ข้ามไปยังเนื้อหา
AI

Kimi K3.1 Pro เปิดตัว ราคาถูกกว่า K3 ปล่อยน้ำหนัก 4 พ.ย. และตั้งใจลดความสามารถเจาะระบบ

Moonshot AI เปิดตัว Kimi K3.1 Pro 24 ต.ค. 2026 ราคา API อินพุต 2 ดอลลาร์ต่อล้านโทเคน ถูกกว่า K3 ปล่อยน้ำหนักโมเดลภายใน 4 พ.ย. และตัดข้อมูลไซเบอร์ออกจากการเทรน

โดย กองบรรณาธิการ THAI DATA อ่าน 4 นาที

แชร์FacebookXLINELinkedIn
ภาพหน้าจอหน้าบล็อกเปิดตัว Kimi K3.1 Pro บนเว็บไซต์ Kimi ของ Moonshot AI แสดงโลโก้ K3.1 บนภาพทิวเขาและทะเลหมอก
ภาพ: Moonshot AI (ภาพหน้าจอ)

สรุปประเด็นสำคัญ

  • Moonshot AI เปิดตัว Kimi K3.1 Pro ตามบล็อกลงวันที่ 24 ตุลาคม 2026 เป็นรุ่นแรกของซีรีส์ K3.1 รองรับบริบท 1 ล้านโทเคน และจะปล่อยน้ำหนักโมเดลเต็มภายใน 4 พฤศจิกายน 2026
  • ราคา API ของ kimi-k3.1-pro อยู่ที่ 2 ดอลลาร์ต่อล้านโทเคนอินพุต และ 10 ดอลลาร์ต่อล้านโทเคนเอาต์พุต ถูกกว่า Kimi K3 ที่ 3 และ 15 ดอลลาร์ ส่วนรุ่น Highspeed ที่เร็วกว่า 2–3 เท่าราคา 4 และ 20 ดอลลาร์
  • บน Terminal-Bench 4.0 ผลที่ Moonshot รายงานคือ 65.7% สูงกว่า GPT-6 Astra (58.2%) และต่ำกว่า Claude Opus 5.5 (66.4%) เล็กน้อย
  • Moonshot ตัดข้อมูลด้านไซเบอร์ออกจากการเทรน ทำให้คะแนนเจาะช่องโหว่ภายใน xdev-bench-hard เหลือ 81.0% จาก 90.5% ของรุ่นที่ไม่ได้ตัด
  • Kimi API จะไม่เปิดโมเดลซีรีส์ K2 ให้ผู้ใช้ที่สมัครใหม่ตั้งแต่ 31 ตุลาคม 2026 และจะปลดโมเดล K2 ทั้งหมดภายในสิ้นเดือนธันวาคม 2026

Moonshot AI เปิดตัว Kimi K3.1 Pro ตามบล็อกลงวันที่ 24 ตุลาคม 2026 เป็นโมเดลรุ่นแรกของซีรีส์ K3.1 รองรับบริบท 1 ล้านโทเคน ราคา API ถูกกว่า Kimi K3 ราวหนึ่งในสาม และจะปล่อยน้ำหนักโมเดลให้ดาวน์โหลดภายใน 4 พฤศจิกายน 2026 โดยบริษัทตั้งใจลดความสามารถด้านเจาะระบบลงก่อนเปิดน้ำหนัก

ภาพหน้าจอหน้าบล็อกเปิดตัว Kimi K3.1 Pro บนเว็บไซต์ Kimi ของ Moonshot AI แสดงโลโก้ K3.1 บนภาพทิวเขาและทะเลหมอก
หน้าบล็อกเปิดตัว Kimi K3.1 Pro บนเว็บไซต์ Kimi ภาพ: Moonshot AI (ภาพหน้าจอ)

Kimi K3.1 Pro คือ Kimi K3 ที่ผ่านการเทรนหลังการฝึก (post-training) ด้วยกำลังประมวลผลมากขึ้นมาก Moonshot บอกว่าเป็นโมเดล open-weight ระดับ 3 ล้านล้านพารามิเตอร์ที่เก่งที่สุดของบริษัท พร้อมรุ่น Kimi K3.1 Pro Highspeed ที่ตอบเร็วกว่า 2–3 เท่า ทั้งสองรุ่นใช้ได้บน Kimi.com แอป Kimi, Kimi Work, Kimi Code และ Kimi API แล้ว ส่วนองค์กรที่ใช้ Kimi Enterprise ผู้ดูแลต้องเปิดให้เองเพราะปิดไว้เป็นค่าเริ่มต้น

ช่องทางใช้งานมีดังนี้ แอป Kimi บน iOS, Android และ HarmonyOS หรือเว็บ kimi.com สำหรับผู้ใช้ทั่วไป แอปเดสก์ท็อป Kimi Work รุ่น 3.1.0 ขึ้นไปบน Windows และ Mac ที่ใช้ชิป Apple silicon สำหรับงานเอกสาร ส่วนนักพัฒนาเลือก Kimi K3.1 Pro ใน Kimi Code ด้วยคำสั่ง /model หรือเรียกผ่าน Kimi API Platform และองค์กรที่ต้องการแยกบัญชีส่วนตัวกับบัญชีองค์กรสมัคร Kimi Business ได้จากหน้าราคา

Kimi K3.1 Pro ราคาเท่าไรบน Kimi API

หน้าราคาของ Kimi API Platform ระบุราคา Kimi K3.1 Pro ต่อ 1 ล้านโทเคน (MTok) ไว้ดังนี้ ราคายังไม่รวมภาษีตามประเทศของผู้ใช้

โมเดล อินพุต เอาต์พุต อินพุตที่แคชไว้ เขียนแคช 5 นาที เขียนแคช 1 ชั่วโมง
kimi-k3.1-pro 2.00 ดอลลาร์ 10.00 ดอลลาร์ 0.20 ดอลลาร์ 2.00 ดอลลาร์ 4.00 ดอลลาร์
kimi-k3.1-pro-highspeed 4.00 ดอลลาร์ 20.00 ดอลลาร์ 0.20 ดอลลาร์ 4.00 ดอลลาร์ 8.00 ดอลลาร์
kimi-k3 3.00 ดอลลาร์ 15.00 ดอลลาร์ 0.30 ดอลลาร์ 3.00 ดอลลาร์ 6.00 ดอลลาร์
ภาพหน้าจอตารางราคา Kimi API: kimi-k3.1-pro อินพุต 2 ดอลลาร์ เอาต์พุต 10 ดอลลาร์ต่อล้านโทเคน, kimi-k3.1-pro-highspeed 4 และ 20 ดอลลาร์ และ kimi-k3 3 และ 15 ดอลลาร์
ตารางราคา Kimi K3.1 Pro, Kimi K3.1 Pro Highspeed และ Kimi K3 บนหน้าราคา Kimi API ภาพ: Kimi API Platform (ภาพหน้าจอ)
กราฟแท่งราคา Kimi API ต่อ 1 ล้านโทเคน: Kimi K3.1 Pro อินพุต 2 ดอลลาร์ เอาต์พุต 10 ดอลลาร์, Kimi K3.1 Pro Highspeed อินพุต 4 เอาต์พุต 20 ดอลลาร์ และ Kimi K3 อินพุต 3 เอาต์พุต 15 ดอลลาร์
กราฟเทียบราคา Kimi K3.1 Pro กับรุ่น Highspeed และ Kimi K3 ต่อ 1 ล้านโทเคน ภาพ: THAI DATA (ข้อมูล: Kimi API Platform)

Kimi API เปิดแคชบริบทให้อัตโนมัติเมื่อคำขอมีส่วนต้นซ้ำกัน ค่าเริ่มต้นเก็บแคชไว้ 5 นาที และลูกค้า API เลือกใช้ Zero Data Retention ได้ ผู้ใช้เลือกโมเดลด้วยชื่อ kimi-k3.1-pro หรือ kimi-k3.1-pro-highspeed

Kimi K3.1 Pro เก่งขึ้นตรงไหน

ตัวเลขด้านล่างเป็นผลที่ Moonshot รายงานเอง บางชุดเป็น benchmark ภายในของบริษัท

การทดสอบ Kimi K3.1 Pro เทียบกับ
Terminal-Bench 4.0 (เอเจนต์เขียนโค้ด) 65.7% GPT-6 Astra 58.2%, Claude Opus 5.5 66.4%
Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon (ภายใน) 61.2% Kimi K3 55.95%
BenchCAD แบบใช้เครื่องมือ (สร้างโมเดล 3 มิติ) 92.7% Claude Opus 5.5 96.2%, GPT-6 Astra 95.9%
OfficeQA Pro v2 (วิเคราะห์เอกสารการเงิน) 64.4 Moonshot ระบุว่าสูงสุดในกลุ่มที่ทดสอบ
อัตรา hallucination ระดับข้อความ Hallu Bench Hard (ภายใน) 8.3% Kimi K3 23.4%

Moonshot เน้นว่าชุดทดสอบ hallucination ตั้งใจสร้างคำถามที่โมเดลมักตอบผิด ตัวเลขจึงไม่ใช่อัตราผิดพลาดในการใช้งานทั่วไป นอกจากงานเขียนโค้ดแล้ว บริษัทยังเปิดฟีเจอร์ 3D Make บน kimi.com ให้สร้างและแก้โมเดล 3 มิติ ส่งออกไปพิมพ์ 3 มิติได้

ทำไม Kimi K3.1 Pro ถูกลดความสามารถเจาะระบบ

ระหว่างพัฒนา Moonshot เห็นว่าความสามารถหาและเจาะช่องโหว่เพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ ตามการเทรน เพราะข้อมูลด้านไซเบอร์ปนอยู่ในคลังข้อมูลทั่วไปและในสภาพแวดล้อม reinforcement learning บริษัทจึงคัดข้อมูลด้านไซเบอร์ออกจากทั้งสองช่วงสำหรับรุ่น open-weight แต่เก็บงานเขียนโค้ดทั่วไปไว้

ตารางผลทดสอบ xdev-bench-hard ของ Moonshot: GPT-5.6 Sol 100, รุ่น Kimi ที่ไม่ลดความเสี่ยงไซเบอร์ 90.5, DeepSeek-V4.1-Flash 85.7, Kimi K3.1 Pro 81.0, GLM-5.3 57.1 และ Kimi K3 33.3
ผลทดสอบ xdev-bench-hard ของ Moonshot: Kimi K3.1 Pro แก้โจทย์ได้ 81.0% เทียบกับ 90.5% ของรุ่นที่ไม่ได้ลดความเสี่ยงด้านไซเบอร์ ภาพ: Moonshot AI

บน xdev-bench-hard ซึ่งเป็นชุดทดสอบภายในที่ให้เอเจนต์เขียน exploit จากช่องโหว่จริงใน Linux kernel, Node.js และซอฟต์แวร์อื่น รุ่นที่ไม่ได้ตัดข้อมูลทำได้ 90.5% ส่วน Kimi K3.1 Pro ทำได้ 81.0% แต่ยังสูงกว่า Kimi K3 ที่ทำได้ 33.3% อยู่มาก Moonshot ระบุว่าความสามารถด้านไซเบอร์ของ Kimi K3.1 Pro ยังตามหลังโมเดลแบบปิดที่เปิดให้ใช้มาแล้วอย่างน้อย 3 เดือน และตั้งหลักว่าจะไม่ปล่อยน้ำหนักโมเดลที่ขยับเพดานความสามารถด้านไซเบอร์ของทั้งวงการ แต่จะค่อย ๆ เพิ่มความสามารถด้านนี้ในโมเดลเปิด เพราะเชื่อว่าโมเดลที่รันบนเครื่องของผู้ใช้เองช่วยให้ทีมป้องกันตรวจโค้ดของตัวเองได้ รวมถึงระบบเก่าที่แทบไม่เคยถูกตรวจความปลอดภัย

ทำไมเรื่องนี้สำคัญ

Kimi K3.1 Pro เป็นโมเดลจีนอีกตัวที่ทำคะแนนงานเอเจนต์เขียนโค้ดใกล้โมเดลแบบปิดชั้นนำ ในราคาต่อโทเคนที่ต่ำกว่า และจะเปิดน้ำหนักให้รันบนเครื่องของตัวเองได้ ต่อจาก DeepSeek V4.1 Flash 1017 และ MiniMax M3.1 Flash ที่ออกมาในเดือนเดียวกัน การคัดข้อมูลไซเบอร์ออกก่อนเปิดน้ำหนักก็เป็นอีกทางหนึ่งของการคุมความเสี่ยง ในช่วงที่ OpenAI และ Anthropic เพิ่งเปิดเผยเหตุที่เอเจนต์ AI เจาะระบบจริง เช่นเหตุ Mythos 5 โจมตี GitHub

ผลต่อองค์กรไทย

  • ทีมที่ใช้ Kimi K2 ผ่าน API ควรทดสอบและย้ายไป Kimi K3 หรือ Kimi K3.1 Pro ก่อนสิ้นเดือนธันวาคม 2026 และบัญชีใหม่ที่สมัครตั้งแต่ 31 ตุลาคมจะใช้ K2 ไม่ได้
  • คิดต้นทุนใหม่ ราคา Kimi K3.1 Pro ต่ำกว่า Kimi K3 ทั้งอินพุตและเอาต์พุต งานที่ใช้ K3 อยู่จึงลดค่าใช้จ่ายได้ทันทีถ้าผลงานผ่านเกณฑ์ ส่วนรุ่น Highspeed แพงเป็นสองเท่าของรุ่นปกติ
  • งานที่ข้อมูลออกนอกองค์กรไม่ได้ รอน้ำหนักโมเดลที่จะปล่อยภายใน 4 พฤศจิกายน แล้วประเมินการรันบนเครื่องของตัวเอง ซึ่งช่วยเรื่อง PDPA แต่ต้องตรวจเงื่อนไขไลเซนส์ของน้ำหนักโมเดลก่อน
  • อย่าเชื่อ benchmark ภายในอย่างเดียว ทดสอบกับงานจริงขององค์กร โดยเฉพาะงานภาษาไทยที่ Moonshot ไม่ได้รายงานผล

ติดตามข่าว AI และโมเดลภาษาใหม่ ๆ ได้ที่หมวด AI

คำถามที่พบบ่อย

Kimi K3.1 Pro ราคาเท่าไร?

Kimi K3.1 Pro ผ่าน Kimi API คิดราคา 2 ดอลลาร์ต่อล้านโทเคนอินพุต 10 ดอลลาร์ต่อล้านโทเคนเอาต์พุต และ 0.20 ดอลลาร์สำหรับอินพุตที่แคชไว้ ส่วน kimi-k3.1-pro-highspeed ราคา 4 และ 20 ดอลลาร์ ราคาทั้งหมดยังไม่รวมภาษีตามประเทศของผู้ใช้

Kimi K3.1 Pro ดาวน์โหลดไปรันเองได้เมื่อไร?

Moonshot AI ระบุว่าจะปล่อยน้ำหนักโมเดลเต็มของ Kimi K3.1 Pro ภายใน 4 พฤศจิกายน 2026 ระหว่างนี้ใช้งานได้ผ่าน Kimi.com แอป Kimi, Kimi Work, Kimi Code และ Kimi API ตั้งแต่วันเปิดตัว

ทำไม Moonshot ลดความสามารถด้านเจาะระบบของ Kimi K3.1 Pro?

Moonshot พบว่าความสามารถหาและเจาะช่องโหว่เพิ่มขึ้นตามการเทรน เพราะมีข้อมูลด้านไซเบอร์ปนอยู่ จึงตัดข้อมูลนี้ออกจากทั้งช่วง mid-training และ reinforcement learning เพื่อไม่ให้โมเดลแบบ open-weight ขยับเพดานความสามารถด้านไซเบอร์ คะแนน xdev-bench-hard จึงเหลือ 81.0% จาก 90.5%

ผู้ใช้ Kimi K2 ต้องย้ายโมเดลเมื่อไร?

หน้าราคาของ Kimi API ระบุว่าตั้งแต่ 31 ตุลาคม 2026 ผู้ใช้ที่สมัครใหม่จะใช้โมเดลซีรีส์ K2 ไม่ได้ ผู้ใช้เดิมยังใช้ได้ แต่ Moonshot วางแผนปลดโมเดล K2 ทั้งหมดภายในสิ้นเดือนธันวาคม 2026 จึงควรทดสอบและย้ายไป K3 หรือ Kimi K3.1 Pro ล่วงหน้า

แหล่งอ้างอิง

  1. Kimi K3.1 Pro Tech Blog: Advancing Open Intelligence — Moonshot AI (Kimi)
  2. Model Inference Pricing Explanation — Kimi API Platform

บุคคล องค์กร และสถานที่ในข่าวนี้

เลือกชื่อเพื่ออ่านข่าวทั้งหมดที่กล่าวถึง ตัวเลขคือจำนวนข่าว

องค์กรและบริษัท
Moonshot AI2OpenAI67Anthropic43
ประเทศและสถานที่
จีน248
ผลิตภัณฑ์และเทคโนโลยี
GPT-6 Astra11Claude Opus 5.511Android55Windows80Apple silicon7Linux62Node.js13
กฎหมายและมาตรฐาน
PDPA145
แชร์FacebookXLINELinkedIn

พบข้อมูลคลาดเคลื่อน? แจ้งกองบรรณาธิการ