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MOONSHOT AI / 2026.10.24
Kimi K3.1 Pro 于 2026 年 10 月 24 日凌晨发布，以 3 万亿级参数、100 万 Token 上下文和 Artificial Analysis 智能指数 55 分冲到全球第 4；按此次发布口径，它也是全球参数规模最大的开源模型。
一图看懂：Kimi K3.1 Pro 核心参数速览
这次升级并非简单增加参数。K3.1 Pro 是 K3 的后训练版本，后训练算力大幅增加，强化学习扩展到数百个下游领域联合训练。为此，Moonshot AI 系统性改造了 RL 框架、长上下文推理、训练效率、沙箱基础设施、调度系统以及环境质量检查平台。3 万亿级参数由此对应的，是一套更完整的 Agent 训练与执行体系。
| 模型名 | 参数量 | 上下文 | 智能指数 | API 价格 | 权重发布时间 |
|---|---|---|---|---|---|
| Kimi K3.1 Pro | 3 万亿级 全球最大规模开源模型（发布口径） |
100 万 Token | 55 分，全球第 4 较前代增加 11 分 |
输入：命中缓存 1.3 元、未命中 13 元；输出 68 元，均按每百万 Token 计 | 计划于 11 月 4 日前发布完整权重 |
注：上述 API 价格为标准版口径；Kimi K3.1 Pro Highspeed 另以约 2 倍价格提供相同智能水平。
榜单成绩：为什么说这次不一样
Artificial Analysis 智能指数从此前水平提升 11 分至 55 分，让 Kimi K3.1 Pro 冲到全球第 4。Artificial Analysis 判断，在完整权重发布后，它有望登顶开放权重模型榜首；其与顶级闭源模型的差距，则从 12 分骤缩至 3 分。
更能说明Agent能力变化的，是 Terminal-Bench 4.0。这个榜单考察模型能否在真实终端环境中独立完成任务，K3.1 Pro 的成绩从 13% 飙升至 65.7%，与 Opus 5.5 的差距不到 1%。在三种思考强度下，它也都位于“性能与单任务成本”的帕累托前沿：换句话说，同样的钱干得更多，同样的活花得更少。
成本对比同样抢眼：按发布方口径，K3.1 Pro 性能比肩海外顶流 GPT-6 Astra，成本仅为其 1/5，也就是便宜 80%；与上一代 K3 相比也便宜 1/3。
因此，这次升级的关键并非“3 万亿参数”这一个标签，而是参数规模、后训练和 Agent 成本效率同时上台阶。榜单显示的是结果，而背后的数百领域联合 RL，以及对沙箱、调度和长上下文推理的系统改造，才是这次差异的来源。
审美升级与 3D 能力：从代码模型到“能做设计的模型”
Kimi K3.1 Pro 的编程能力覆盖从真实代码库的 quick fix 到完整项目构建。更值得注意的是，“审美”开始成为一项可衡量的能力：在前端页面、Three.js 交互场景以及 3D 资产创作中，构图、排版、动效和完成度都有明显提升。模型不再只追求代码能否运行，也开始关注结果是否协调、是否真正可交付。
它会使用 Unity、Unreal Engine 和 Godot 等游戏引擎；面对 Blender、SolidWorks 与 Rhino，则可以不依赖 MCP 连接器，自己编写脚本直接驱动建模。这意味着工具调用不再只是现成接口之间的拼接，模型开始承担跨软件执行与工程组织。
手绘三视图实测：从一张草图到可编辑、可交互的 3D 交付物
- 输入：一张手绘三视图草图，标注翼展 8.0、总长 6.2、总高 2.4。
- 交付时间：40 分钟。
- 交付内容：608 行 Blender 脚本、可编辑的 .blend 源文件、1.7MB GLB 文件，以及一个双击即可打开的交互网页。
- 尺寸精度：建模结果为 8.000 / 6.199 / 2.400，误差仅 1 毫米。
- 工具与上下文：全程未使用 MCP 和外部模型库，1M 上下文仅使用 6%。
“3D Make”功能已经上线 kimi.com 和 Kimi App，覆盖云端建模、在线预览与编辑、一键发布网页。用户还可以下载 GLB 用于 3D 打印，或导出视频与实况照片。它把模型能力直接包装成面向普通用户的工作流，而不再只是停留在命令行里。
全栈金融分析师：从答题走向专业工作流
金融能力也有更接近真实业务的量化结果。在 OfficeQA Pro v2——一个考察真实金融文档复杂财务分析的基准——K3.1 Pro 得到 64.4 分 SoTA；在覆盖从标的筛选到盈利分析整条投资工作流的 Frontier Finance 中排名第二。
更关键的是端到端交付能力。实测中，模型能够生成带公式联动的 Excel 专业财务模型：经营驱动因子可以随情景调整，敏感性分析可直接连接估值逻辑。相比只给出一段分析文字，这意味着它能够把阅读、判断、建模和公式联动整合成一份可以继续工作的成果。
产品矩阵与 API 定价：从网页到桌面全面上线
K3.1 Pro 已经进入完整产品矩阵：
| 计费项 | 标准版 | Highspeed 高速版 |
|---|---|---|
| 缓存命中输入 | 1.3 元 | 约为标准版价格的 2 倍 |
| 缓存未命中输入 | 13 元 | 约为标准版价格的 2 倍 |
| 输出 | 68 元 | 约为标准版价格的 2 倍 |
Highspeed 保持相同模型智能水平，输出速度提升约 2～3 倍，价格约为标准版的 2 倍；此次发布信息未将其各项价格单列为独立精确数值。
Hosted Agents：Kimi 押注长程 Agent 基建
此次同步推出的 Hosted Agents，把支撑 Agent 长时间运行的 Harness 作为云端基础设施提供。它面向的是 7×24 长程任务，也支持多智能体协作。
这类服务比单次聊天更接近真实生产环境：任务可能持续数小时，需要工具调用、代码执行、上下文管理和失败恢复相互配合。Terminal-Bench 的跃升以及 Hosted Agents 的出现共同说明，Kimi 正在争夺的不只是模型问答入口，而是 Agent 的执行层与运行时。
安全底线：网络攻防数据管控与两项开放原则
Moonshot AI 在研发中发现，模型的网络攻防能力会随训练规模自然提升。为控制风险，团队已从中期训练和强化学习两个阶段识别并移除相关数据。基于这一情况，官方明确了针对开放权重安全的两项开放原则。
- 不发布会把网络攻防能力推向绝对前沿的开放权重。
- 逐步提升开放权重中可用的网络攻防能力。
这两项原则体现了开源与安全之间的现实权衡：完全不开放会削弱生态和研究价值，开放过快又可能放大高风险能力。官方给出的处理方式，是设定发布边界并动态调整，而不是简单停止开放。
开源时间表与行业意义：11 月 4 日前，完整权重落地
完整模型权重计划于 2026 年 11 月 4 日前发布。届时，开发者可以进一步核验模型能力，并在本地或自有环境中部署使用。现阶段先上线产品与 API，完整权重随后到位，也构成了这次发布的重要时间表。
OpenRouter 的统计提供了更大的行业背景：10 月 12 日至 18 日，全球 AI 大模型总调用量达到 164 万亿 Token；中国大模型周调用量已连续 25 周超过美国，稳居全球首位，周调用量排名前五均为中国 AI 大模型。这个数据不能单独决定模型排名，但说明中国模型已经进入全球调用市场的高频区。
社区反应同样热烈：X 被刷屏，reddit 上持续讨论，外国开发者感叹“欢迎来到 3D Web 开发的新时代”。此前国模近期产品多以主打性价比的 Flash 系列为主，还曾被质疑“真能打的 Pro 去哪了”；K3.1 Pro 的到来，因此被不少用户解读为“国模王者归来”。不过，榜单热度与实际生产力最终仍要由权重落地后的使用体验来检验。
写在最后：常见问题 FAQ
1. Kimi K3.1 Pro 和 K3 是什么关系？
K3.1 Pro 是 K3 的后训练版本。它保持 3 万亿级参数规模，但增加了后训练算力，并将强化学习扩展到数百个下游领域联合训练，同时升级了长上下文推理、调度和沙箱等基础设施。
2. Kimi K3.1 Pro 怎么用？
可以通过 kimi.com、Kimi App 和 Kimi API 使用；桌面办公可选择 Kimi Work，编程场景可使用 Kimi Code。3D Make 功能已上线 kimi.com 与 Kimi App。
3. API 多少钱？
标准版每百万 Token 的缓存命中输入为 1.3 元、缓存未命中输入为 13 元、输出为 68 元。Highspeed 智能水平相同，输出速度约提升 2～3 倍，价格约为标准版的 2 倍。
4. 模型权重什么时候发布？
官方计划在 2026 年 11 月 4 日前发布完整模型权重。当前可通过产品端和 API 体验，完整权重开放后，社区将能够进行更深入的验证与部署。
结语
Kimi K3.1 Pro 值得关注的地方，不只是“3 万亿参数”和“全球最大开源模型”这些醒目标签，而是它把榜单成绩、Agent 成本效率、3D 创作、专业财务交付和完整产品矩阵放到了同一场发布中。它让中国大模型从高性价比路线之外，重新出现了一个以综合能力为主轴的 Pro 级选择。
但客观地说，榜单第一并不等于所有场景第一，完整权重尚未落地，3D、金融与长程 Agent 的实际稳定性也需要更多真实任务验证。Kimi K3.1 Pro 释放的信号很清晰：国模 Pro 时刻已经到来，而最终竞争仍要回到开放程度、执行成本与长期可用性。
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