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Kimi K3.1 Pro

Kimi K3.1 Proは、2.8兆のパラメータを持つオープンウェイトのネイティブマルチモーダルエージェントモデルで、高度なアプリケーション向けに設計されています。1百万トークンのコンテキストウィンドウを特徴とし、コーディング、3D制作、金融研究、事実の正確性において大幅な改善を提供します。このモデルはK3.1シリーズの最初のものであり、多様なドメインにわたる大規模な共同強化学習で後訓練されています。

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Kimi K3.1 Pro のスクリーンショット
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Kimi K3.1 Proは、オープンウェイトソリューションを提供するマルチモーダルエージェントモデルの重要な進展を示しており、2.8兆のパラメータを持っています。K3.1シリーズの初のモデルとして、Kimi K3アーキテクチャに基づいており、数百のダウンストリームドメインにわたる広範な共同強化学習を通じて強化されています。この厳格なトレーニングにより、さまざまな複雑なタスクに優れたモデルが実現されました。

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Kimi K3.1 Proのコアの強みは、印象的な1百万トークンのコンテキストウィンドウであり、非常に長く複雑な入力を処理し理解することができます。この拡張されたコンテキスト機能は、高度なコーディングや詳細な金融研究などの要求の厳しいアプリケーションにとって重要です。特に大規模なコードベースを理解することが必要なコーディングや、広範な文書やデータセットを分析する金融研究において、その能力が発揮されます。また、モデルは3D制作や全体的な事実の正確性においても大幅な改善を示しており、開発者や研究者にとって多用途なツールとなっています。

内部では、Kimi K3.1 ProはMixture-of-Experts (MoE)アーキテクチャを採用しており、1040億のアクティブパラメータと93層を持ち、効率的な長コンテキストモデリングのために69のKDA層と24のGated DSA注意層を含んでいます。そのビジョンエンコーダーであるMoonViT-V2は、401百万のパラメータを提供し、テキストと画像の入力を処理するネイティブなマルチモーダル機能を実現しています。モデルは、量子化を考慮したトレーニングを通じてMXFP4ウェイトとMXFP8アクティベーションをサポートし、パフォーマンスを最適化しています。

Kimi K3.1 Proは、数多くのベンチマークで広範な評価を受けており、コーディング(例:Terminal-Bench 4.0、SWE Marathon)、エージェントタスク(例:HLE-Full w/ tools、BrowseComp)、推論と知識(例:GPQA-Diamond、MMMU-Pro)、サイバーセキュリティ(例:ExploitBench、ExploitGym)などのカテゴリで他の主要モデルに対して競争力のあるパフォーマンスを示しています。これらの評価は、複雑な問題解決や情報処理におけるその堅牢な能力を強調しています。

デプロイメントとアクセスは簡素化されており、Kimi K3.1 ProのAPIはplatform.kimi.aiで利用可能で、OpenAI/Anthropic互換のAPIアクセスを提供します。推奨される推論エンジンとしてvLLM、SGLang、TokenSpeedとの使用が推奨されています。ユーザーは、タスクの要件に応じて「reasoning_effort」リクエストフィールドを介してモデルの思考努力を設定でき、「low」、「high」、「max」のオプションがあります。モデルはKimi K3.1 Proライセンスの下でリリースされており、サポートは[email protected]を通じて利用可能です。

  • カテゴリーAIモデルとLLM
  • デプロイクラウド
  • プラットフォームWeb

  • オープンウェイトのネイティブマルチモーダルエージェントモデル

  • 合計2.8兆のパラメータ

  • 1百万トークンのコンテキストウィンドウ

  • Mixture-of-Experts (MoE)アーキテクチャ

  • 強化されたコーディング能力

  • 改善された3D制作能力

  • 高度な金融研究サポート

  • 高い事実の正確性

  • 画像とテキストのモダリティサポート

  • 量子化を考慮したトレーニング (MXFP4ウェイト / MXFP8アクティベーション)

  • OpenAI/Anthropic互換のAPIが利用可能

  • 設定可能な推論努力 (low, high, max)

  • マルチターンの会話とツール呼び出しをサポート

  • 広範なコーディングおよびエージェントベンチマークで評価済み

  • Kimi K3.1 Proライセンスの下でリリース

  1. モデルAPIにアクセス: platform.kimi.aiに移動し、「kimi-k3.1-pro」を選択してAPIにアクセスします。

  2. 推論エンジンを設定: vLLM、SGLang、またはTokenSpeedなどの推奨推論エンジンでモデルを実行します。

  3. 推論努力を設定: タスクの要件に基づいて「reasoning_effort」リクエストフィールドを「low」、「high」、または「max」に設定します。

  4. プロンプトを送信: APIを利用してテキストと画像の入力を送信し、処理します。

  5. マルチターンの会話を処理: 完全なアシスタントメッセージを「reasoning_content」と「tool_calls」を含めてメッセージに戻し、継続的な対話を行います。

  6. 高度な機能を探る: Kimi K3.1 Proクイックスタートを参照して、ビジョン入力、構造化出力、動的ツールの読み込みに関するガイドを確認します。

  • 高度なコーディング
  • 3Dコンテンツ制作
  • 金融研究
  • 事実の正確性向上
  • マルチモーダルエージェントタスク
  • 長コンテキスト理解
  • サイバーセキュリティ分析
  • 一般的な推論と知識

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