Kimi K3.1 Pro Nedir? Açık Ağırlıklı Yeni Model Ücretsiz Kullanılabilir mi?
Moonshot AI'ın 2,8 trilyon parametreli Kimi K3.1 Pro'su indirilebiliyor ve web'de ücretsiz denenebiliyor. Opus 5.5 ve GPT-6 Astra ile kıyas, fiyat, lisans.
Kısmen evet. Kimi K3.1 Pro, Moonshot AI'ın Ekim 2026 sonunda tanıttığı ve Kasım'ın ilk haftasında ağırlıklarını Hugging Face'te herkese açtığı yeni modeli. Kimi'nin web sitesindeki ücretsiz planda sınırlı kullanım hakkıyla denenebiliyor. API ise ücretli: 1 milyon token girdi 2 dolar, çıktı 10 dolar. Ağırlıkları indirmek de ücretsiz, ama dosyaların toplamı yaklaşık 1,56 terabayt; bu modeli kişisel bir bilgisayarda çalıştırmak pratikte mümkün değil. Moonshot'un kendi ölçümlerine göre model bazı testlerde Claude Opus 5.5 ve GPT-6 Astra'yı geçiyor, bazılarında geride kalıyor. Bu yazıda Kimi K3.1 Pro'yu nasıl kullanabileceğini, rakipleriyle karşılaştırmasını, lisansını ve öğrenci için ne anlama geldiğini Moonshot AI'ın model kartı, lisans metni ve fiyat sayfalarına dayanarak anlatıyoruz (kaynaklar 7 Kasım 2026'da okundu).
Kimi K3.1 Pro tek bakışta
| Özellik | Kimi K3.1 Pro |
|---|---|
| Geliştirici | Moonshot AI |
| Ağırlıklar Ağırlıklar Modelin eğitimde öğrendiği her şeyin sayılara dökülmüş hâli; indirilebiliyorsa model kendi bilgisayarında çalıştırılabilir. TeknikSinir ağındaki parametrelerin (milyarlarca sayı) eğitim sonunda aldığı değerler. "Açık ağırlık", bu dosyaların indirilebilmesi demek; eğitim kodu ve verisi açık olmayabilir. | İndirilebilir, 1,56 TB |
| Parametre Parametre Modelin büyüklüğünü anlatan sayı; kabaca modelin içindeki ayarlanabilir düğme sayısı. TeknikSinir ağında eğitimle değeri belirlenen sayıların toplamı. Uzman karışımı (MoE) modellerde her kelimede bunların yalnız bir kısmı (etkin parametre) çalışıyor; bu yüzden toplam sayı tek başına hızı ya da maliyeti göstermiyor. | 2,8 trilyon |
| Bağlam penceresi Bağlam penceresi Modelin bir konuşmada aynı anda aklında tutabildiği metin miktarı; sınır aşılırsa en baştakiler görülmez olur. TeknikModelin tek bir istekte işleyebildiği en fazla token sayısı; gönderilen metin, ekler ve konuşma geçmişi bu sınıra sayılır. Token kelimenin bir parçası: Türkçede bir kelime çoğu zaman birkaç token. | 1 milyon token |
| Girdi | Metin ve görsel |
| API fiyatı (1 milyon token) API fiyatı (1 milyon token) Yazılımcıların modeli kendi uygulamalarına bağlayıp kullandıkça ödediği ücret; sohbet uygulamasının aylık aboneliğinden ayrı. TeknikÜcret işlenen token sayısına göre: gönderilen metin (girdi) ve üretilen metin (çıktı) için ayrı birim fiyat var, genellikle 1 milyon token başına dolar olarak veriliyor. | 2 $ girdi, 10 $ çıktı |
| Lisans | Kimi K3.1-Pro Lisansı |
Model bir uzman karışımı (MoE) modeli: 2,8 trilyon parametresinin her kelimede yalnız 104 milyarı çalışıyor. Bu yüzden büyüklüğüne göre daha hızlı ve ucuz çalışabiliyor. Moonshot, K3.1 Pro'yu Kimi K3'ün üzerine büyük ölçekli pekiştirmeli öğrenmeyle geliştirdi ve K3.1 serisinin ilk modeli olarak tanıtıyor.
Ücretsiz kullanılabilir mi?
Kimi K3.1 Pro'ya üç yoldan ulaşılıyor:
| Yol | Ücret |
|---|---|
| Kimi web ve Kimi Work | Ücretsiz planda sınırlı |
| Kimi API | Kullandıkça öde |
| Ağırlıkları indirmek | Ücretsiz, donanım pahalı |
Web ve Kimi Work: Kimi'nin fiyat sayfasına göre ücretsiz plan, K3.1 Pro'yu web'de ve Kimi Work'te "sınırlı kullanım" ile sunuyor; sınırın ne kadar olduğu yazmıyor. Ücretsiz planda Kimi Code, daha hızlı Highspeed sürümü ve ajan özelliklerinin çoğu yok. Ücretli planlar yıllık ödemede aylık karşılığıyla şöyle:
| Plan | Aylık | Öne çıkan |
|---|---|---|
| Plus | 15 $ | Kimi Code |
| Pro | 31 $ | Highspeed sürüm |
| Max | 79 $ | 1 milyon tokenlık sohbet |
| Ultra | 159 $ | En yüksek ajan kredisi |
API: 1 milyon token için girdi 2 dolar, önbellekten okunan girdi 0,20 dolar, çıktı 10 dolar. Bu, önceki model Kimi K3'ün fiyatından üçte bir daha düşük. Highspeed sürümde girdi ve çıktı fiyatı iki katı. Fiyat, 1 milyon tokenlık bağlam penceresinin her yerinde aynı. API'yi açmak için hesaba en az 1 dolar yüklemek gerekiyor; ücretsiz deneme kredisinden söz edilmiyor. Modelde düşünme her zaman açık; düşünme düzeyi düşük, yüksek ve en yüksek olarak seçilebiliyor.
İndirme: Ağırlıklar Hugging Face'te herkese açık, indirmek için başvuru istenmiyor. Ama 96 dosyadan oluşan yaklaşık 1,56 terabaytlık bu modeli çalıştırmak, veri merkezi düzeyinde çok sayıda GPU gerektiriyor.
Opus 5.5 ve GPT-6 Astra ile karşılaştırma
Moonshot'un model kartında yayımladığı puanlardan seçtiklerimiz:
| Test | K3.1 Pro | Opus 5.5 | GPT-6 Astra |
|---|---|---|---|
| Terminal-Bench 4.0 Terminal-Bench 4.0 Bilgisayarın komut ekranında, fare kullanmadan, yalnız yazarak gerçek işleri bitirme sınavı. TeknikAjanların komut satırı ortamlarında, gerçek iş akışlarından esinlenen zor görevleri çözmesini ölçen test ailesi; her görevin kendi ortamı, insan yazımı bir çözümü ve doğrulama testleri var. | 65,7 | 66,4 | 58,2 |
| DeepSWE v1.1 DeepSWE v1.1 Yapay zekânın gerçek yazılım projelerinde saatler süren, çok adımlı işleri bitirebilme sınavı. TeknikGerçek dünyadan alınmış, uzun soluklu yazılım mühendisliği görevlerinden oluşan ajan testi; tek bir hatayı düzeltmekten çok, birçok adım süren büyük işleri ölçüyor. | 75,5 | 74,2 | 74,1 |
| BrowseComp BrowseComp İnternette bulunması çok zor bilgileri sabırla arayıp bulma sınavı. TeknikOpenAI'ın 2025'te yayımladığı, 1.266 sorudan oluşan web araştırma testi. Cevaplar kısa ve kolay doğrulanıyor, ama bulmak için çok sayıda sayfayı gezip ipuçlarını birleştirmek gerekiyor. | 92,1 | 90,8 | 91,5 |
| HLE (araçlı) HLE (araçlı) "İnsanlığın son sınavı": matematikten insan bilimlerine onlarca alanda uzmanların yazdığı, çok zor akademik sorulardan oluşan sınav. TeknikHumanity's Last Exam; Center for AI Safety ve Scale AI'ın hazırladığı 2.500 soruluk test. Bir kısmı görsel içeriyor. Araçsız sürümde model yalnız kendi bilgisiyle, araçlı sürümde web araması ve kod çalıştırma gibi araçlarla cevaplıyor; iki puan birbiriyle karşılaştırılmıyor. | 70,0 | 67,7 | 57,2 |
| HLE (araçsız) HLE (araçsız) "İnsanlığın son sınavı": matematikten insan bilimlerine onlarca alanda uzmanların yazdığı, çok zor akademik sorulardan oluşan sınav. TeknikHumanity's Last Exam; Center for AI Safety ve Scale AI'ın hazırladığı 2.500 soruluk test. Bir kısmı görsel içeriyor. Araçsız sürümde model yalnız kendi bilgisiyle, araçlı sürümde web araması ve kod çalıştırma gibi araçlarla cevaplıyor; iki puan birbiriyle karşılaştırılmıyor. | 51,1 | 59,8 | 53,6 |
| GPQA-Diamond GPQA-Diamond Biyoloji, fizik ve kimyada uzmanların hazırladığı, internette aranarak kolayca bulunamayan zor sorular. TeknikGPQA (Graduate-Level Google-Proof Q&A) testinin en zor ve en temiz 198 soruluk alt kümesi; dört şıklı, alan uzmanlarınca yazılmış lisansüstü düzey sorular. Üst modeller artık bu testte yüzde 90'ın üzerinde. | 94,2 | 93,9 | 96,1 |
| OSWorld-2.1 OSWorld-2.1 Yapay zekânın ekrana bakıp fareyle ve klavyeyle bir insan gibi bilgisayar kullanabilme sınavı. TeknikGerçek bir işletim sistemi ortamında, ekran görüntülerine bakarak uygulamalarla iş yapmayı ölçen bilgisayar kullanımı testi. Sürümler arasında görev seti değişebildiği için farklı sürümlerin puanları birebir karşılaştırılmamalı. | 79,6 | 81,8 | 75,8 |
| ExploitGym ExploitGym Bilinen bir güvenlik açığının gerçek bir saldırıya dönüştürülüp dönüştürülemeyeceğini, yani açığın ne kadar tehlikeli olduğunu ölçen sınav. TeknikAjana bir güvenlik açığı ve onu tetikleyen örnek girdi (PoC) veriliyor; korunan bir bayrağı (flag) okuyan çalışan bir istismar yazması bekleniyor. C/C++ programları, V8 JavaScript motoru ve Linux çekirdeğinden gerçek açıklar içeriyor. | 20,7 | 34,5 | 42,4 |
Tablodan çıkan tablo şu:
- İnternette araştırma ve araç kullanımında güçlü. Zor bilgiyi web'de bulma testi BrowseComp'ta ve arama ile kod çalıştırabildiği HLE sürümünde K3.1 Pro önde.
- Kodlamada başa baş. Terminal-Bench 4.0'da Opus 5.5'e çok yakın, DeepSWE'de az farkla önde.
- Kendi bilgisiyle cevaplamada geride. Araç kullanmadan çözülen HLE'de Opus 5.5'in belirgin gerisinde.
- Siber güvenlikte açıkça geride. Yazılım açığı istismarını ölçen ExploitGym'de iki rakibin de çok gerisinde.
Bu puanlar Moonshot'un kendi ölçümü ve bazı testlerde ayarlar farklı: model kartına göre Kimi, Terminal-Bench ve DeepSWE'de Claude Code ortamında çalıştırıldı. Tek bir puan farkına bakarak "daha iyi" demek yerine, işine yakın testlere bak. Opus 5.5'i Claude Opus 5.5 Nedir?, GPT-6 Astra'yı GPT-6 Astra Nedir? yazılarında anlattık.
Açık ağırlık ne işe yarıyor?
Açık ağırlık, eğitilmiş modelin dosyalarının indirilebilmesi demek. Bu, kaynak kodun ve eğitim verisinin de açık olduğu anlamına gelmiyor. Asıl önemi, modeli kendi altyapında çalıştırabilmek:
- Veri dışarı çıkmıyor. Bir kurum modeli kendi sunucusunda çalıştırırsa yazılan metin başka bir şirkete gitmiyor. Türkiye'de EVREN gibi platformlar da açık ağırlıklı modelleri yurt içindeki kendi altyapısında sunuyor; ayrıntıları EVREN Nedir? yazısında anlattık.
- Uyarlanabiliyor. Model, bir alana özgü veriyle ek eğitimden geçirilebiliyor.
- Fiyat rekabeti oluşuyor. Lisans izin verdiği için Moonshot dışındaki şirketler de modeli kendi altyapılarında sunabiliyor.
Model kartı, modeli sunucuda çalıştırmak için vLLM, SGLang ve TokenSpeed araçlarını öneriyor. Ağırlıklar MXFP4 biçiminde: sayıların daha az bit ile saklandığı, belleği azaltan bir yöntem. Hugging Face'te başka kullanıcıların yüklediği küçültülmüş sürümler de var; bunlar Moonshot'un resmî dosyaları değil. Resmî depo moonshotai/Kimi-K3.1-Pro. Açık modellerin genel mantığını Açık Kaynak Yapay Zeka Modelleri Nedir? yazısında anlattık.
Lisans: kim serbestçe kullanabilir?
Kimi K3.1-Pro Lisansı, modeli kullanma, kopyalama, değiştirme, dağıtma ve ticari olarak satma hakkı veriyor. İki büyük ölçekli durum için ek koşul var:
- Model hizmeti satan büyük şirketler: Modeli başkalarına API gibi doğrudan kontrol edilebilir bir hizmet olarak sunan ve son 12 ayda geliri 20 milyon doları aşan bir şirket, ticari kullanımdan önce Moonshot ile ayrı bir anlaşma yapmak zorunda.
- Çok büyük ürünler: Ayda 100 milyondan fazla aktif kullanıcısı ya da aylık 20 milyon dolardan fazla geliri olan bir ticari üründe "Kimi K3.1-Pro" adının arayüzde belirgin biçimde gösterilmesi gerekiyor.
Kurum içi kullanım, yani modelin ya da çıktılarının dışarıya sunulmadığı kullanım, bu iki koşuldan muaf. Bir öğrenci projesi, araştırma ya da küçük bir girişim için lisans pratikte bir engel çıkarmıyor. Lisansa göre model ve çıktıları "olduğu gibi" sunuluyor; Moonshot hiçbir garanti vermiyor.
Öğrenci için ne işe yarar?
- Ücretsiz deneme. Web'deki ücretsiz planla uzun bir makaleyi ya da ders notunu özetletmeyi, bir konuyu araştırtmayı deneyebilirsin; kullanım sınırı belirtilmediği için yoğun kullanımda sınıra takılabilirsin.
- Ucuz API. Bir dönem projesinde ya da hackathon prototipinde güçlü bir modele düşük maliyetle bağlanmak için kullanılabilir.
- Araştırma. Açık ağırlık, modeli inceleyen ya da uyarlayan akademik çalışmalara imkân veriyor; bunun için üniversitenin yüksek başarımlı hesaplama altyapısı gerekir.
Kimi asistanının genel özelliklerini, dosya yükleme sınırlarını ve ajan özelliklerini Kimi Nedir? yazısında anlattık.
Dikkat edilecekler
- Puanlar şirketin kendi ölçümü. Bağımsız ölçümler çıktıkça tablo değişebilir.
- Gizlilik politikasını oku. Kimi'nin web sitesine ve API'sine yazdığın metin Moonshot AI'ın sunucularında işleniyor. Kişisel ya da hassas bilgi paylaşmadan önce hizmetin gizlilik politikasını kontrol et.
- Resmî dosyayı kullan. Başka kullanıcıların yüklediği kopyalar Moonshot'un denetiminde değil ve değiştirilmiş olabilir; indireceksen moonshotai deposunu kullan.
- Ödev kuralları geçerli. Yapay zekayı derste ve ödevde kullanırken dersin kurallarına uy; ayrıntılar Ödev ve Sınav Hazırlığında Yapay Zeka yazısında.
Kurum ya da iş yeri adına kullanırken
Açık ağırlık, kurumlar için çekici bir seçenek: model kurumun kendi sunucusunda çalışırsa veri dışarı çıkmıyor. Ama staj yaptığın yerde Kimi'nin web sitesini ya da API'sini kişisel hesabınla kullanmak bambaşka bir durum. Kurum adına yapay zeka kullanmadan önce üç soruyu netleştir:
- Veri kimin? Kurum adına yaptığın işte metin, tablo, kod ya da belge çoğu zaman sana değil; kuruma, müşterisine ya da iş ortağına aittir.
- Yazılı bir yapay zeka politikası var mı? Varsa oku. Yoksa işe başlamadan önce yöneticine ya da sorumlu birime sor.
- Hangi araç, hangi hesap, hangi bilgi? Politika belirli araçlara, kurumsal hesaplara ya da belirli bilgi türlerine izin veriyorsa yalnızca o sınırlar içinde kullan. Kişisel hesabınla kurum verisi girmek, iyi niyetle yapılsa bile kurala aykırı olabilir.
KVKK'nın 2026'da yayımladığı iş yeri dokümanı, kurumun bilgisi ve onayı dışında kullanılan yapay zeka araçlarını, yani gölge yapay zekayı, kişisel veriler ve ticari sırlar için başlıca risklerden biri olarak ele alıyor. Kurumların bu kuralları nasıl yazdığını Şirketler İçin Yapay Zeka Politikası yazısında anlattık.
Sıkça sorulan sorular
Kimi K3.1 Pro nedir?
Moonshot AI'ın Ekim 2026 sonunda tanıttığı, ağırlıkları indirilebilen, metin ve görsel anlayabilen büyük dil modeli. 2,8 trilyon parametreli bir uzman karışımı modeli ve 1 milyon tokenlık bağlam penceresi var.
Kimi K3.1 Pro ücretsiz mi?
Kimi'nin web sitesinde ve Kimi Work'te ücretsiz planda sınırlı kullanımla denenebiliyor. API ücretli; 1 milyon token girdi 2 dolar, çıktı 10 dolar. Ağırlıkları indirmek ücretsiz.
Kimi K3.1 Pro'yu kendi bilgisayarımda çalıştırabilir miyim?
Pratikte hayır. Ağırlıklar yaklaşık 1,56 terabayt ve modeli çalıştırmak veri merkezi düzeyinde çok sayıda GPU gerektiriyor.
Kimi K3.1 Pro, Claude Opus 5.5'ten iyi mi?
Moonshot'un ölçümlerine göre internette araştırma ve araç kullanılan testlerde önde, kendi bilgisiyle cevaplama ve siber güvenlik testlerinde geride; kodlamada başa baş. Hangisinin daha iyi olduğu yapacağın işe bağlı.
Kimi K3.1 Pro ticari projede kullanılabilir mi?
Evet. Lisans ticari kullanıma izin veriyor; yalnız yıllık geliri 20 milyon doları aşan model hizmeti şirketleri ayrı anlaşma yapmak, çok büyük ürünler de model adını arayüzde göstermek zorunda.
Kimi K3 ile farkı ne?
K3.1 Pro, Kimi K3'ün üzerine büyük ölçekli pekiştirmeli öğrenmeyle geliştirilen ve K3.1 serisini başlatan model. Moonshot onu şimdiye kadarki en yetenekli 3 trilyon parametre sınıfı modeli olarak tanıtıyor. API fiyatı da K3'ten üçte bir daha düşük.
