Kartu hero yang dihasilkan untuk perbandingan MIDM K 3.0 Pro dan Kimi K3.1 Pro, dengan judul 'Dua model murah, dua taruhan berbeda', dengan tiga badge bertuliskan 'Kimi K3.1 Pro 2,8T bobot terbuka, indeks 46', 'MIDM K 3.0 Pro total 120B, aktif 12B, tanpa skor' dan 'beban satu juta token: $0,56 versus $10,00 per juta output', plus catatan kaki yang menyebut angka Kimi menurut Moonshot dan Artificial Analysis dan bahwa MIDM K 3.0 Pro dilaporkan vendor dan belum diukur.
Engineering & Research

MIDM K 3.0 Pro vs Kimi K3.1 Pro: Dua Cara Menghabiskan Satu Juta Token

Penulis

Rowan Sterling

Tanggal Terbit

Model terbaru · 20Lihat semua model →
Benchmark: Artificial Analysis · diperbarui setiap hari
Kembali ke semua artikel

Moonshot dan KT memasang taruhan yang berlawanan dengan satu tahun rekayasa yang sama. Kimi K3.1 Pro, dirilis 23 Oktober 2026 dengan checkpoint menyusul di Hugging Face pada 2 November, memiliki 2,8 triliun parameter yang dapat Anda unduh maupun sewa, meraih skor 46 pada Artificial Analysis Intelligence Index, dan berbiaya $2,00 per juta token masukan versus $10,00 per juta token keluaran. MIDM K 3.0 Pro, dirilis 29 Oktober 2026 di Token Factory milik KT, memiliki 120 miliar parameter dengan 12 miliar aktif, hadir tanpa bobot, tanpa benchmark yang dipublikasikan, dan tanpa skor independen, serta berbiaya $0,20 dan $0,80 — $0,14 dan $0,56 selama diskon peluncuran KT berlaku hingga 30 November. Salah satu dari model ini adalah pembelian kapabilitas dan satu lagi adalah pembelian biaya. Model mana yang Anda inginkan sepenuhnya bergantung pada kata mana dari dua kata itu yang menggambarkan beban kerja Anda, dan sisa halaman ini membahas cara menentukannya.

Apa yang masing-masing vendor putuskan untuk dioptimalkan

Kimi K3.1 Pro adalah turunan pasca-pelatihan dari Kimi K3 dengan komputasi reinforcement learning yang jauh lebih besar di baliknya, dan menurut penjelasan Moonshot sendiri, peningkatan tersebut berasal dari penalaran yang lebih panjang dan lebih cermat, bukan dari basis yang lebih besar. Hal itu tampak dalam pengukuran seperti yang Anda perkirakan: model ini lambat, dengan 32 token keluaran per detik dan 37,1 menit per tugas Intelligence Index, serta bertele-tele, mengeluarkan 113 juta token di seluruh rangkaian uji dibandingkan median 99,3 juta untuk model open-weight berukuran serupa. Biaya per tugas indeksnya adalah $3,68. Dengan kata lain, ini adalah model yang membeli kualitas dengan token — dan model ini mampu melakukannya, karena model ini juga dapat Anda host sendiri jika tagihan API menjadi masalah.

MIDM K 3.0 Pro mengambil arah yang sepenuhnya berbeda. Arsitekturnya dibangun untuk membelanjakan sesedikit mungkin per token: lapisan Mamba dicampur dengan mixture-of-experts dan attention, 12 miliar parameter aktif dari total 120 miliar, para ahli MoE dikuantisasi ke NVFP4 dan proyeksi Mamba serta shared expert dipertahankan pada FP8. Itu adalah desain biaya penyajian, bukan desain kemampuan, dan KT menyatakannya dengan mempublikasikannya di halaman model bersama skema kuantisasi. Jendela konteksnya adalah 261,795 token dengan output maksimum 235,615 — rasio yang tidak biasa yang menunjukkan bahwa model ini dirancang untuk pekerjaan dokumen masuk dan dokumen keluar, bukan untuk satu giliran percakapan.

• Parameter — Kimi K3.1 Pro total 2,8 triliun, 104 miliar aktif, dibandingkan MIDM K 3.0 Pro total 120 miliar dengan 12 miliar aktif

• Bobot — Kimi K3.1 Pro diterbitkan di Hugging Face pada 2 November 2026, sedangkan MIDM K 3.0 Pro tidak diungkapkan, hanya API

• Jendela konteks — 1,048,576 token dibandingkan 261,795, dengan 235,615 token keluaran

• Harga daftar — $2.00 masuk / $10.00 keluar per juta, dibandingkan dengan $0.20 / $0.80, saat ini $0.14 / $0.56

• Input cache — $0.20 dibandingkan $0.04

• Indeks independen — 46, dibandingkan dengan tidak ada yang dipublikasikan

• Biaya terukur per tugas indeks — $3.68, dibandingkan dengan tidak terukur

• Kecepatan keluaran — 32 token per detik sebagaimana diukur oleh Artificial Analysis, dibandingkan dengan dasbor kontroversial milik KT sendiri

Satu-satunya angka di MIDM yang bukan harga

KT mempublikasikan latensi dan throughput di halaman modelnya sendiri, dan halaman itu bertentangan dengan dirinya sendiri. Baris penyedia melaporkan 19,98 token output per detik dan 0,67 detik end-to-end untuk satu-satunya endpoint KT. Grafik median tiga hari di atasnya melaporkan rata-rata 62,93 token per detik, 0,27 detik ke token pertama, dan 1,47 detik end-to-end. Keduanya menggambarkan endpoint yang sama pada jendela waktu yang tumpang tindih. Tidak ada yang bohong; baris penyedia tampak seperti snapshot dan grafiknya tampak seperti median bergulir, tetapi pembaca tidak punya cara untuk mengetahui angka mana yang harus dijadikan dasar perencanaan, dan selisih tiga kali lipat bukanlah perbedaan pembulatan.

Dibandingkan dengan 32 token per detik yang terukur dari Kimi K3.1 Pro, bahkan pembacaan MIDM yang pesimistis berada di kisaran yang sama, dan yang optimistis dua kali lebih cepat. Itu adalah titik pertama ketika model murah ini tampak memadai, bukan sekadar murah. Itu juga satu-satunya klaim performa tentangnya yang bukan harga, yang menunjukkan betapa tipisnya bukti yang ada.

Mengapa "murah" dan "terbuka" adalah argumen yang berbeda

Naluri saat membandingkan keduanya adalah langsung berpatokan pada biaya per juta token lalu berhenti. Itu justru akan melewatkan hal yang sebenarnya membedakan keduanya.

Bobot terbuka Kimi K3.1 Pro adalah lindung nilai terhadap harganya sendiri. Sebuah tim yang berkomitmen padanya, secara prinsip, dapat berhenti membayar $2,00 dan $10,00 lalu mulai membayar GPU — dan dengan 2,8 triliun parameter, itu adalah pertanyaan modal yang serius, bukan proyek akhir pekan. Intinya adalah opsi itu ada, dan fakta bahwa Moonshot mengirimkan bobotnya dalam sepuluh hari alih-alih sekadar menjanjikannya itulah yang membuat opsi tersebut nyata. Ketentuan lisensi dan biaya penyajian praktisnya adalah artikel terpisah; keberadaan checkpoint bukanlah demikian.

MIDM K 3.0 Pro tidak memiliki lindung nilai semacam itu. Ini adalah API tertutup pada satu penyedia, dan dokumentasi platform KT sendiri menyatakan bahwa model yang dilayani oleh satu penyedia tidak menerima perutean otomatisnya. Jika endpoint KT mengalami penurunan kinerja, tidak ada tempat kedua untuk dihubungi. Yang ditawarkan KT sebagai gantinya adalah jenis lindung nilai yang berbeda: hosting domestik. Platform Token Factory secara eksplisit diposisikan pada infrastruktur Korea, penagihan KRW, dan data yang tetap berada di Korea, yang bagi perusahaan Korea dengan komite pengadaan merupakan persyaratan yang tidak dipenuhi oleh model open-weight Tiongkok maupun API Amerika.

Itulah perbandingan yang sebenarnya. Kimi K3.1 Pro ditujukan untuk tim yang kendalanya adalah kapabilitas atau independensi. MIDM K 3.0 Pro ditujukan untuk tim yang kendalanya bersifat yurisdiksional atau anggaran. Mereka tidak bersaing untuk pembeli yang sama, itulah sebabnya perbandingan benchmark langsung di antara keduanya akan menyesatkan bahkan jika perbandingan itu ada.

A two-column scoreboard for MIDM K 3.0 Pro and Kimi K3.1 Pro across six rows. Left column MIDM K 3.0 Pro: list price $0.20 input and $0.80 output per million, promotional $0.14 and $0.56, 261,795-token context, 120B total and 12B active parameters, closed weights served by KT alone, and no independent index score. Right column Kimi K3.1 Pro: $2.00 input and $10.00 output, cached input $0.20, 1,048,576-token context, 2.8 trillion total and 104 billion active parameters, weights published November 2, 2026, and Artificial Analysis Index 46 at $3.68 per task. A footer reads 'Kimi figures per Moonshot and Artificial Analysis v5.0.1; MIDM figures per KT Token Factory. MIDM K 3.0 Pro has no independent score.'A screenshot of the Artificial Analysis Kimi K3.1 Pro analysis page captured November 11, 2026, showing an Intelligence Index of 46, a measured cost of $3.68 per index task, an open-weights label, a summary describing the model as notably slow per task and somewhat verbose, and a 1,048,576-token context window.

Berapa biaya satu juta token dari pekerjaan Anda sendiri untuk masing-masing

{{1}}Tarif abstrak{{/1}} menyembunyikan keputusan, jadi beri bentuk konkret pada itu. Pipeline tinjauan hukum yang membaca kontrak 200.000 token dan menghasilkan ringkasan 4.000 token, dijalankan dua ratus kali sebulan, adalah 40 juta token masukan dan 800.000 token keluaran.

Pada Kimi K3.1 Pro, itu $80 untuk masukan dan $8 untuk keluaran — $88 sebulan, dan konteks panjangnya nyaman berada di dalam jendelanya. Pada MIDM K 3.0 Pro, ini tidak berjalan sama sekali, karena kontrak 200.000 token ditambah jawaban 4.000 token sudah cukup dekat dengan batas atas 261.795 token sehingga dokumen yang lebih panjang membuatnya gagal. Turunkan kontraknya menjadi 120.000 token dan MIDM K 3.0 Pro menanganinya untuk 24 juta token masukan dengan $0,14 — $3,36 — ditambah 800.000 keluaran dengan $0,56, atau $0,45. Di bawah empat dolar dibandingkan dengan $88 Kimi — sekitar $5,40 setelah diskonnya berakhir pada 30 November.

Sekitar dua puluh tiga kali lebih murah, pada tugas yang hampir tidak mampu ditangani model murah itu. Itulah seluruh proposisi nilai dalam satu baris, dan itu juga seluruh risikonya: tidak ada apa pun dalam aritmatika itu yang mengatakan ringkasannya bagus. Angka 46 milik Kimi K3.1 Pro dan $3,68 per tugas indeksnya disertai tingkat kualitas terukur. Empat dolar milik MIDM K 3.0 Pro tidak disertai klaim kualitas sama sekali selain lembar spesifikasi KT sendiri.

Menjalankan perbandingan pada dokumen Anda sendiri

Kedua model dapat dipanggil hari ini dan keduanya menerima bentuk permintaan yang sama, sehingga perbandingan berdampingan mudah disiapkan. Kimi K3.1 Pro ada dalam katalog OrcaRouter dengan harga terbitan Moonshot sebesar $2.00 dan $10.00 tanpa tambahan apa pun — harga daftar vendor diteruskan apa adanya, sehingga perubahan harga Moonshot sampai ke key Anda pada hari yang sama, bukan pada siklus penagihan berikutnya — dan model ini berada di balik key serta endpoint yang sama dengan lebih dari 200 model lain yang kami rutekan, yang berarti uji A/B terhadap MIDM K 3.0 Pro hanyalah perubahan string model di sisi Kimi dan base URL kedua di sisi KT. MIDM K 3.0 Pro sendiri tidak kami layani; Token Factory milik KT adalah tempatnya berada.

Konfigurasi yang berguna bagi tim yang menginginkan model murah tetapi tidak bisa mentoleransi kesalahan bukanlah memilih salah satu di antara keduanya. Konfigurasinya adalah MIDM K 3.0 Pro untuk mayoritas trafik dengan Kimi K3.1 Pro di belakangnya, dan aturan perutean yang mengirim apa pun di atas 250.000 token langsung ke Kimi karena jendela MIDM tetap akan menolaknya. Failover mencakup mode kegagalan lainnya: endpoint penyedia tunggal yang mengalami degradasi akan dialihkan ke model yang terukur, bukan ke halaman error. Keduanya bukan pengganti untuk mengetahui model mana yang lebih baik. Keduanya adalah cara untuk tetap bekerja sambil Anda mencari tahu.

A screenshot of the OrcaRouter model page for Kimi K3.1 Pro captured November 11, 2026, showing the model identifier kimi/kimi-k3.1-pro, a 1,048,576-token context window with up to 943,718 output tokens, text, image and video input, selectable reasoning effort, $2.00 per million input and $10.00 per million output tokens, and a listing attributed to Moonshot AI dated 2026-10-24.

Yang bisa menyelesaikannya adalah evaluasi publik, dan asimetri dalam siapa yang memilikinya adalah inti cerita di sini. Kimi K3.1 Pro hadir dengan skor, pengukuran kecepatan, angka biaya per tugas, dan checkpoint yang dapat diunduh pada hari kedua belas. MIDM K 3.0 Pro hadir dengan daftar harga, lembar spesifikasi, dan grafik latensi yang saling bertentangan. Keduanya adalah rilis yang sah; hanya salah satunya yang memungkinkan pembeli menghitung sebelum menandatangani. Jika Anda memilih bulan ini, pilih Kimi K3.1 Pro ketika jawabannya harus benar dan MIDM K 3.0 Pro ketika jawabannya harus murah dan Korea — dan jika Anda benar-benar tidak bisa menentukan sedang berada di kasus yang mana, itulah alasan untuk menguji dua ratus dokumen Anda sendiri pada keduanya sebelum diskon berakhir pada 30 November.

Dibandingkan dalam artikel ini1

Terdeteksi dari artikel ini · Benchmark: Artificial Analysis · diperbarui setiap hari