Kimi K3.1 Pro vs. Claude Fable 5.2: Benchmarks, prijzen en wanneer je welke kiest

Minder dan drie weken na elkaar brachten Moonshot AI en Anthropic elk een nieuw topmodel uit. Kimi K3.1 Pro verscheen eind oktober als Moonshots sterkste open-weightmodel, en Claude Fable 5.2 kwam op 9 november uit als Anthropics capabelste model dat algemeen beschikbaar is.

Ze mikken op vergelijkbaar werk, zoals lange agent-runnen voor code, research en kantoortaken, maar zitten aan tegenovergestelde kanten van de markt. Kimi K3.1 Pro is open-weight en kost een kwart van Fable 5.2 per token. Fable 5.2 is gesloten, duurder en, op basis van de cijfers die we hebben, sterker op de meeste taken.

In dit artikel vergelijk ik de twee op benchmarks, prijs en toegang, laat ik ze dezelfde hands-on codetest doorlopen en geef ik een aanbeveling voor welk model je wanneer gebruikt.

Wat is Kimi K3.1 Pro?

Kimi K3.1 Pro is het vlaggenschipmodel van Moonshot AI, uitgebracht op 23 oktober 2026. Het is een post-getrainde versie van Kimi K3, het Mixture-of-Experts-model met 2,8 biljoen parameters dat Moonshot in juli uitbracht, met ongeveer 104 miljard actieve parameters per token. De architectuur is ongewijzigd; de winst komt van een veel grotere ronde reinforcement learning over honderden taakdomeinen.

Het heeft een contextvenster van 1M tokens, altijd-aan "denken" (met inspanningsniveaus low, high en max), en een snellere Highspeed-variant die twee keer zo veel kost. Moonshot publiceerde de volledige weights op Hugging Face op 4 november, onder een aangepaste licentie.

Wat is Claude Fable 5.2?

Claude Fable 5.2 is Anthropics capabelste model voor algemeen gebruik, uitgebracht op 9 november 2026. Het staat boven Claude Opus 5.5 in de Claude-reeks en is gebouwd voor het zwaarste technische werk: grote migraties, agent-runs van meerdere dagen en onderzoeksproblemen. Een versie met minder waarborgen, Claude Mythos 5.2, is alleen beschikbaar voor gescreende organisaties in security en life sciences.

Fable 5.2 heeft een contextvenster van 1M tokens, 128K maximale output en instelbare inspanningsniveaus van low tot max. Het is 20% goedkoper dan Fable 5.1 en genereert tot 30% sneller output. Voor meer over wat er is veranderd, zie ons artikel over Claude Fable 5.2, en je ziet het model in actie in onze Claude Fable 5.2 API-tutorial.

Kimi K3.1 Pro vs. Claude Fable 5.2: een rechtstreekse vergelijking

Hier is de crux van deze vergelijking: er is geen gedeeld scorebord. Anthropics Fable 5.2-tabel bevat Kimi niet, en Moonshots K3.1 Pro-resultaten vergelijken met Fable 5.1, niet 5.2. Beide labs hebben wel getest tegen Claude Opus 5.5, dus ik gebruik Opus 5.5 als referentiepunt: hoe ver elk model boven of onder Opus landt op de tests van zijn eigen lab.

Dit is geen perfecte methode. De labs gebruiken verschillende testharnassen en soms verschillende versies van dezelfde benchmark, en elk getal hier is vendor-gerapporteerd. Maar het is het eerlijkste beeld dat beschikbaar is totdat er onafhankelijke resultaten komen.

Let op dat de twee labs het niet eens zijn over de scores van Opus 5.5 voor twee van de drie benchmarks. Het herinnert eraan hoeveel de setup uitmaakt. 

Agentisch coderen

Hier rapporteren de twee labs volledig verschillende benchmarks, dus het referentiepunt Opus 5.5 is al wat we hebben. In Moonshots resultaten is Kimi K3.1 Pro ongeveer gelijk aan Opus 5.5 op Terminal-Bench 4.0 (65,7% vs 66,4%) en voor op SWE-Marathon, een set meer-uur durende engineeringtaken (51,7% vs 46,3%). Maar het blijft ver achter op ProgramBench (31,5% vs 65,0%).

In Anthropics resultaten ligt Fable 5.2 voor op Opus 5.5 op beide gerapporteerde codebenchmarks: FrontierCode 2.0 (49,1% vs 45,5%) en FrontierSWE v2 (69,9% vs 62,3%).

Mijn lezing: Kimi K3.1 Pro is grofweg een coderend model van Opus-klasse, met een echte kracht in lange engineeringtaken en enkele duidelijke zwakke plekken, zoals ProgramBench. Fable 5.2 staat een trede boven Opus. Dat suggereert dat Fable 5.2 overall de sterkere coder is, al kan Kimi K3.1 Pro dichtbij komen op het soort meer-uur durende taken waarop het Opus verslaat.

Redeneren, research en kantoortaken

Fable 5.2 heeft de overhand in redeneren. Naast de voorsprong op Humanity's Last Exam met tools, scoort het veel hoger op Terminal-Bench-Science, dat wetenschappelijk onderzoek in een terminal test. Dat is Kimi K3.1 Pro's zwakste gebied: met 38,1% blijft het in Moonshots eigen tabel 25 punten achter op Opus 5.5.

Kimi K3.1 Pro is competitiever op research en documenten. Het verslaat Opus 5.5 op BrowseComp, een test om moeilijk te vinden informatie op het web te vinden (92,1% vs 90,8%), en op OfficeQA Pro, waarbij financiële pdf's worden geanalyseerd (64,4 vs 62,2). Anthropic rapporteerde geen van beide benchmarks voor Fable 5.2, dus er is geen directe vergelijking mogelijk.

Hallucinatie en 3D

Moonshots grafieken bevatten twee resultaten tegen Fable 5.1, die een hint geven hoe K3.1 Pro zich verhoudt tot de Fable-lijn:

• Hallucinatie: Op Moonshots interne Kimi Hallu Bench, een stresstest die is bedoeld om fouten uit te lokken, maakte K3.1 Pro zonder tools in 5,4% van de gevallen onjuiste claims, vergeleken met 11,4% voor Fable 5.1. Dit is Moonshots eigen test, en we hebben geen cijfer voor Fable 5.2.
• 3D-modellering: Op BenchCAD, dat het herbouwen van 3D-objecten met CAD-code test, eindigden K3.1 Pro en Fable 5.1 met tools vrijwel gelijk (92,7 vs 92,6). Anthropic rapporteert een grote sprong voor Fable 5.2 op BenchCAD, maar op een andere versie van de benchmark, dus de cijfers zijn niet vergelijkbaar.

Open weights en veiligheid

Dit is het grootste praktische verschil. De weights van Kimi K3.1 Pro staan op Hugging Face, dus je kunt het op je eigen hardware draaien, fine-tunen of via een derde partij hosten. Wees wel realistisch over de hardware: de checkpoint is ongeveer 1,56 TB, wat een multi-GPU-server betekent, geen workstation. En lees de licentie voordat je er een product op bouwt, want het is Moonshots eigen licentie, niet een standaard open-sourcelicentie.

Fable 5.2 is gesloten, maar is beschikbaar op Amazon Web Services, Google Cloud en Microsoft Azure, wat telt als je bedrijf al op een van die platforms draait.

De twee labs gaan ook anders om met risicovolle capaciteiten. Moonshot verwijderde cyberbeveiligingsdata uit de training van K3.1 Pro voordat de weights werden vrijgegeven, wat de score op een interne exploit-benchmark verlaagde van 90,5% naar 81,0%. Anthropic behoudt de volledige capaciteiten van Fable 5.2 maar blokkeert de meeste offensieve security- en research-niveau biologieverzoeken, en biedt die alleen via Mythos 5.2 aan gescreende organisaties.

Prijzen

Fable 5.2 kost vier keer zo veel per token. Voor een workload van 1 miljoen inputtokens en 250.000 outputtokens is dat ongeveer $4,50 op Kimi K3.1 Pro en $18 op Fable 5.2.

Twee dingen verkleinen het gat. Cache-reads kosten bij beide hetzelfde, dus agent-loops die dezelfde context opnieuw lezen liggen qua prijs dichter bij elkaar dan de headline-tarieven doen vermoeden. En als je werk kan wachten, brengt de batchprijs van Fable 5.2 het omlaag naar $4/$20, hetzelfde als Kimi's Highspeed-variant. De twee modellen gebruiken ook verschillende tokenizers, dus dezelfde tekst levert niet exact hetzelfde aantal tokens op.

Hands-on test: een lifsimulator bouwen

Benchmarks uit twee verschillende labs brengen je maar zo ver, dus gaf ik beide modellen dezelfde taak in dezelfde codeagent: OpenCode, op mijn Mac, met standaardinstellingen. Kimi K3.1 Pro draaide via OpenRouter en Claude Fable 5.2 via de Anthropic API, beide in hun standaardversies in plaats van de snellere varianten.

De taak is een eendelige simulatie van drie liften in een gebouw met 12 verdiepingen. Ik koos dit omdat de regels makkelijk te controleren zijn door te kijken: een lift gaat door in zijn richting zolang er verzoeken vooruit zijn, een cabine met plek rijdt nooit iemand voorbij die in zijn richting wil, en niet alle drie cabines horen dezelfde oproep achterna te zitten. Er is ook een spitsknop die in één keer 30 mensen in de lobby dropt. Hier is de prompt, letterlijk geplakt:

Build a single-file web page, index.html, with inline CSS and JavaScript. No external libraries, no network requests, no build step.

The page simulates a bank of three elevators in a 12-floor building (floors 1 to 12).

Requirements:
1. Passengers appear on random floors over time, each with a destination floor. They press the up or down call button on their floor and board an elevator going their way.
2. Each elevator holds at most 8 passengers. Show the riders inside each car and the people waiting on each floor.
3. Dispatching: an elevator keeps moving in its current direction while it has requests ahead of it in that direction, then reverses or goes idle. An elevator with room must not pass a floor where someone is waiting to go in its direction. Don't send all three elevators to the same call.
4. Animate the cars moving smoothly between floors, with doors opening and closing at each stop.
5. Show live statistics: passengers delivered, average wait time, and longest wait time.
6. Controls: a speed slider (1x to 10x), pause/resume, a "rush hour" button that adds 30 passengers on floor 1 who all want to go up, and a reset button.
7. Use a fixed random seed so the same run can be repeated after a reset.
8. It should look clean and be readable at both desktop and phone widths.

When you're done, briefly explain your dispatching logic.Mogelijk gemaakt door

Het aan de praat krijgen

Kimi K3.1 Pro was in ongeveer 9 minuten klaar bij de eerste poging. Fable 5.2 niet. Tweemaal plande het ongeveer 6 minuten, waarna OpenCode stopte zonder iets te schrijven of een fout te tonen. De waarschijnlijke oorzaak is OpenCodes standaardlimiet van 32.000 outputtokens per respons: Fable 5.2 verbruikte het hele budget met plannen voordat het code schreef. De limiet verhogen naar 128.000 loste het op, en de derde poging rondde af in 15 minuten.

Dat is geen fout in het model, maar het is goed om te weten als je Fable 5.2 in een externe codeagent probeert in de week dat het uitkwam.

Spitsuur bekijken

Hier staan beide simulatoren naast elkaar. Ik startte elk vanaf zijn eigen gezaaide toestand, drukte vervolgens tegelijk op de spitsknop en zette beide op 4x snelheid.

Een paar dingen vielen me op:

• Fable 5.2 ruimt de lobby sneller. Beide krijgen dezelfde groep van 30 personen, maar Kimi's rij op verdieping 1 blijft veel langer lang, terwijl Fable's binnen ongeveer een halve gesimuleerde minuut krimpt tot een handjevol.
• Dat komt neer op één regel. De prompt zei om niet alle drie de liften naar dezelfde oproep te sturen. Kimi K3.1 Pro nam dat letterlijk en wijst één cabine per oproep toe. Fable 5.2 las het als "verspil geen cabines" en stuurt alle drie naar een menigte die te groot is voor één cabine, en zei dat ook in de samenvatting. Beide lezingen zijn verdedigbaar, maar Fables aanpak werkt beter in de spits.
• Fable 5.2 boog ook een andere regel, en merkte dat op. Het laat een cabine een verdieping overslaan als een andere cabine daar al laadt met genoeg plek voor iedereen, wat voorkomt dat twee cabines hun deuren openen voor dezelfde mensen. Het legde de uitzondering uit en bood aan die te verwijderen.
• Fable 5.2's pagina is beter leesbaar. Het hele gebouw en de statistieken passen op één scherm, en elke passagier is een genummerde chip met zijn bestemming. Kimi K3.1 Pro's dashboard heeft meer detail, waaronder een statuspaneel per cabine, maar op een laptopscherm moet je scrollen om alle 12 verdiepingen te zien, en de passagiers in elke cabine zijn piepklein.

Beiden controleerden hun eigen werk

Geen van beide modellen schreef gewoon de code en stopte. Beide schreven testscriptjes die de simulatie urenlang lieten draaien en controleerden dat geen cabine over capaciteit ging, dat geen cabine een wachtende passagier voorbijreed die hij had moeten oppikken, en dat een reset dezelfde run reproduceerde. Beiden controleerden hun pagina's ook in een headless browser op telefoonbreedtes. In mijn eigen checks laadden beide pagina's zonder fouten, deden geen netwerkverzoeken en pasten op een telefoonscherm zonder zijwaarts scrollen.

Mijn oordeel

Beide modellen bouwden een werkende simulator. Die van Fable 5.2 ging beter om met de spits en was eenvoudiger te volgen, en het was transparanter over waar het de prompt had geïnterpreteerd. Maar het duurde langer, kost vier keer zo veel per token en had een configuratiewijziging nodig voordat het überhaupt draaide. Kimi K3.1 Pro werkte out-of-the-box en volgde de regels letterlijker.

Voor een kwart van de prijs komt Kimi K3.1 Pro dichterbij dan het prijsverschil doet vermoeden. Dit is één taak, één keer per model, dus zie het als een eerste indruk in plaats van een benchmark.

Wanneer kies je Kimi K3.1 Pro vs. Claude Fable 5.2

Kies Kimi K3.1 Pro als...

• Kosten tellen. Voor een kwart van de prijs van Fable 5.2 is het moeilijk te verslaan voor agentwerk met hoog volume.
• Je zelf wilt hosten, fine-tunen of het model op je eigen infrastructuur wilt houden.
• Je taken lang maar goed gedefinieerd zijn, zoals meer-uur durende engineeringjobs, webresearch of analyse van financiële documenten.

Kies Claude Fable 5.2 als...

• Je de sterkste resultaten nodig hebt op moeilijk redeneren, wetenschappelijk werk of computergebruik.
• Je consistente codeprestaties over taaktypen nodig hebt. Kimi K3.1 Pro heeft grote gaten op sommige codebenchmarks, waar het zelfs achter Opus 5.5 blijft.
• Je het nodig hebt op AWS, Google Cloud of Azure, of binnen de Claude-apps en Claude Code.

Er is ook een middenweg. Als Fable 5.2 meer is dan je nodig hebt, kost Claude Opus 5.5 $4/$20, twee keer Kimi's prijs, en we hebben het rechtstreeks met Kimi vergeleken in ons artikel Kimi K3.1 Pro vs. Claude Opus 5.5.

Tot slot

Op basis van de cijfers die we hebben, is Claude Fable 5.2 het sterkere model, vooral in redeneren, wetenschap en computergebruik. Maar Kimi K3.1 Pro hoeft niet te winnen om voor veel werk de betere keuze te zijn. Het is grofweg Opus-klasse op coderen en research, het kost een kwart van Fables prijs en je kunt het downloaden.

Mijn eigen liftentest wees dezelfde kant op: Fable 5.2 bouwde de betere simulator, maar Kimi K3.1 Pro kwam verrassend dichtbij voor een kwart van de prijs, en werkte out-of-the-box.

Wil je zelf met dit soort modellen aan de slag, dan is onze track Developing AI Applications een goed startpunt.