月之暗面发布 Kimi K3.1 Pro 混合专家模型

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Moonshot AI 发布 Kimi K3.1 Pro：一款总参数 2.8T/激活参数 104B（MoE）且支持 100 万上下文的模型

作者

Asif Razzaq

2026年10月23日

在 Google 上添加为首选来源

月之暗面（Moonshot AI）刚刚发布了 Kimi K3.1 Pro，这是其 K3.1 系列中的首款模型。Kimi K3.1 Pro 是一款 3T 级开源权重*模型，拥有 100 万 token 的上下文窗口。Moonshot 团队将其定位为在编程、智能体和知识基准测试中对标最强闭源模型的竞品。对开发者而言，它的 API 定价比 K3 更便宜，且开源权重暂未发布。*开源权重预计于 2026 年 11 月发布。

简述

规模：总参数 2.8T，激活参数 104B（MoE），1M token 上下文。
运行环境：目前基于 Kimi API。对于 K3，Moonshot 推荐使用 64 个以上加速器的超级节点，配备 MXFP4 权重和 MXFP8 激活。并非单 GPU 模型。
性能：在终端编程方面接近专有前沿模型；在科学终端任务上落后于它们。
最佳表现：SWE-Marathon 得分为 51.7，领先于 Kimi 图表中的所有模型（官方自测数据）。
最差表现：Terminal-Bench Science 0.1 得分为 38.1，而 Kimi 图表中 GPT-6 Astra 的得分为 68.1。

什么是 Kimi K3.1 Pro？

Kimi K3.1 Pro 是 Kimi K3 的后训练版本，具有大得多的后训练算力。Moonshot 团队在数百个下游领域中进行了联合强化学习。为了支持这一点，Moonshot 团队优化了强化学习框架、长文本推理、沙箱基础设施以及 rollout 调度。

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基础 K3 架构使用了 Kimi Delta Attention (KDA) 和 Attention Residuals (AttnRes)。它通过 Stable LatentMoE 框架激活了 896 个专家中的 16 个。根据快速入门文档，该模型可以通过 API 接收文本、图像和视频。

Moonshot 团队还推出了 Kimi K3.1 Pro Highspeed。根据 Moonshot 官方博客，它的运行速度快 2 到 3 倍。

Kimi K3.1 Pro 在基准测试中的表现如何？

以下所有数字均为 Moonshot 官方自测，于

max

推理工作量，主要使用 Claude Code 测试框架。

编程：在 Terminal-Bench 4.0 上，K3.1 Pro 得分为 65.7%。这仅落后于 Kimi 图表中得分为 66.4% 的 Claude Opus 5.5。在 SWE-Marathon 上它以 51.7 分领先，超过了 Opus 5.5 的 46.3 分。在内部基准测试 Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon 上，它的得分为 61.2，高于 K3 的 55.95。
科学：Terminal-Bench Science 0.1 是明显的短板。K3.1 Pro 得分为 38.1，而 Kimi 图表中 GPT-6 Astra 为 68.1，Opus 5.5 为 63.3。
3D 和 CAD：在使用工具的 BenchCAD 上，K3.1 Pro 得分为 92.7。Opus 5.5 得分为 96.2，GPT-6 Astra 得分为 95.9。在不使用工具的情况下，K3.1 Pro 得分为 72.8，接近 Opus 5.5 的 73.0。
金融：K3.1 Pro 在 OfficeQA Pro v2 上报告了最先进的 64.4 分。它在 Frontier Finance 上的得分为 58.6。在内部金融测试中，相比 K3，其建模能力提升了 7.2 分，研究能力提升了 11.6 分。
幻觉：在内部压力测试 Kimi Hallu Bench Hard 上，声明级幻觉率从 23.4%（K3）降至 8.3%。这大致相当于 Moonshot 所引用的 65% 的降幅。GPT-6 Astra 在同一测试中仍取得了更低的 5.5%。

Kimi K3.1 Pro 如何应对网络安全风险？

对于开源权重版本，Moonshot 从中期训练和强化学习中移除了与网络安全相关的数据。在其内部的 xdev-bench-hard 上，未过滤的检查点在 pass@3 下解决了 90.5% 的问题。已发布的 K3.1 Pro 解决了 81.0% 的问题。Moonshot 表示，它在进攻性网络安全任务上仍然落后于前沿专有模型。

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开发者如何访问 Kimi K3.1 Pro？

该模型已在 Kimi.ai、Kimi Work、Kimi Code 和 Kimi API 上线。API ID 分别为

kimi-k3.1-pro

和

kimi-k3.1-pro-highspeed

。该端点兼容 OpenAI。

K3.1 Pro 的定价为每百万 token 输入 2.00 美元、输出 10.00 美元。缓存命中费用为 0.20 美元。高速模式的费用为输入 4.00 美元、输出 20.00 美元。K3 本身的定价为 3.00 美元和 15.00 美元。

来自快速入门的实际限制：

思考模式始终开启。推理工作量为

low

high

或

max

（默认值为

max

温度 1.0 和 top-p 0.95 是固定的。
输出默认值为 131,072 个 token，最高可达 1,048,576 个。
最低充值 1 美元后即可解锁访问权限。
视觉输入不接受公开的图片 URL。请使用 base64 或已上传的文件 ID。

它与竞争模型的对比如何？

*数据取自 Kimi 的对比图表；未经竞争对手官方页面证实。

有哪些局限性？

权重尚未公开，因此目前无法进行自托管。
2.8T 的规模指向多节点、超级节点级别的服务。
重科学的终端工作落后于 GPT-6 Astra 和 Opus 5.5 超过 25 分。
几项声称的胜利来自内部基准测试。
对于 K3，Moonshot 曾警告称，在测试框架中丢弃推理历史会导致输出不稳定。K3.1 Pro 的文档也建议返回完整的助手消息。

核心要点

Kimi K3.1 Pro：总计 2.8T，激活 104B，1M 上下文。
Terminal-Bench 4.0 得分为 65.7%，落后 Opus 5.5 0.7 个百分点。
领跑 SWE-Marathon（51.7）；在 Terminal-Bench Science 上表现糟糕（38.1）。
API 费用为每百万 token 2/10 美元，比 K3 便宜。
预计于 2026 年 11 月开放权重。

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Asif Razzaq

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Asif Razzaq 是 Marktechpost AI Media Inc. 的首席执行官。作为一名富有远见的创业者和工程师，Asif 致力于利用人工智能造福社会。他最近的项目是推出了人工智能媒体平台 Marktechpost，该平台以深入报道机器学习和深度学习新闻而脱颖而出，这些报道既具有扎实的技术性，又易于广大受众理解。该平台每月浏览量超过 200 万次，彰显了其在受众中的受欢迎程度。

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