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Notícia · Amazon Web Services · 2 min de leitura

Data do fato: · Publicado:

AWS adiciona o modelo Kimi K3.1 Pro Highspeed ao Amazon Bedrock

A AWS publicou em 10 de novembro de 2026 detalhes sobre o Kimi K3.1 Pro Highspeed, um modelo da Moonshot AI na Amazon Bedrock que gera respostas de 2 a 3 vezes mais rápido que a versão anterior, mantendo uma janela de contexto de 1 milhão de tokens.

A Amazon Web Services publicou em 10 de novembro de 2026 um post no blog apresentando o Kimi K3.1 Pro Highspeed, um modelo aberto da Moonshot AI, na Amazon Bedrock. Segundo o anúncio da AWS sobre o Kimi K3.1 Pro Highspeed, a nova versão gera respostas de 2 a 3 vezes mais rápido que o Kimi K3.1 Pro anterior, mantendo uma janela de contexto de 1 milhão de tokens e processando os dados dentro do limite da AWS.

O que está mudando

  • Uma janela de contexto de 1 milhão de tokens.
  • Geração de respostas de 2 a 3 vezes mais rápida que o Kimi K3.1 Pro anterior.
  • Três níveis de preço: Priority, Standard e Flex, com o Flex custando a metade da tarifa do Standard.
  • Três perfis de inferência entre regiões: global, somente EUA e somente Índia.
  • Suporte às APIs Chat Completions, Responses, Converse e Invoke, além de chamadas de ferramentas, saída estruturada, entrada de imagem e streaming.

O que isso significa para quem constrói com IA

Para equipes que trabalham na Bedrock, o Highspeed oferece uma alternativa de peso aberto mais rápida e barata aos modelos dos laboratórios de ponta dos Estados Unidos para tarefas de código e agentes. A AWS posiciona o modelo para tarefas agênticas de longa duração, modelagem financeira, documentos de escritório e tarefas de programação que incluem motores de jogos e CAD. A menor latência somada aos preços em camadas, especialmente a camada Flex com desconto, dá a quem constrói mais espaço para rodar sessões de agentes mais longas sem aumentar os custos.

Tratamento de dados

A AWS afirma que os dados dos clientes processados pelo Kimi K3.1 Pro Highspeed permanecem dentro do limite de dados da AWS, não são compartilhados com a Moonshot AI e não são usados para treinar o modelo, com retenção de dados zero. Essa garantia dá a quem constrói um compromisso de residência de dados além do próprio modelo de peso aberto, em vez de depender só das políticas do fornecedor.


Fontes

Escrito com ajuda de IA, apenas a partir das fontes listadas acima. Antes de ir ao ar, verificações automáticas conferiram as datas, as fontes e todas as versões de idioma.

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