月之暗面发布Kimi K3.1 Pro：3万亿参数全球最大开源模型，代码能力逼近Claude Opus 5.5

10月24日凌晨，月之暗面（Moonshot AI）正式推出新一代开源大模型Kimi K3.1 Pro。这是K3.1系列的第一个模型，也是月之暗面迄今能力最强的模型，参数规模达到3万亿级，支持100万词元（token）上下文窗口，继续坐稳全球参数规模最大的开源模型位置。完整模型权重将于11月4日前发布。

K3.1 Pro是今年7月发布的Kimi K3（参数规模2.8万亿）的后训练版本，后训练算力大幅增加。为了支撑数百个下游领域的大规模联合训练，月之暗面把技术栈的每一层都翻出来优化了一遍：强化学习框架、长上下文推理、训练效率、沙箱基础设施、调度系统，以及用于环境质量检查的共享平台，目标是让每一份新增的强化学习算力都转化为稳定、高效的回报。最终，模型在所有领域都拿到了大规模强化学习带来的全面提升。

跑分：代码、3D、金融三线逼近最强闭源

在代码、智能体和知识类基准上，K3.1 Pro已经达到或接近全球最强闭源模型的水平，而价格只有海外顶尖闭源模型GPT-6 Astra的20%、Claude Opus 5.5的50%。API定价为每百万输入token 2美元、每百万输出token 10美元。

最受关注的终端基准测试Terminal-Bench 4.0，通过在真实环境中执行资源受限的终端任务来考察编程智能体能力，每项任务都设有严格的专项测试。K3.1 Pro拿到65.7%的得分，超过GPT-6 Astra的58.2%，与Claude Opus 5.5的66.4%只差0.7个百分点。在Artificial Analysis智能指数上，K3.1 Pro拿到55分，比K3高出11分。

编程能力上，从在真实代码库里修一个小问题，到从零搭建完整项目，K3.1 Pro都能胜任；它给游戏和网页做出的视觉风格更考究，也懂得调用合适的外部专业工具完成任务。通过大规模强化学习，它的长程编码能力得到进一步强化。

3D创作是本次升级的亮点之一。在CAD建模基准测试中，K3.1 Pro借助工具拿到92.7%的得分，接近Claude Opus 5.5的96.2%和GPT-6 Astra的95.9%。该基准要求模型通过生成CAD代码，从多视角渲染图重建3D模型。给K3.1 Pro一段文字描述、一张草图或一张参考图，它能推断物体的形状、比例和空间关系，直接操作专业建模软件做出可用的3D模型。月之暗面官网和客户端已同步上线3D建模功能，支持在线预览和编辑，做好的模型可以直接下载进行3D打印，也能导出视频或实况照片分享。

金融场景中，凭借更强的推理与工具调用能力，K3.1 Pro能端到端交付完整金融工作流。在企业级有据推理基准测试中得分64.4，取得当前最优成绩——该基准衡量模型对完整投资工作流的支持能力，覆盖从标的筛选到盈利分析的全过程。在一项内部测试中，K3.1 Pro还基于包含296个骨骼组件（含软骨）和402个肌肉组件的开源人体解剖学模型，搭建了一套集成训练与评估流程的人类行走动力学仿真器。

同步推出高速版，权重11月4日前开放

与K3.1 Pro同步推出的还有Kimi K3.1 Pro Highspeed高速版：同等智能水平下，输出速度约为标准版的2到3倍。

开源节奏上，月之暗面确认完整模型权重将于11月4日前发布。考虑到开源后被滥用的风险，官方称已在发布前删除网络攻击相关训练数据，自测漏洞利用测试成功率降至81%，内部压力测试中的事实错误率降至8.3%。

行业背景：中国开源模型的全球存在感

这次发布发生在开源模型存在感持续走高的节点上。OpenRouter统计显示，上周（10月12日至18日）全球AI大模型总调用量为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，上周全球调用量排名前五的模型全部来自中国。

从K3到K3.1 Pro，后训练算力的加码让模型在代码、3D和金融研究等长程任务上明显进步，而"全球最大开源模型"的头衔连同11月的权重发布，也意味着开发者和企业很快就能在自有硬件上部署这个级别的模型。对需要长上下文、复杂工具调用和本地部署的团队来说，这是一个值得提前做评估的选项。