshot dit avoir retiré les données de cybersécurité de l'entraînement : sur son banc interne xdev-bench-hard, le modèle réussit 81,0 % des tâches (pass@3), contre 90,5 % sans ce retrait.

Benchmark	Résultat annoncé	D'où vient le chiffre
Code
Terminal-Bench 4.0	65,7 %	calculé par Moonshot (harnais Claude Code)
Terminal-Bench Science 0.1	38,1 %	calculé par Moonshot (harnais Claude Code)
SWE-Marathon 1.1	51,7 %	calculé par Moonshot (harnais Claude Code)
DeepSWE 1.1	75,5 %	calculé par Moonshot (harnais Claude Code)
ProgramBenchscore binaire	31,5 %	calculé par Moonshot (harnais Claude Code)
PostTrainBench 1.2	36,5 %	calculé par Moonshot (harnais Claude Code, GPU H20)
Kimi Code Bench 2.0	77,1 %	banc interne de Moonshot (harnais Claude Code)
Kimi Code Bench 3.0long horizon	61,2 %	banc interne de Moonshot (harnais Claude Code)
BenchCADsans outils	72,8 %	calculé par Moonshot (1 000 cas tirés au hasard)
BenchCADavec outils	92,7 %	calculé par Moonshot (harnais Claude Code, 1 000 cas tirés au hasard)
Agents
Humanity's Last Examavec outils	70,0 %	calculé par Moonshot
BrowseComp	92,1 %	calculé par Moonshot (compactage du contexte à 200 000 jetons, 500 étapes au plus)
BioMysteryBench	80,6 %	calculé par Moonshot (harnais Kimi Code, Kimi K3 comme juge)
Agents' Last Examtoutes les tâches	43,2 %	calculé par Moonshot (harnais Kimi Code)
Agents' Last Examtâches en ligne de commande	44,2 %	calculé par Moonshot (harnais Kimi Code)
APEX-Agents	67,2 %	repris du classement de Mercor
OfficeQA Pro	67,4 %	calculé par Moonshot (harnais Claude Code)
OfficeQA Pro v2	64,4 %	calculé par Moonshot (harnais Claude Code)
Frontier Finance	58,6 %	calculé par Moonshot (harnais officiel finance agent v2)
HANDBOOK.md	44,6 %	calculé par Moonshot (harnais officiel, OpenHands)
OSWorld 2.1	79,6 %	calculé par Moonshot (harnais Kimi Agent)
Business Operation	37,8 %	banc interne de Moonshot
Raisonnement et connaissances
Humanity's Last Examensemble complet, sans outils	51,1 %	calculé par Moonshot
HLE-Diamond	39,4 %	calculé par Moonshot
GPQA Diamond	94,2 %	calculé par Moonshot
Vision et documents
GDP.pdf	34,6 %	calculé par Moonshot (Gemini 3.5 Flash comme juge)
GDP.pdfavec Python	85,7 %	calculé par Moonshot (moyenne de cinq passages)
CharXivraisonnement	89,0 %	calculé par Moonshot (moyenne de quatre passages)
CharXivraisonnement, avec Python	93,4 %	calculé par Moonshot (moyenne de quatre passages)
MMMU-Pro	84,1 %	calculé par Moonshot (protocole officiel)
MMMU-Proavec Python	90,0 %	calculé par Moonshot (moyenne de quatre passages)
ChartoGraphyavec Python	90,2 %	calculé par Moonshot (moyenne de cinq passages)
BabyVisionavec Python	95,4 %	calculé par Moonshot (moyenne de quatre passages)
ZeroBenchmain, moyenne sur cinq	29,8 %	calculé par Moonshot
ZeroBenchmain, avec Python, pass@5	63,0 %	calculé par Moonshot
PerceptionBench	68,3 %	calculé par Moonshot (banc publié par Moonshot)

Moonshot compare son modèle à Claude Fable 5.1, GPT-6 Astra, Claude Opus 5.5, DeepSeek-V4.1-Flash-1017 et GLM-5.3. Il est premier sur OfficeQA Pro v2 et passe devant GPT-6 Astra sur Terminal-Bench 4.0 (65,7 contre 58,2), juste derrière Claude Opus 5.5 (66,4). Les chiffres des autres modèles viennent pour la plupart de leurs éditeurs ou des classements officiels. Relu le 24 octobre 2026 sur la page de Moonshot et son annonce.

Artificial Analysis

Hors du score

Artificial Analysis évalue les modèles de son côté et publie son propre indice, l'Artificial Analysis Intelligence Index. C'est un autre indice, qui ne compte pas dans le score IA de QUELLE IA et ne se compare pas directement à lui.

Version évaluée	Indice	Rang chez eux	Vitesse	Premier jeton	Prix par million de jetonsentrée / sortie
Kimi K3.1 Pro	55,1	non publié	48,4 jetons/s	1,97 s	2 $ / 10 $

Médianes de leurs mesures : vitesse en jetons produits par seconde, délai avant le premier jeton en secondes. Prix en dollars par million de jetons, en entrée puis en sortie. Relevé le 26 octobre 2026 sur leur site, reproduit avec leur accord.

Source : Artificial Analysis

Peut-il tourner chez vous ?ESTIMATION

Ses poids ne sont pas encore publiés : Moonshot annonce leur publication pour le 4 novembre 2026 au plus tard. L'estimation qui suit vaut pour le jour de leur sortie. Trop lourd pour les machines que suit QUELLE IA : 1 932,0 Go en version allégée à 4 bits, plus que les 448 Go utiles de quatre DGX Spark en grappe. Il lui faut un serveur.

Cartes graphiquesTrop juste
PC portables GeForce RTXTrop juste
PC portables Intel Core UltraTrop juste
PC portables Snapdragon X2Trop juste
MacTrop juste
Mini-PC et PC portables Ryzen AI MaxTrop juste
Nvidia DGX et RTX SparkTrop juste
Sans carte graphiqueTrop juste
ServeurOui

Mémoire selon la versionAllégée, 4 bits1 932,0 GoAllégée, 8 bits3 381,0 GoComplète, 16 bits6 440,0 GoLe pointillé marque 448 Go, la mémoire utile de quatre DGX Spark en grappe, la plus grande machine que nous suivons.

Vitesse de générationPas d'estimation de vitesse : il ne tient sur aucune machine dont le débit mémoire est au registre. Comment on l’estime.

Les benchmarks mesurent la version complète du modèle. La version allégée fait un peu moins bien. Une fois les poids publiés, à télécharger avec Ollama, LM Studio ou llama.cpp. Comment on compte la mémoire. Les prix et les marchands sont sur la page de chaque machine.

Pour aller plus loin. Installer Ollama, lancer un premier modèle et fixer la taille du contexte pour qu'il tienne dans la mémoire de la machine. Ollama & les modèles locaux, sur minilabai.com. Un guide du même auteur que QUELLE IA.

Fiche technique

Prix: 1,78 € / 8,91 €entrée / sortie, par million de jetons
Fenêtre de contexte: 1 000 000 jetonsenviron 750 000 mots
Entrées: Texte, image, vidéo
Réflexion: Faible, élevée, maximaletrois niveaux réglables
Paramètres: 2 800 milliards
Licence: Non communiquéepoids annoncés pour le 4 novembre 2026 au plus tard, pas encore téléchargeables
Classe énergétique: Non communiquée
Hébergement en Europe: Non communiqué
Connaissances jusqu'à: Non communiqué

Où le trouver

Liens directs, sans affiliation

Dans les outils de code

Relevé du 26 octobre 2026

Disponible dans: OpenCodeoffres payantes

Un modèle proposé par un outil figure dans la liste que son éditeur publie. Rien n'y est mesuré. Tous les outils et leurs modèles →

Toutes les mesures

1 mesure · d'où vient le score

BenchmarkRésultatÉquivaut à?RéflexionÉtatSource

Code Arena, WebDev1 691,6 Elo96,7InconnueACTIFarena.ai

En bref

Quel est le score de Kimi K3.1 Pro ?: Kimi K3.1 Pro obtient un score IA de 96,0, avec une marge de 87,9 à 104,1. Ce score est provisoire : il repose sur 1 mesure, et le modèle n'a pas de rang.?
Kimi K3.1 Pro peut-il tourner en local ?: Ses poids ne sont pas encore publiés : Moonshot annonce leur publication pour le 4 novembre 2026 au plus tard. L'estimation qui suit vaut pour le jour de leur sortie. Trop lourd pour les machines que suit QUELLE IA : 1 932,0 Go en version allégée à 4 bits, plus que les 448 Go utiles de quatre DGX Spark en grappe. Il lui faut un serveur.
Combien coûte Kimi K3.1 Pro ?: 1,78 € par million de jetons en entrée et 8,91 € en sortie, au tarif affiché par les fournisseurs. Pour fixer les idées, 1 000 questions de 1 000 jetons, avec des réponses de 500 jetons, coûteraient environ 6,2 € par l'API : c'est une estimation, pas un tarif. Le coût réel d'une tâche dépend du nombre de jetons que le modèle consomme.
Qui édite Kimi K3.1 Pro ?: Kimi K3.1 Pro est édité par Moonshot (Chine), et il est sorti le 23 octobre 2026. Ses poids ne sont pas encore publiés : Moonshot annonce leur publication pour le 4 novembre 2026 au plus tard.