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	<title>Kimi K3.1 Pro &#8211; mylogs.cn</title>
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		<title>Kimi K3.1 Pro发布：3万亿参数叫板GPT-6</title>
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		<dc:creator><![CDATA[steve, zhang]]></dc:creator>
		<pubDate>Sat, 24 Oct 2026 03:17:00 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[科技]]></category>
		<category><![CDATA[3D生成]]></category>
		<category><![CDATA[AI基准]]></category>
		<category><![CDATA[Kimi K3.1 Pro]]></category>
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		<category><![CDATA[月之暗面]]></category>
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					<description><![CDATA[3万亿参数，开放权重 2026年10月24日凌晨，月之暗面（Moonshot AI）正式发布 Kimi K3. [&#8230;]]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[<h2 class="wp-block-heading">3万亿参数，开放权重</h2>
<p class="wp-block-paragraph">2026年10月24日凌晨，月之暗面（Moonshot AI）正式发布 Kimi K3.1 系列的首个模型 Kimi K3.1 Pro。官方将其定义为公司迄今能力最强的模型，总参数规模达到 3 万亿级（3T 级），并且以开放权重形式发布，上下文窗口维持在 100 万 token。同步推出的还有高速版本 Kimi K3.1 Pro Highspeed，在智能水平相当的前提下，输出速度约为标准版的 2 至 3 倍，对应的 API 成本约为 2 倍。</p>
<p class="wp-block-paragraph">据官方介绍，用户即日起可通过 kimi.com、Kimi App、Kimi Work、Kimi Code 以及 Kimi API（platform.kimi.com）使用该模型；完整的模型权重将在 11 月 4 日前公开发布。这意味着开发者、云服务商与芯片厂商可以在权重释放后，尽早开展部署适配与生态调优。</p>
<h2 class="wp-block-heading">跑分直逼顶级闭源模型</h2>
<p class="wp-block-paragraph">在代码、智能体与知识类基准上，K3.1 Pro 被官方称为已达到或接近最强闭源模型的水平。在考察编程智能体真实环境任务能力的 Terminal-Bench 4.0 测试中，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。在内部的 Kimi Code Bench 3.0 长程测试中，该模型得分 61.2%，高于上一代 K3 的 55.95%。</p>
<p class="wp-block-paragraph">空间推理与 3D 创作是本次升级的另一重点。在 BenchCAD 基准中，K3.1 Pro 借助工具得分 92.7%，接近 Claude Opus 5.5 的 96.2% 与 GPT-6 Astra 的 95.9%。该基准通过生成 CAD 代码、从多视角渲染图重建 3D 模型来考察能力。在金融文档分析相关的 OfficeQAProv2 基准中，K3.1 Pro 取得 64.4 分，达到当前最优成绩。</p>
<p class="wp-block-paragraph">事实准确性方面，在内部压力测试 KimiHalluBenchHard 中，新模型单项事实陈述错误率从 K3 的 23.4% 降至 8.3%；包含至少一处事实错误的回答比例约为前代的 42.4%。在商业运营模拟基准中，K3.1 Pro 得分约为 K3 的 4.2 倍；在财务建模基准上较 K3 提升 14%。</p>
<h2 class="wp-block-heading">3D 创作与长程智能体成亮点</h2>
<p class="wp-block-paragraph">官方强调，K3.1 Pro 在 3D 创作、空间推理、金融研究以及长程智能体能力上的提升尤为显著。模型能够熟练调用 Unity、Unreal Engine、Godot 等游戏引擎，并结合网络搜索与 3D 生成完成完整作品；在构图、排版、动效与细节打磨上较此前有明显提升。</p>
<p class="wp-block-paragraph">针对空间建模，给定一段文字描述、一张草图或一张参考图，模型即可推断物体的形状、比例与空间关系，并将其重建为可用 3D 模型，且支持参数化建模，例如机械零件、建筑模型与可配置产品。它无需依赖额外的连接器，就能直接编写并运行 Blender、CAD 等专业工具的脚本，完成素材构建、部件修改以及几何、材质与场景布局的调整。</p>
<p class="wp-block-paragraph">kimi.com 与 Kimi App 已同步上线 3DMake 功能，支持在线预览与编辑 3D 模型，做好的模型可直接下载用于 3D 打印，也能导出视频或实况照片分享到社交平台。</p>
<h2 class="wp-block-heading">开放权重时间表与定价</h2>
<p class="wp-block-paragraph">K3.1 Pro 把&#8221;超大参数规模、超长上下文、开放权重时间表&#8221;三个变量同时推到台前。对产业而言，开放权重意味着云厂商、芯片厂商与行业方案商可以更早介入适配，将模型能力转化为可部署的基础设施。有分析指出，3T 级模型按常见低精度部署粗算，单副本存储已达 TB 级，工程上需要多卡甚至多节点分片，这对推理集群的显存容量、带宽与互联提出更高要求，也为国产 AI 芯片提供了明确的适配窗口。</p>
<p class="wp-block-paragraph">在定价上，Kimi 开放平台显示，kimi-k3.1-pro 模型输入价格为每百万 token 1.3 元（命中缓存）与 13 元（未命中缓存），输出价格为 68 元；高速版 kimi-k3.1-pro-highspeed 的输出价格约为标准版的 2 倍。对开发者与企业而言，在评估是否采用该模型时，除了关注跑分，推理成本与部署门槛同样是需要权衡的关键因素。</p>]]></content:encoded>
					
		
		
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