Kimi K3.1: de naam in het zoekvak voor Kimi K3, en wat Moonshot daadwerkelijk uitbrengt

Typ kimi k3.1 in een zoekvak en je vraagt niet om nieuws. Er is geen Kimi K3.1-modelkaart, geen gewichtenrepository, geen rij in een tariefkaart en geen API-identificatie die dat nummer draagt, nergens op de eigen oppervlakken van M​oonshot AI — en die zal er niet zijn totdat het lab hem daar plaatst. Waar de punt op uitkomt, is het product dat hij in verkorte vorm noemt: Kimi K3, het 2,8 biljoen parameters tellende open-weight vlaggenschip dat M​oonshot op 16 juli 2026 uitbracht, en de lijn waartoe het behoort. "Kimi K3.1" is de spelling die het zoekvak voor die lijn verkiest; Kimi K3 is de spelling die de leverancier gebruikt. De hele pagina hieronder gaat over dat verschil, want het is het verschil dat bepaalt wat je daadwerkelijk kunt draaien.

De reden om dit op te schrijven is vraag, niet nieuws. In de achtentwintig dagen tot 12 oktober 2026 leverden zoekopdrachten met de gespelde punt 777 vertoningen en 70 kliks op onze eigen site op — twaalf zoekopdrachten, vrijwel geen longtail, en een click-throughrate van 9,7% op kimi k3.1 zelf. Dat is de hoogste conversie van alle facetten die in deze ronde zijn gemeten, en ongeveer het dubbele van wat de spelling zonder punt haalt. Lezers die de punt typen zijn niet aan het browsen. Ze hebben al iets over deze lijn gelezen en komen erop terug. Ondertussen kimi k3 goed voor 4.004 vertoningen over 189 zoekopdrachten, vijf keer het volume met punt, en dat is het getal dat je vertelt welke van de twee namen het product is.

Waar "Kimi K3.1" naar verwijst, op één scherm

Drie statements, in volgorde, want de volgorde is belangrijk:

• Kimi K3.1 is geen aparte release. Moonshot AI publiceert één K3-model. De documentatie, de prijzenpagina, de Hugging Face-organisatie en de blog gebruiken allemaal dezelfde naam ervoor, en geen ervan gebruikt een suffix met een punt.

• Kimi K3 is het uitgeleverde model, en het is vandaag al aanroepbaar. Een mixture-of-experts-systeem met 2,8 biljoen parameters en een contextvenster van 1.048.576 tokens, native beeldinvoer, open gewichten onder Moonshots eigen licentie, en een gepubliceerd API-tarief van $3,00 per miljoen invoertokens en $15,00 per miljoen uitvoertokens.

• De punt is een label, geen versie. Het is de vorm die de term aanneemt in zoekopdrachten en in communitydiscussies, en het is ook de vorm die de naar verluidt opvolger van de lijn sinds juli heeft aangenomen. Dat zijn twee verschillende dingen die één spelling delen, en de rest van deze pagina houdt ze uit elkaar.

Als je hier bent gekomen via een link over een lek, dan is dat de andere helft van het verhaal en daar is een pagina voor — deze is de referentiepagina voor de naam en het model erachter.

Wat Kimi K3 is, uit de eigen kaart van M​oonshot

Elk cijfer in deze sectie is afkomstig uit het eigen materiaal van Moonshot: de modelkaart in de moonshotai/Kimi-K3-repository op Hugging Face, de technische blog op kimi.com/blog/kimi-k3, en de modeldocumentatie op het API-platform van het lab. Het zijn door de leverancier opgegeven cijfers, geen onafhankelijk gereproduceerde, en het is de moeite waard om dat onderscheid te behouden, omdat K3 een groot sparse model is waarin benchmarkclaims en servingclaims worden gedaan door de partij die het heeft getraind.

• Klasse — een mixture-of-experts-taalmodel met vision, door Moonshot beschreven als het eerste open model ter wereld in de klasse van 3 biljoen parameters.

• Grootte — 2,8T totale parameters met 104B geactiveerd per token, verdeeld over 896 gerouteerde experts waarvan er 16 per token worden geactiveerd, plus 2 gedeelde experts. 93 lagen, waarvan één dense.

• Architectuur — Kimi Delta Attention (KDA) en Attention Residuals, met 69 KDA-lagen en 24 gated MLA-lagen, een verborgen attention-dimensie van 7.168 en 96 attention heads. M​oonshot meldt ongeveer 2,5× de schaalefficiëntie van Kimi K2 door de combinatie.

• Context — 1.048.576 tokens, hetzelfde aantal dat de API-prijzenpagina voor het model vermeldt.

• Modaliteit — tekst en afbeelding als invoer, tekst als uitvoer. De vision-encoder is MoonViT-V2 met 401M parameters, en het vocabulaire is 160K.

• Numeriek — kwantisatiebewuste training vanaf de fase van gesuperviseerde fine-tuning, met MXFP4-gewichten en MXFP8-activeringen, wat M​oonshot presenteert als brede hardwarecompatibiliteit.

• Redeneeropties — denken staat altijd aan, en de diepte wordt ingesteld met een veld reasoning_effort op het hoogste niveau dat low, high of max accepteert, met max als standaardwaarde.

• Prijs, door leverancier gepubliceerd — $3,00 per miljoen invoertokens, $15,00 per miljoen uitvoertokens, $0,30 per miljoen leesbewerkingen van gecachte invoer, waarbij schrijfacties naar de cache worden gefactureerd tegen $3,00 per miljoen op het retentieniveau van 5 minuten en $6,00 per miljoen op het niveau van één uur.

Eén regel uit die lijst verdient het om eruit gelicht te worden, want het is het onderdeel van K3 dat het vaakst verloren gaat in het aantal parameters: het model laat je de samplingparameters niet zelf instellen. In de parameterreferentie van Moonshot staat temperatuur vast op 1.0, top_p vast op 0.95, n vast op 1 en beide penalties vast op 0, en er staat dat het doorgeven van een andere waarde een fout oplevert — dus het advies is om ze helemaal niet mee te sturen. Diepgang is de enige knop, via reasoning_effort, en dezelfde pagina bevat een waarschuwing die je moet kennen voordat je gaat bouwen: het wijzigen van het effortniveau midden in een gesprek maakt prefix-cachehits ongeldig, dus het niveau kun je het beste bepalen wanneer de sessie begint.

Levert M​oonshot iets dat 3.1 heet?

Dit is de vraag die de lezer die de punt typte eigenlijk stelt, en die heeft een controleerbaar antwoord in plaats van een mening. Elk oppervlak hieronder is op 13 oktober 2026 gelezen, en een lezer kan ze allemaal in een middag herhalen.

• De modellenlijst op het API-platform van M​oonshot somt vier aanroepbare modellen op: kimi-k3, kimi-k2.7-code, kimi-k2.7-code-highspeed en kimi-k2.6. Er is geen vermelding voor K3.1, en dezelfde pagina markeert in plaats daarvan dertien eerdere identifiers als verouderd.

• De prijzenpagina heeft één rij in de K3-serie. Het is kimi-k3, tegen de hierboven vermelde tarieven, met een contextvenster van 1.048.576 tokens. Er is geen tweede rij om te prijzen.

• De documentatie-index die het platform publiceert voor geautomatiseerde lezers vermeldt drie K3-specifieke gidsen — de quickstart, een pagina met best practices voor tool-calling en een pagina voor agent-setup — en niets met nummer 3.1.

• De Hugging Face-organisatie van het lab bevat precies één K3-repository, moonshotai/Kimi-K3, en een zoekopdracht in de Hub naar een repository genummerd 3.1 levert niets op, onder welke spelling dan ook.

• De onderzoeksindex op kimi.com vermeldt K3 in het gepubliceerde werk van het lab met één enkele vermelding. Er staat geen tweede K3-vermelding daarboven.

Dus waar komt 3.1 vandaan? Twee plaatsen, en geen van beide is een modelversie. De eerste is dat het getal 3.1 wel degelijk voorkomt in Moonshots eigen K3-lanceringsmateriaal — als de versie van de Kimi Work-desktop-app die je nodig hebt om K3 op een Mac of een Windows-machine te draaien, die de blog vermeldt als "versie 3.1.0 of later". Een productversie, gepubliceerd door het lab, in een document over K3, is iets volkomen gewoons om naast een modelnaam tegen te komen, en het is het soort nabijheid dat in een zoekterm verandert. De tweede is de leklijn: de naam Kimi K3.1 is sinds juli gekoppeld aan een opvolger waarover geruchten de ronde doen, is in september gelezen in een cryptische post van een leverancier, en is voor een najaarsvenster geclaimd door een leaker wiens eerdere tijdlijn voor hetzelfde model verstreek. Die geschiedenis is gedocumenteerd op onze lekpagina en wordt hier niet herhaald.

Wat geen enkele bron doet, is een Kimi K3.1 op enig technisch vlak van Kimi K3 onderscheiden. Er is geen changelog, geen zij-aan-zijvergelijking, geen "wat is nieuw in 3.1", omdat er niet twee dingen te vergelijken zijn. Dat is de bevinding, en het is de moeite waard die gewoon te stellen in plaats van op te tuigen: als een pagina je een specificatietabel laat zien die K3 met K3.1 vergelijkt, is ten minste één kolom ervan verzonnen.

Gewichten, licentie en hoe je het kunt uitvoeren

De gewichten van K3 zijn open, en de voorwaarden zijn die van Moonshot zelf in plaats van een kant-en-klare licentie — een onderscheid dat meer uitmaakt dan het kopwoord 'open'. De repository vermeldt licentie: other met license_name: kimi-k3, en de tekst verleent gebruik, kopiëren, wijzigen, samenvoegen, publiceren, distribueren, sublicentiëren en verkoop, inclusief het recht om te fine-tunen en afgeleide werken te bouwen. Op die toekenning rusten twee voorwaarden, en beide zijn commercieel in plaats van technisch:

• Als je een model-as-a-service-bedrijf runt — waarbij je derden API-achtige toegang geeft met betekenisvolle controle over inputs, parameters of trainingsdata — en je totale omzet over eender welke opeenvolgende twaalf maanden $20 miljoen overschrijdt, heb je een aparte overeenkomst met M​oonshot nodig voordat je de gewichten of afgeleiden commercieel gebruikt.

• Als een commercieel product of een commerciële dienst die op de gewichten is gebouwd 100 miljoen maandelijkse actieve gebruikers of $20 miljoen aan maandelijkse omzet overschrijdt, moet "Kimi K3" prominent in de interface worden weergegeven.

• Geen van beide voorwaarden is van toepassing op intern gebruik, of op alles wat via M​oonshot's eigen producten of diens gecertificeerde inferentiepartners wordt bereikt.

De download zelf is niet klein, en het is de moeite waard om te weten hoe het eruitziet voordat je eraan begint. De repository bevat 97 safetensors-shards met een totale omvang van ongeveer 1,56 TB, gepubliceerd in de MXFP4/MXFP8-configuratie waarmee het model is getraind — wat echt handig is, want het betekent dat de eigen kwantisering van het lab de referentie is in plaats van iets dat je zelf moet reproduceren. Moonshot noemt drie inference-engines die het voor K3 aanbeveelt: vLLM, SGLang en TokenSpeed, elk met een gepubliceerd recept of cookbook. De deploymentnotitie van de leverancier zelf voegt een hardwareminimum toe dat het waard is letterlijk te citeren: K3 wordt aanbevolen op supernodeconfiguraties van 64 of meer accelerators, wat het eerlijke antwoord is op "kan ik dit lokaal draaien" en een ander antwoord is dan wat het aantal parameters impliceert.

Als 1,56 TB aan MXFP4 meer is dan je machine aankan — en voor vrijwel elke lezer is dat het geval — dan zijn de community-reducties de praktische route, en het zijn legitieme opties. De unsloth/Kimi-K3-GGUF-repository is de meest gedownloade GGUF-conversie op de Hub; NVIDIA publiceert een NVFP4-build; er zijn MLX-conversies gericht op Apple silicon; en verschillende REAP-achtige geprunede varianten ruilen expertaantal in voor een voetafdruk die op één grote workstation past. Dat zijn wijzigingen van derden aan de gewichten, geen M​oonshot-releases, en de licentievoorwaarden gelden zowel voor het afgeleide werk als voor het origineel. Behandel een geprunede of zwaar gekwantiseerde build als een op zichzelf staand artefact: hij is goedkoper te draaien dan de referentie en zal niet identiek scoren, en geen enkele benchmark op deze pagina mag worden gelezen als van toepassing op die build.

De vraag "welk bestand moet ik downloaden", aangescherpt: neem een GGUF als je via tooling in llama.cpp-stijl serveert en binnen een vaste hoeveelheid geheugen moet passen; neem de MLX-build als de machine een Apple-silicon-machine is; neem de eigen shards van de leverancier als je het acceleratorbudget hebt en de configuratie wilt die M​oonshot heeft getraind. Dat is de hele regel, en die wordt bepaald door je hardware, niet door het model.

Waar deze pagina zich bevindt naast de lekpagina

De enige live pagina op deze stam is kimi-k3-1-leak, en die behandelt het gerucht: de gelekte functielijst, het cryptische bericht en de verwijdering ervan, en de tijdlijn die al één keer is verschoven. Deze pagina is de andere helft, en die vertelt bewust niets daarvan opnieuw. Lees de leakpagina als je de stand van de speculatie wilt; lees deze als je het model wilt dat bestaat, de naam die het in de eigen catalogus van de leverancier heeft, en de voorwaarden die de gewichten met zich meebrengen.

Wat is niet geregeld

Of M​oonshot ooit een model uitbrengt dat het K3.1 noemt, en wat daarin zou zitten. Er is een denksprong die wijst in de richting van een opvolger met meer nadruk op computergebruik en multimodaliteit, en het is een plausibele lezing van de eigen productrichting van het lab — maar plausibel is niet hetzelfde als uitgebracht, en niets in het materiaal van de leverancier legt zich vast op een nummer, een datum of een vorm. Het enige dat echt vaststaat, is de specificatievraag in negatieve zin: er is vandaag geen K3.1-specificatie te geven, uit welke bron dan ook.

Beschikbaarheid, zorgvuldig geformuleerd

Het onderscheid dat dit gedeelte moet maken, is dat tussen een naam en een identifier, want dat raakt makkelijk vertroebeld. Moonshot publiceert precies één identifier voor deze lijn — kimi-k3, in moonshotai/Kimi-K3 en op zijn eigen API-platform — en dat is de enige id die het vermelden waard is. Er bestaat geen kimi-k3.1, geen kimik3.1 en geen kimi-k3-1 in welke catalogus dan ook die we kunnen vinden, inclusief de onze, en deze pagina gaat er geen enkele als illustratie afdrukken.

Wat bereikbaar is, is Kimi K3. Op OrcaRouter staat het vermeld als kimi/kimi-k3 tegen $3,00 per miljoen inputtokens en $15,00 per miljoen outputtokens — de lijstprijs van de provider, doorgegeven met 0% opslag van ons, met een contextvenster van 1.048.576 tokens en een O​penAI-compatibel oppervlak, zodat de client die u al gebruikt niet verandert. Onze live catalogus bevat vier M​oonshot-identificaties, kimi/kimi-k2.5, kimi/kimi-k2.6, kimi/kimi-k2.7-code en kimi/kimi-k3, en geen vijfde onder welke spelling van 3.1 dan ook; dat is gecontroleerd aan de hand van de live modellenlijst in plaats van aangenomen.

In de praktijk is dat van belang voor hoe je met een niet-geverifieerde opvolger omgaat. Als er daadwerkelijk een K3.1 verschijnt, is de bruikbare aanpak om een deel van het verkeer erop te richten achter automatische failover met K3 als terugvalroute — dezelfde sleutel, dezelfde endpoints, geen tweede contract — zodat de komst een routeringswijziging is in plaats van een inkooptraject. Er is nog niets om naar uit te wijken, en dat beweren we ook niet.

Wat te doen met dit alles

Als je naar Kimi K3.1 hebt gezocht omdat je een opvolger wilt, is het eerlijke advies om te wachten op een artefact — een rij in de modellenlijst, een API-identifier, of een repository onder de eigen organisatie van het lab — en de komst daarvan te beoordelen op basis van een van die dingen in plaats van op een screenshot. Als je hebt gezocht omdat je de lijn vandaag wilt gebruiken, is het model Kimi K3, het is open-weight onder een licentie die je moet lezen voordat je erop uitrolt, en het is aanroepbaar volgens een tariefkaart waarvan de cijfers gepubliceerd zijn in plaats van afgeleid. Een versielabel dat het zoekvak gebruikt en het product niet, is geen model, hoeveel vraag er ook achter staat.