Kimi K3.1 לעומת Kimi K3: מה שהמשקלים הפתוחים אומרים שפוסט ההשקה לא אמר

Kimi K3.1 Pro ו-Kimi K3 מגיעים כעת עם אותם 96 רסיסי safetensors, אותו 1.56 TB בדיסק, ומערך קשב שונה. התצורה במאגר החדש של Moonshot מתארת 93 שכבות כ״69 KDA + 24 Gated DSA״. התצורה במאגר של Kimi K3, שפורסם ביולי, אומרת ״69 KDA + 24 Gated MLA״. פוסט ההשקה של Moonshot ל-Kimi K3.1 Pro, מ-24 באוקטובר 2026, מכנה את הדגם החדש יותר ״גרסה שעברה פוסט-אימון של Kimi K3״ ואינו מזכיר את ההחלפה כלל. כל השאר בהשוואה הזו נובע מאותה שורה אחת, כולל הסיבה שהדגם החדש יותר הוא הזול יותר.

המשקלים עצמם הגיעו ללא הכרזה. בבלוג של Moonshot אין רשומה אחרי 24 באוקטובר. הקומיט היחיד במאגר נושא חתימת זמן של 2 בנובמבר 2026, יומיים לפני מועד היעד של 4 בנובמבר שהחברה קבעה לעצמה; אם הקבצים היו קריאים לציבור לפני מועד היעד הזה אינו משהו שהמאגר מתעד. מה שכן מתועד בו הוא הארכיטקטורה, הרישיון והמלאי — בדיוק מה שפוסט ההשקה השמיט.

ההחלפה שההודעה לא הזכירה

כרטיס המודל כולל את ההודאה בהערת שוליים, שורה אחת מתחת לטבלת מפרטים מוכרת אחרת: "בהשוואה ל-Kimi K3, אנו מחליפים את שכבות ה-Gated MLA עם תשומת לב מלאה בשכבות Gated DeepSeek Sparse Attention (Gated DSA) לשם מידול יעיל יותר של הקשר ארוך."

עשרים וארבע מתוך 93 השכבות משתנות. 69 האחרות נשארות Kimi Delta Attention, מנגנון הקשב הליניארי ש-Kimi K3 הציג, ומספר השכבות, מספר המומחים והממדים המוסתרים נשארים ללא שינוי. Gated MLA הוא קשב מלא עם מטמון מפתח-ערך דחוס; Gated DSA בוחר תת-קבוצה דלילה של טוקנים קודמים עבור כל שאילתה ומחיל שער על התוצאה. ההבדל המעשי הוא באופן שבו המודל מוציא מחשוב ומטמון ככל שההקשר גדל, וזה החלק של חלון של מיליון טוקנים שמופיע בחשבון עלויות ההגשה שלך ולא בטבלת בנצ'מרקים.

מה שהכרטיס לא מספק הוא מספר. אין נתון של טוקנים לשנייה, אין השוואת זיכרון מטמון, אין מדידת השהיה בהקשר ארוך — רק הביטוי "מודלינג הקשר ארוך יעיל יותר". פוסט ההשקה של Moonshot אינו נותן שום פירוט ארכיטקטוני. לכן הטענה שההחלפה הופכת משהו למהיר יותר היא, בשלב זה, הצהרת תכנון ולא מדידה, ואיש מחוץ ל-Moonshot לא פרסם השוואת serving בין שני הצ'קפוינטים.

זה חשוב יותר ממה שזה נשמע. אם כיוונתם עיבוד באצוות, הקצאת מטמון או ניהול הקשר סביב פרופיל הקשב של Kimi K3, נקודת הביקורת החדשה יותר אינה תחליף ישיר בשכבת ההגשה, למרות שהיא כן תחליף ישיר בשכבת ה-API. ה-API מסתיר זאת; פריסה באחסון עצמי לא מסתירה זאת.

מה שבאמת משותף לשתי נקודות הביקורת

ההורדה הזהה היא הסימן לכך שזה אינו מודל גדול יותר. כל מימד כותרתי להלן זהה בשני הכרטיסים, ומלאי הקבצים מאשר זאת:

• סך כל הפרמטרים והפרמטרים הפעילים — 2.8 טריליון בסך הכול, 104 מיליארד פעילים בשני המודלים.

• עומק — 93 שכבות, שאחת מהן צפופה, בשניהם.

• מומחים — 896 בסך הכול, 16 נבחרים לכל טוקן, 2 משותפים, בשניהם.

• אוצר מילים — 160K טוקנים בשניהם.

• ראייה — MoonViT-V2, 401 מיליון פרמטרים, בשניהם.

• הקשר — 1,048,576 טוקנים בשניהם; עמוד המודל שלנו עצמו מפרט פלט מקסימלי של 943,718 טוקנים עבור Kimi K3.1 Pro.

• כימות — משקולות MXFP4 ואקטיבציות MXFP8, אימון מודע לכימות, בשניהם.

• הורדה — 96 חלקי safetensors בסך כולל של 1.56 TB עבור כל מאגר.

• מודאליות קלט — הכרטיס של Kimi K3 מפרט טקסט, תמונות ווידאו; הכרטיס של Kimi K3.1 Pro מפרט טקסט ותמונה, בעוד שתיעוד ה-API מפרסם גם וידאו. יש להתייחס לטענת הווידאו כלא מאומתת עד שיורץ קוד המעבד.

מהדורת נקודה ששומרת על מספר הפרמטרים, על ניתוב המומחים ועל גודל הקובץ, ומשנה 24 שכבות קשב, היא סוג שונה של מהדורה לעומת דור חדש. היא קרובה יותר לעדכון ארכיטקטורה אמצע-מחזור בתוספת ריצת אימון-על גדולה מאשר למודל בסיס חדש, והתמחור משקף זאת.

שני כרטיסי תעריף, וחשבונית שאינה יורדת בשליש

על הנייר, המודל החדש יותר זול בכל סעיף. Kimi K3.1 Pro עולה $2.00 למיליון טוקני קלט ו-$10.00 למיליון פלט; Kimi K3 עולה $3.00 ו-$15.00. תעריף הפגיעות במטמון יורד מ-$0.30 ל-$0.20, כתיבות למטמון מ-$3.00 ו-$6.00 ל-$2.00 ו-$4.00 ב-TTL של חמש דקות ושעה אחת, וגרסת Highspeed ב-$4.00 ו-$20.00 מחליפה מחיר תמורת מהירות פלט גבוהה פי שניים עד שלושה. הסקה באצוות על Kimi K3.1 Pro מחויבת ב-60% מהתעריף הרגיל, או $1.20 ו-$6.00.

החשבונית היא סיפור אחר. Kimi K3.1 Pro מנמק כברירת מחדל במאמץ מרבי, ומאמץ מרבי כותב יותר טוקנים. השוואת הקידוד הסוכני של Bito מצאה ששני המודלים היו שווים ב-72% בסך הכול, בעוד Kimi K3.1 Pro פלט בערך 98,000 טוקני פלט לעומת 44,000 של Kimi K3, לקח 28 דקות לעומת 17, ועלה $4.28 לעומת $2.46 עבור מפגש ארוך. הרצת ניתוח הנתונים של Plotly הלכה בכיוון ההפוך מבחינת איכות ובאותו כיוון מבחינת עלות: 42 מתוך 43 משימות נפתרו לעומת 35, כאשר ההוצאה עלתה מ-$5.01 ל-$13.47 והזמן החציוני מ-43 שניות לשתיים וחצי דקות. Ultralytics, שבחנה תיוג אוטומטי, מדדה שיפור של 33% ב-mAP50, 0.444 לעומת 0.334, ועלתה מהמקום ה-19 למקום ה-9 מתוך 39 מודלים.

שלושת אלה הם מבחנים שפורסמו על ידי ספקים על מדגמים קטנים, לא הערכות שעברו ביקורת עמיתים, והם חלוקים בשאלה עד כמה המודל החדש טוב יותר. הם מסכימים לגבי כיוון העלות: קיצוץ של שליש במחיר לכל טוקן אינו מחזיק מעמד מול מודל שחושב זמן רב יותר. תקציב לפי משימה שהושלמה, לא לפי מיליון טוקנים.

שני הצדדים בהשוואה הזו זמינים באמצעות מפתח אחד. Kimi K3.1 Pro מנותב בתור kimi/kimi-k3.1-pro בתעריפי Moonshot של $2.00 ו-$10.00, ו-Kimi K3 בתור kimi/kimi-k3 ב-$3.00 ו-$15.00, כאשר מחיר המחירון של הספק מועבר כפי שהוא וללא תוספת מרווח, כך ששינוי בכרטיס התעריפים של Moonshot נכנס לתוקף כאן באותו יום. זו הסיבה הספציפית לכך שזה שייך למדור תמחור ולא לכותרת תחתונה: כל הטיעון למעבר הוא פער מחירים, וכל מרווח שיתווסף מעל מחיר המחירון יאכל חלק מהחיסכון לפני שמדדתם אפילו משימה אחת.

טבלת הבנצ'מרק זזה תחת שני המודלים

Artificial Analysis בנתה מחדש את ה-Intelligence Index שלה ב-27 באוקטובר 2026, והבנייה מחדש הזו משמעותית יותר להשוואה הזו מכל מה ש-Moonshot פרסמה. במדד v5 הנוכחי, Kimi K3.1 Pro מקבל ציון 46 וממוקם במקום התשיעי, שתים עשרה נקודות אחרי Claude Opus 5.5 שעומד על 58, כאשר Gemini 4 Carbon על 59, GPT-6 Astra על 57 ו-GPT-6.1 Sol על 55 נמצאים מעליו. במדד v4.3.2 הקודם, אותו מודל קיבל ציון 55 ודורג רביעי, במרחק שלוש נקודות מהמקום הראשון.

שני הנתונים האלה אינם רגרסיה, והם אינם ברי השוואה. גרסה 5 העבירה כ-60% מהאינדקס לקבוצות הערכה פרטיות שנשמרו בצד, הוסיפה את FrontierCode 2.0 ואת Terminal-Bench-Science, הסירה את SciCode ואת AA-LCR, והעלתה את אורך הפלט החציוני למשימה מכ-35,000 טוקנים לכ-59,000. מודל שעונה בקצרה מאבד קרקע באינדקס שכעת מתגמל עבודה סוכנית ארוכה. Kimi K3.1 Pro נותר המודל המדורג הגבוה ביותר שהספק שלו מתאר כבעל משקולות פתוחות.

המספר של קודמו הוא המלכודת. Kimi K3 קיבל 57 במדד v4 בעת ההשקה ודורג במקום השלישי. ה-43.6 שמסתובב עבור Kimi K3 (max) מגיע מצילומי מצב של אגרגטורים שנלקחו לפני המעבר ל-v5, ולא הצלחנו למצוא ציון v5 שפורסם עבור Kimi K3 עצמו. לכן "46 מול 43.6" אינו זוג מבוקר, וכל מי שמציג את ההפרש כרווח יכולות נמדד מבצע חיסור בין שני מכשירי מדידה שונים. מה שאפשר לומר הוא צר יותר: במדד הנוכחי, המודל החדש יותר הוא זה שקיבל ציון, והוא תשיעי.

הטבלה של הספק עצמו, שהיא כלי מדידה אחר לגמרי, מציגה את Kimi K3.1 Pro עם 65.7 ב-Terminal-Bench 4.0 לעומת 66.4 של Claude Opus 5.5, 51.7 ב-SWE Marathon v1.1, 92.7 ב-BenchCAD עם כלים, 94.2 ב-GPQA-Diamond ו-51.1 ב-HLE-Full. נקודות התורפה שלו גלויות באותה מידה: 38.1 ב-Terminal-Bench-Science לעומת 68.1 של GPT-6 Astra, ו-39.4 ב-HLE-Diamond לעומת 60.9 של Opus 5.5. Moonshot הריצה את הערכות הקידוד דרך ה-harness של Claude Code במאמץ חשיבה מקסימלי. דבר מזה לא שוחזר באופן עצמאי.

צמדי המספרים הנקיים ביותר בהשקה הם אלה ש-Moonshot מדדה מול קודמו שלה: Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon ב-61.2% לעומת 55.95%, שיעור הזיות ברמת טענה של 8.3% לעומת 23.4% עם כלים, ו-81.0% לעומת 33.3% ב-xdev-bench-hard. אותו מבחן פנימי שייך ל-Moonshot, ולכן הפערים עקביים אך אינם חיצוניים. נתון ההזיות הוא זה עם ההשלכה המעשית הרחבה ביותר והאימות המועט ביותר.

הרישיון הוא הרישיון של Kimi K3 עם שם אחד שהוחלף.

שני המאגרים כוללים קובץ רישיון בגודל של כשלושה קילובייט, והשוואה שורה אחר שורה מוצאת הבדל מהותי יחיד: "Kimi K3.1-Pro" מופיע במקום "Kimi K3" בסעיף הייחוס. כל השאר הוא אותו מסמך.

המשמעות היא שהתנאים כבר ידועים ולא ממתינים. השימוש, ההעתקה, השינוי, ההפצה, מתן רישיונות משנה והמכירה מותרים, וכיוונון עדין (fine-tuning) מותר באופן מפורש. עסק המספק מודל כשירות (model-as-a-service) והכנסותיו המצטברות עולות על 20 מיליון דולר בכל תקופה רצופה של שנים עשר חודשים חייב לחתום על הסכם נפרד עם Moonshot לפני שימוש מסחרי. מוצרים עם יותר מ-100 מיליון משתמשים פעילים בחודש או הכנסות חודשיות של 20 מיליון דולר חייבים להציג את שם המודל באופן בולט. שימוש פנימי, ושימוש באמצעות המוצרים הרשמיים של Moonshot או שותפי ההסקה המוסמכים שלה, פטורים משתי הדרישות.

הפטור עבור שותפים מוסמכים הוא הסעיף שכדאי לקרוא פעמיים אם אתה מתכנן למכור מחדש גישה. סף 20 מיליון הדולר נמדד על פני שנים עשר חודשים מתגלגלים, ולא לפי קו מוצרים, ו"מודל כשירות" מוגדר בצורה רחבה מספיק כדי לכסות API שמעניק ללקוחות שליטה על קלטים, פרמטרים או נתוני אימון — תוך הוצאתם מכלל זה של מוצרי קצה שבהם המודל מוטמע בתכונה, ושל העברה פשוטה של בקשות למודלים המתארחים במקום אחר.

מה דרוש כדי להריץ כל אחד מהם

צ'קפוינט MXFP4 בנפח 1.56 TB אינו הורדה לתחנת עבודה, ושני המודלים כבדים באותה מידה. Moonshot מצביע על שלוש ערימות הגשה — מתכוני vLLM, ספר מתכונים של SGLang ו-TokenSpeed — וכל השלוש מניחות פריסה רב-צומתית בגודל הזה. אימון מודע-כימות (quantization-aware training) משלב הכוונון העדין עם פיקוח הוא מה שמשאיר את הקובץ בנפח 1.56 TB במקום כ-5.6 TB שגרסת BF16 הייתה תופסת, והכימות הזה מוטמע בציונים שלעיל ולא מיושם לאחר מכן.

ההשלכה המעשית של טביעות רגל זהות היא שהחלפת הארכיטקטורה אינה מקנה הקלה בחומרה. אם אתם יכולים לשרת את Kimi K3, תוכלו לשרת את Kimi K3.1 Pro באותה מחלקה של אשכולות; לא ניתן לשרת אף אחד מהם על צומת בודד.

באיזה לבחור

• אתה מארח בעצמך והסטאק שלך מכוונן ל-Kimi K3 — בצע בנצ'מרק מחדש לפני המיגרציה. שינוי מנגנון הקשב משנה את התנהגות המטמון, וטענת היעילות היחידה שמצורפת לו היא משפט בהערת שוליים.

• אתה קורא ל-API לקידוד סוכני, לשימוש בכלים לטווח ארוך או לאימות מסמכים — Kimi K3.1 Pro, בזכות פערי הביצועים הפנימיים המזווגים והמחירון הנמוך יותר, עם הערכת צל תחילה.

• אתה זקוק למודל עם פרופיל כשלים יציב — Kimi K3. הוא נמצא בייצור מאז יולי והמוזרויות שלו מתועדות על ידי אנשים אחרים. המודל החדש יותר משנה את התנהגות החשיבה בכוונה.

• אתה זקוק לדטרמיניזם — בדוק לפני שאתה מחליף. Kimi K3.1 Pro מקבע temperature על 1.0 ו-top_p על 0.95 ודוחה חלופות, ושינוי reasoning effort באמצע השיחה מבטל פגיעות ב-prefix-cache.

הסיכום הכנה הוא ש-Kimi K3.1 Pro הוא מודל טוב יותר מ-Kimi K3 כמעט בכל ציר שהספק מדד, טוב יותר באופן מתון במדד העצמאי היחיד שדירג אותו, ויקר יותר לכל משימה שהושלמה ממה שמשתמע מכרטיס התעריפים שלו. מה שהשתנה השבוע אינו הפסיקה אלא הראיות: כעת אפשר לקרוא את הצ'ק-פוינט, להגיש אותו ולבחון אותו במקום לקבלו כאמיתות, והדבר הראשון שהקריאה בו הניבה היה תיקון לפוסט ההשקה.