Europa Press berichtete, dass die Gewichte von Kimi K3.1 Pro am 4. November 2026 auf Hugging Face verfügbar wurden. Moonshot AI hatte am 23. Oktober angekündigt, die vollständigen Gewichte bis zu diesem Datum zu veröffentlichen. Das offizielle Hugging-Face-Repository enthält die Modellkarte und die Modelldateien; Moonshots Ankündigung setzte zuvor die Frist.
Für Entwickler zählt neben dem Download, wie sich das Modell betreiben lässt und welche Vorgaben die API macht. Bei den veröffentlichten Benchmarkwerten lohnt sich ein Blick auf die Testbedingungen und die Herkunft der Vergleichswerte.
Offene Gewichte geben dir mehr Spielraum beim Betrieb. Für die praktische Nutzung zählen aber auch der passende Serving-Stack, die API-Integration und die Lizenz.
Was die Modellkarte über Modell und Betrieb sagt
Kimi K3.1 Pro ist das erste Modell der K3.1-Reihe und wurde auf Grundlage von Kimi K3 nachtrainiert. Die Modellkarte beschreibt eine Mixture-of-Experts-Architektur mit 2,8 Billionen Gesamtparametern, von denen 104 Milliarden aktiviert werden. Das Modell umfasst 896 Experten; pro Token werden 16 ausgewählt, zwei weitere sind gemeinsam genutzt. Das Kontextfenster reicht über 1.048.576 Tokens. Die Modellkarte empfiehlt vLLM, SGLang und TokenSpeed für die Inferenz, also die Verarbeitung von Eingaben durch das Modell.
Für mehrstufige Gespräche und Tool-Aufrufe verlangt die API, die vollständige Assistant-Nachricht in die nächste Anfrage zu übernehmen. Dazu gehören die Felder reasoning_content und tool_calls. Die Einstellung reasoning_effort akzeptiert low, high und max; voreingestellt ist max. Wer eine Integration baut, muss daher nicht nur den Text der letzten Antwort, sondern auch die zugehörigen Nachrichtenfelder im Gesprächsverlauf erhalten.
Wie Moonshots Terminal-Bench-Werte einzuordnen sind
Moonshot AI berichtet für Kimi K3.1 Pro 65,7 Prozent in Terminal-Bench 4.0. In der Vergleichstabelle stehen außerdem 66,4 Prozent für Claude Opus 5.5 und 58,2 Prozent für GPT-6 Astra.
| Modell | Terminal-Bench 4.0, veröffentlichtes Ergebnis |
| Kimi K3.1 Pro | 65,7 % |
| Claude Opus 5.5 | 66,4 % |
| GPT-6 Astra | 58,2 % |
Moonshot zufolge wurde Kimi mit dem Claude-Code-Harness bewertet. Die Vergleichswerte der anderen Modelle stammen laut den Fußnoten aus unterschiedlichen Quellen, darunter Modellbeiträge und die Benchmark-Rangliste. Moonshots Modellkarte nennt für Ergebnisse, sofern nicht anders angegeben, meist maximale Reasoning-Leistung, eine Temperatur von 1,0 und top-p von 0,95. Die Tabelle bildet deshalb keinen einheitlich durchgeführten direkten Vergleich ab. Moonshots Erläuterungen zu Terminal-Bench ordnen die Werte in diese Testbedingungen ein.
Wer die Ergebnisse mit praktischen Coding-Aufgaben vergleichen möchte, kann sich auch die Demonstration von VitoMind ansehen. Der Beitrag zeigt Builds aus acht gleichen Prompts, allerdings jeweils nur einen Versuch pro Prompt und mit unterschiedlichen Reasoning-Einstellungen und Testzeitpunkten.
Die Lizenz ist an Bedingungen geknüpft
Das Repository nennt die Lizenz Kimi K3.1 Pro License. Europa Press berichtet, dass sie Nutzung, Bearbeitung, Fine-Tuning und Weitergabe erlaubt. Nach dem Bericht müssen Organisationen, die das Modell als Drittanbieter-Dienst anbieten und jährlich mehr als 20 Millionen US-Dollar abrechnen, eine separate Vereinbarung mit Moonshot schließen. Produkte mit mehr als 100 Millionen monatlichen Nutzern oder mehr als 20 Millionen US-Dollar Monatsumsatz müssen dem Bericht zufolge in ihrer Oberfläche einen Hinweis auf das Modell anzeigen. Die Repository-Seite führt den Namen der Lizenz auf; die genannten Bedingungen fasst Europa Press zusammen.
Wer den größeren Kontext offener chinesischer Modelle sucht, findet ihn in NeoTeos früherer Einordnung zu Open-Weight-KI aus China.
