Kimi K3.1 Pro, 지능 지수 4위 기록

Moonshot은 2026년 10월 23일 Kimi K3.1 Pro를 출시했습니다. 모델은 Artificial Analysis 지능 지수에서 55점을 받아 전체 4위에 올랐습니다. 추론 모델인 Kimi K3.1 Pro는 Kimi K3(max)의 44점보다 11점 높았습니다. Claude Opus 5.5(max with fallback)는 58점, Claude Sonnet 5.5(max with fallback)와 Muse Wonder Full(max)은 각각 56점으로 앞섰습니다. 모델 가중치는 아직 공개되지 않았으며, Artificial Analysis는 Moonshot이 이를 공개하면 오픈 웨이트 모델 가운데 선두에 오를 것으로 내다봤습니다.

Kimi K3.1 Pro는 GDPval-AA에서 1,846 엘로를 기록해 전체 3위에 올랐고, Kimi K3보다 312 엘로 높았습니다. Claude Opus 5.5는 1,866 엘로, Muse Wonder Full은 1,857 엘로였습니다. Terminal-Bench 4.0 점수는 67%로 모델 가운데 가장 높았으며, Kimi K3의 13%와 Claude Sonnet 5.5의 64%를 앞섰습니다. 에이전트형 SaaS 업무 흐름을 시험하는 AutomationBench-AA 점수는 58%에서 73%로 상승했습니다.

다른 평가에서도 점수가 올랐습니다. Humanity's Last Exam은 47%에서 52%로, CritPt는 23%에서 25%로, SciCode는 59%에서 61%로 상승했습니다. AA-Omniscience Index는 20에서 30으로 높아졌고, 환각률은 53%에서 44%로 낮아졌으며 정확도는 48%에서 51%로 올랐습니다. Artificial Analysis는 작업당 비용을 1.98달러로 추산해 Kimi K3와 대체로 같다고 밝혔습니다. 지능 지수 작업당 출력 토큰은 Kimi K3의 48K보다 14% 많은 55K였지만, 자체 토큰 가격은 33% 낮았습니다.

모델은 100만 토큰 컨텍스트 창과 총 2.8조 개의 파라미터, 활성 파라미터 1,040억 개를 갖췄으며 텍스트와 이미지를 입력받습니다. 공개된 가격은 입력·출력·캐시 적중 토큰 100만 개당 각각 2달러·10달러·0.20달러로, 세 요금 모두 Kimi K3보다 33% 낮습니다. Artificial Analysis는 가중치 공개 이후 지능 지수에서 선두 오픈 웨이트 모델과 독점 모델 간 격차가 12점에서 3점으로 좁혀질 것으로 전망했습니다.

Moonshot은 2026년 10월 23일 Kimi K3.1 Pro를 출시했습니다. 모델은 Artificial Analysis 지능 지수에서 55점을 받아 전체 4위에 올랐습니다. 추론 모델인 Kimi K3.1 Pro는 Kimi K3(max)의 44점보다 11점 높았습니다. Claude Opus 5.5(max with fallback)는 58점, Claude Sonnet 5.5(max with fallback)와 Muse Wonder Full(max)은 각각 56점으로 앞섰습니다. 모델 가중치는 아직 공개되지 않았으며, Artificial Analysis는 Moonshot이 이를 공개하면 오픈 웨이트 모델 가운데 선두에 오를 것으로 내다봤습니다.

Kimi K3.1 Pro는 GDPval-AA에서 1,846 엘로를 기록해 전체 3위에 올랐고, Kimi K3보다 312 엘로 높았습니다. Claude Opus 5.5는 1,866 엘로, Muse Wonder Full은 1,857 엘로였습니다. Terminal-Bench 4.0 점수는 67%로 모델 가운데 가장 높았으며, Kimi K3의 13%와 Claude Sonnet 5.5의 64%를 앞섰습니다. 에이전트형 SaaS 업무 흐름을 시험하는 AutomationBench-AA 점수는 58%에서 73%로 상승했습니다.

다른 평가에서도 점수가 올랐습니다. Humanity's Last Exam은 47%에서 52%로, CritPt는 23%에서 25%로, SciCode는 59%에서 61%로 상승했습니다. AA-Omniscience Index는 20에서 30으로 높아졌고, 환각률은 53%에서 44%로 낮아졌으며 정확도는 48%에서 51%로 올랐습니다. Artificial Analysis는 작업당 비용을 1.98달러로 추산해 Kimi K3와 대체로 같다고 밝혔습니다. 지능 지수 작업당 출력 토큰은 Kimi K3의 48K보다 14% 많은 55K였지만, 자체 토큰 가격은 33% 낮았습니다.

모델은 100만 토큰 컨텍스트 창과 총 2.8조 개의 파라미터, 활성 파라미터 1,040억 개를 갖췄으며 텍스트와 이미지를 입력받습니다. 공개된 가격은 입력·출력·캐시 적중 토큰 100만 개당 각각 2달러·10달러·0.20달러로, 세 요금 모두 Kimi K3보다 33% 낮습니다. Artificial Analysis는 가중치 공개 이후 지능 지수에서 선두 오픈 웨이트 모델과 독점 모델 간 격차가 12점에서 3점으로 좁혀질 것으로 전망했습니다.