Kimi K3.1 Pro 正式发布：3万亿参数开源旗舰，代码与3D能力逼近闭源顶尖

2026年10月24日凌晨，月之暗面正式发布了 K3.1 系列的首个模型——Kimi K3.1 Pro。这是一款 3 万亿级参数规模的开源模型，支持 100 万 token 上下文窗口，继续保持着“全球参数规模最大开源模型”的纪录[citation:7][citation:10]。与上一代 K3 相比，K3.1 Pro 在代码编写、3D 创作、金融研究等长程任务上的能力有了显著跃升，多项基准测试成绩已经逼近甚至超越部分闭源旗舰模型。

一、核心规格：3T 参数 + 1M 上下文

Kimi K3.1 Pro 延续了 K3 的 3T 级参数路线，原生支持视觉理解，上下文窗口达到 100 万 token[citation:8]。官方将其定位为“迄今能力最强的旗舰模型”，并同步推出了高速版 Kimi K3.1 Pro Highspeed，在保持同等智能水平的前提下，输出速度约为标准版的 2 至 3 倍[citation:13]。

即日起，用户可以通过以下渠道使用 K3.1 Pro：

• Kimi 产品矩阵：Kimi 移动端（iOS / Android / HarmonyOS）、Kimi Work 桌面端（v3.1.0+）、Kimi Code[citation:2]
• Kimi API：模型名称为 kimi-k3.1-pro 和 kimi-k3.1-pro-highspeed[citation:8]
• 企业版：Kimi Enterprise 管理员可为组织启用，默认关闭[citation:2]

完整模型权重将于 2026 年 11 月 4 日前发布，延续了 K3 系列的开源策略[citation:2][citation:10]。

二、能力跃升：从“能用”到“接近闭源顶尖”

代码与 Agent 能力

在 Terminal-Bench 4.0 评测中，K3.1 Pro 得分 65.7%，超过 GPT-6 Astra 的 58.2%，与 Claude Opus 5.5 的 66.4% 仅有微弱差距。在内部基准 Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon 中，K3.1 Pro 得分 61.2%，高于 K3 的 55.95%[citation:13]。长程编码能力经过大规模强化学习进一步增强，能够完成更长时间的多步骤复杂任务[citation:7]。

社区反馈也印证了这一点。有开发者在论坛表示，一道此前用 DeepSeek 和 K3 轮番跑了几小时都没做出来的 CTF 题，K3.1 Pro 上线后“几分钟就给秒了”。

3D 创作与空间推理

K3.1 Pro 可以根据一段文字描述、一张草图或参考图，推断物体的形状、比例和空间关系，直接操作专业建模软件生成可用的 3D 模型，并支持在线预览、编辑和 3D 打印导出[citation:7][citation:13]。

在 BenchCAD 基准测试中，K3.1 Pro 借助工具得分 92.7%，接近 Claude Opus 5.5 的 96.2% 和 GPT-6 Astra 的 95.9%[citation:13]。 和 Kimi App 已同步上线 3D Make 功能，用户可以体验从文字到可交互 3D 场景的完整流程。

金融研究与建模

金融是 K3.1 Pro 重点发力的方向之一。在 OfficeQA Pro v2 基准测试中，K3.1 Pro 得分 64.4，取得当前最优成绩。在内部金融基准上，财务建模、金融研究、商业运营三项分别较 K3 提升 14%、20% 和约 4.2 倍[citation:13]。

官方演示显示，模型能够端到端完成从检索资料、跨文档核对数据，到搭建财务模型并进行盈利分析的完整工作流[citation:7]。

事实准确性

在内部压力测试 Kimi Hallu Bench Hard 中，K3.1 Pro 的单项事实陈述错误率从 K3 的 23.4% 降至 8.3%，幻觉问题得到明显改善[citation:13]。

三、定价与可用性：能力上去了，价格也上去了

K3.1 Pro 的 API 定价如下[citation:13]：

这一定价在社区中引发了争议。有用户指出，缓存命中 1.3 元/百万 token 的价格约为 GLM5.3 Flash 的十倍，而 Agent 调用场景下缓存命中量动辄上亿，成本压力不小[citation:14]。也有观点认为，K3.1 Pro 的定位是旗舰级模型，对标的是 GPT-6.1 Sol 和 Claude Sonnet 5.5 级别的产品，价格与之持平并不意外，但“能不能打得过”仍需实际检验[citation:14]。

Kimi 产品线目前没有 Flash 级别的廉价模型，这意味着预算敏感的用户要么接受较高的 API 成本，要么等待后续可能推出的轻量版本。

四、评测表现速览

数据来源：凤凰网科技报道[citation:13]

此外，社区消息称 K3.1 Pro 在 AA 综合智能指数上打出 55 分，位列全球第 4、开源模型第 1[citation:3]。这一数据尚未在官方渠道确认，但反映了社区对模型综合能力的积极评价。

五、安全与开源策略

K3.1 Pro 的官方博客特别提及了网络安全能力的设计取舍。官方表示，K3.1 Pro 的进攻性网络能力“按设计低于我们管线所能产出的水平”，且仍落后于前沿闭源模型。同时，月之暗面计划逐步提升开放权重中的网络能力，理由是：当能力强大的模型是开源的、运行在用户自控的基础设施上时，更多团队能够审计他们维护的代码——包括那些很少接受专门安全审查的遗留系统[citation:2]。

这一定位延续了 Kimi 在开源与安全之间的平衡思路：不追求在敏感能力上领先，但确保模型在防御性用途上足够可用。