Kimi K3.1 Pro 上線　3T 參數 更強能力

Kimi 開發者平台正式上線 Kimi K3.1 Pro 的官方文件與快速入門指引。按官方簡介，K3.1 Pro 是 K3.1 系列的第一個模型，也是Kimi迄今能力最強的 3 萬億級參數模型，支持 100 萬上下文，在代碼、3D 創作、金融研究及其他長程 Agent 能力上提升顯著；同步推出輸出速度約 2 至 3 倍的高速版 Kimi K3.1 Pro Highspeed，完整模型權重將於 11 月 4 日前發布。

編程與 3D：終端任務貼近旗艦閉源模型

編程方面，官方文件列出兩項關鍵成績：Terminal-Bench 4.0 以真實環境中資源受限的終端任務考察編程智能體，K3.1 Pro 得分 65.7%，超過 GPT-6 Astra 的 58.2%，與 Claude Opus 5.5 的 66.4% 僅有微弱差距；內部的 Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon 則取得 61.2%，高於 K3 的 55.95%。3D 創作是今代重點：給予文字描述、草圖或參考圖，模型可推斷形狀、比例與空間關係並重建為可用 3D 模型，更可毋須 MCP 連接器，直接編寫並運行 Blender、SolidWorks、Rhino 等專業建模軟件腳本，處理機械零件、建築模型等參數化建模任務，成果可接入 Three.js 場景或遊戲引擎，並能熟練使用 Unity、Unreal Engine 與 Godot。

金融研究：準確率與工作流並重

金融是今次文件著墨最多的領域。K3.1 Pro 在 Office QA Pro v2 與 SpreadsheetBench 2 兩項外部基準均取得最佳成績，兩項都超過 Opus 5.5、Fable 5.1 和 GPT-6 Astra；衡量完整投資工作流的 Frontier Finance 亦較 K3 有提升。針對金融研究對事實準確性的高要求，團隊作了專項優化：在一組被用戶標記過事實錯誤的去標識化對話壓力測試中，單項事實陳述錯誤率從 K3 的 23.35% 降至 6.85%，包含至少一處事實錯誤的回答比例僅為前代的約 46.4%。內部三項基準同樣全面超越 K3：財務建模提升 14%、金融研究提升 20%，模擬長程經營管理的商業運營基準取得 37.0 分，約為 K3 的 4.2 倍。

網絡攻防能力：主動移除訓練數據

文件罕有地詳細交代了安全考量：團隊發現後訓練規模愈大，模型的漏洞研究能力就愈強，追溯後確認網絡攻防內容嵌入了中期訓練語料與強化學習環境。為此，官方在兩個訓練階段均識別並移除了網絡攻防相關數據，同時保留通用編程任務。以自研的 xdev-bench-hard 基準評估（真實復現 Linux 內核、Node.js、JavaScriptCore、Exim 與 VirGL 等近期披露漏洞，量度 pass@3），若不移除相關數據，模型可解決 90.5% 的題目，最終版 K3.1 Pro 則為 81.0%。官方強調移除有效壓低了攻擊性能力，並承諾開放權重版本不會推進網絡攻防的絕對前沿，理由是開放權重更有利於防禦性研究需求。

快速開始與重要限制

開發者可經 Playground 試用或申請 API Key；接口兼容 OpenAI SDK，base_url 為 api.moonshot.cn/v1，模型 ID 分為 kimi-k3.1-pro 與高速版 kimi-k3.1-pro-highspeed。需要留意的限制包括：K3.1 Pro 始終開啟思考模式，只可透過 reasoning_effort 的 low／high／max（默認 max）調整推理強度；temperature、top_p 等採樣參數為固定值，建議不要顯式傳入；多輪對話與工具調用必須原樣回傳完整 assistant message；視覺輸入不支持公網圖片 URL，須以 base64 或 ms:// 檔案 ID 傳入；聯網搜索工具正在更新，近期不建議用於生產流程。計費方面，100 萬上下文不按長度分段，一律按量付費，計費項包括緩存寫入（TTL 5 分鐘／1 小時兩檔）、輸入（分緩存命中與未命中）及輸出。賬戶最低充值 10 元即可解鎖調用，新用戶獲贈的 15 元代金券不適用於此模型，累計充值金額同時決定賬戶等級與速率限制。

資料來源：Kimi 開發者平台官方文件

(開版為AI生成配圖，只供參考會意)