GPT-6.1 Sol vs Kimi K4：タイトルに挙げられたモデルはこれまで一度も発表されていない

Kimi K4は単に未発表のモデルというだけではない。その名前の背後にはモデルがまったく存在しない。Moonshot AIはK4のモデルカード、K4リポジトリ、K4 API識別子、K4価格行をこれまで一度も公開しておらず、同社の研究インデックスもKimi K3で止まっている。Artificial AnalysisにもK4のページはない。この名前が流通し始めたのは7月に流出した社内バナーを通じてであり、それ以降のすべては、実在するかなり優れたモデルであるKimi K3からの外挿にすぎない。GPT-6.1 Sol一方、こちらは2026年9月29日からOpenAI APIで一般提供されており、入力100万トークンあたり2.00ドル、出力100万トークンあたり10.00ドルである。したがって、誠実に書ける比較は、Sol対実在するKimiモデル——Kimi K3.1 Pro——であり、待つことが意味を持つにはK4がどういうものでなければならないかについての説明を伴う。

背後にモデルを持たない名前

証拠の足跡は整理して示す価値がある。なぜなら、オンライン上のK4コンテンツの量は、証拠の量にまったく釣り合っていないからだ。

• 2026年7月 — Moonshotの社内祝賀バナー（リークされたもの）に「K4を極限まで追い込め」というフレーズが含まれている。これがこの名の由来である。

• 2026年7月29日 — The Informationは、MoonshotがK3より大規模なモデルを訓練するため、Nvidia Blackwellクラスの追加キャパシティを確保しようとしていると報じた。この報道ではモデル名、パラメータ数、日付は明らかにされていない。これはチップ調達に関する記事である。

• 2026年7月16日 — Kimi K3が登場：総パラメータ数2.8兆、アクティブ1040億、ルーティングされるエキスパート896個のうち16個がアクティブなスパースMixture-of-Experts、1,048,576トークンのコンテキスト、視覚エンコーダを搭載。重みは7月下旬に公開された。

• 2026年10月11日 — 中国語メディアは、トレーニング中の5～6兆パラメータのモデルについて、おそらくK4だと報じているが、これは名前の明示されていない情報源に基づくものだ。

• 2026年10月15日 — コードネーム「x4」のフラッグシップモデルが事前学習を完了し、現在は事後学習の中盤から終盤にあるという未確認の主張。

• 2026年10月23日 — 代わりにMoonshotがKimi K3.1 Proをリリースします。

これまで目にしてきたK4のベンチマーク数値、コンテキスト長、価格はすべて、K3の数値に対して行われた算術です。予測市場では、K4が2026年12月31日までに出荷される確率は約6%、2027年3月31日までなら約17%と見ています。また、知っておく価値のある未解決の文脈があります。Moonshotがタイ経由でGB300へのアクセスを取得し、Anthropicのモデルから蒸留したという疑惑で、米商務省のエンティティ・リスト措置が示唆されています。それは背景であり、K4の仕様ではありませんが、発売日を動かす類のものです。

実際に比較できるKimiモデル

Kimi K3.1 Proは2026年10月23日にリリースされ、10月24日に当社のカタログへkimi/kimi-k3.1-proとして掲載されています。価格は100万入力トークンあたり$2.00、100万出力トークンあたり$10.00で、これはGPT-6.1 Solの公表料金とまったく同じですが、キャッシュ入力はSolの$0.10ではなく$0.20です。コンテキスト長は1,048,576トークンで、異例なことに最大出力は943,718トークンです。この出力上限は誤植ではなく、この比較で最も興味深い数字です。

こちらが Artificial Analysis Intelligence Index v5.0.1 における両者で、どちらも公開されている最大エフォート設定です。

• インテリジェンスインデックス v5.0.1 — Sol 55 対 K3.1 Pro 46、9ポイント差

• 完了したインデックスタスクあたりのコスト — Sol $1.27 対 K3.1 Pro $3.68

• インデックス実行時の出力トークン — Sol 6,370万 対 K3.1 Pro 1億1,300万

• 出力速度 — Solは56トークン/秒、K3.1 Proは33トークン/秒

• コンテキストウィンドウ — Sol 1,050,000 対 K3.1 Pro 1,048,576 で、実質的に同一

• 1回の応答での最大出力 — Sol 128,000 対 K3.1 Pro 943,718

• 100万あたりの入力 / 出力価格 — 両方とも $2.00 / $10.00

• 100万あたりのキャッシュ入力 — Sol $0.10 対 K3.1 Pro $0.20

• 推論制御 — Sol は推論を常にオンで実行し、低から最大まで設定可能で、デフォルトは中、オフに切り替える設定はありません。K3.1 Pro はデフォルトで思考がオンで、エフォートをなし、低、高、最大から選択できます

• 入力モダリティ — Solはテキスト、画像、ファイルに対応、K3.1 Proはテキスト、画像、動画に対応

• 重み — Solはクローズ；K3.1 Proのチェックポイントは2026年11月2日に公開されました

同一の公表レートは、定価はコストではないことをよく思い出させてくれる。K3.1 Proは同じインデックスを完了するためにSolの出力トークンの1.8倍を消費し、タスクあたりのコストは2.9倍だった。また、1秒あたり33トークンと、2つのうち明らかに遅い方でもあり、これは書く前に考えるモデルの定常状態の生成であるため、通常以上に重要だ。

K3.1 Pro が唯一の選択肢となる場面

ひとつの数字は、それだけで独立したセクションに値します。943,718トークンの最大出力は、GPT-6.1 Solの128,000のおよそ7倍です。長いコーパスを読み、1回の呼び出しで長い構造化成果物を出力することが仕事なら——コードベース全体の移行、法令レビュー、書籍1冊分の正規化タスク——Solは128Kで切り捨てますが、K3.1 Proは切り捨てません。これはエフォートレベルで調整して解消できるベンチマークの差ではなく、片側に課された絶対的な上限です。

それを使うコストは現実にかかる。出力トークン100万個あたり$10.00では、その上限の半分を埋めるだけでも、推論トークンを一切含めずに出力だけで約$4.70になる。しかし、ある種のバッチジョブでは、代替手段はより安いモデルではなく、独自の失敗モードを抱えるチャンキングパイプラインだ。それがあなたのワークロードなら、K3.1 Proは妥協ではない。適合するモデルなのだ。

オープンウェイトを待つ理由はすでに満たされている

憶測を取り除けば、K4が提供できてGPT-6.1 Solにはできない構造的なこととは、まさに一つだけある。ダウンロード可能なチェックポイントだ。それが人々がMoonshotに注目する理由であり、この比較に見出しが見落としている現行の第三の選択肢がある理由でもある。Kimi K3.1 Proの重みは2026年11月2日にカスタムライセンスの下で公開された。3日前のことだ。将来のK4リリースにおける話ではない。

このリポジトリは2.78兆パラメータのチェックポイントです。8ビット精度では、KVキャッシュやサービングのオーバーヘッドを一切含めても約2.7テラバイトの重みになり、リポジトリ内のk量子化されたアーティファクトも同じ桁の規模です。これは単一GPUでのダウンロードではなく、本格的なインターコネクトを備えたマルチノード展開です。アクティブパラメータ数——Kimi K3では1040億——が、メモリを確保した後の実行速度を決める要因であり、だからこそこれほど大規模なモデルでも、適切なクラスタ上では実用的な速度で提供でき、不適切なクラスタ上ではまったく動かないのです。

つまり、このトレードオフは明確だ。オープンウェイトはベンダー依存を取り除く代わりに、設備投資と運用チームを要求する。入力100万トークンあたり2.00ドル、出力100万トークンあたり10.00ドルというKimi K3.1 Proのホスト型価格は十分に安く、セルフホスティングが計算コストだけで勝つ可能性は低い。勝てるのはデータレジデンシー、エアギャップ展開、そして外部に送れないトラフィックでファインチューニングできる能力だ。それらが要件なら、K3.1 Proは今日それを満たしている。そうでなければ、オープンウェイトは決して使わない素敵な特性にすぎない。

利用可能な証拠に基づけば、K4 がさらに加えるのは、より大きなパラメータ数とより良いスコアだ。それはモデルをアップグレードする理由にはなる。だが、デプロイを先送りする理由にはならず、まして、手元に保持できる重みを得る唯一の方法でも断じてない。

ほとんどのチームにとって、2つの実モデルがどこに落ち着くのか

ツール呼び出し型エージェント、ドキュメントQA、サポートフローにおいて、GPT-6.1 Sol は出力長を除く測定されたすべての軸でより良いデフォルトです。インデックススコアはより高く、完了タスクあたりのコストはより低く、生成速度は70%高速で、キャッシュ読み取りもより安価です。実運用に十分長く投入されているため、実際のテレメトリプロファイルを備えています。当社の7日間の数値では、最初のトークンまでの時間の中央値が937 ms、エラー率が5.7%、出力が毎秒39.5トークンで、合計3億8,200万トークンのトラフィックにわたります。

長文出力のバッチ作業なら、Kimi K3.1 Pro が狙うべきモデルであり、943K という上限がその理由です。重みを自社で保有する必要があるチームにとって、今日の答えは Kimi K3.1 Pro です。チェックポイントは存在し、ダウンロード可能で、公開からまだ3日しか経っていません。これが K4 という問いの実用的な中身のすべてであり、10月に提供開始されたモデルによって答えられています。

ここでのルーティングポイントは飾りではない。この2つのモデルは定価が同じで、特性は正反対だ。一方は高速でタスクあたりのコストが低く、出力は128Kで上限がある。もう一方は低速でタスクあたりのコストが高く、実質的に上限がない。これは二者択一ではなく、リクエスト単位で使い分ける典型例だ。どちらも1つのキーの背後にプロバイダー定価でマークアップなしに用意されているので、ルーティングルールによって、長い出力を伴うバッチジョブをK3.1 Proへ、対話型のエージェントループをSolへと、2つ目の契約なしで振り分けられる。あるいは、1つの回答が両方の利点を活かせる場面では両者を融合することもできる。K4の判断を先送りしながら、仕事自体は先送りせずに済むのは、このレイヤーのおかげだ。

「GPT-6.1 Sol か Kimi K4 か」への答えは、一方は決断であり、もう一方はパラメータ数が添えられた噂だということだ。K4 が2027年にオープンウェイトで、46を超えるスコアで出るなら、真剣に検討する価値がある。それに備える方法は、モデルの差し替えがルーティングの変更で済むスタックを持っておくことだ。それを待つのは戦略ではない。半日で導入できることこそが戦略だ。