网通社科技快报
月之暗面发布Kimi K3.1 Pro 3万亿参数100万上下文
10月24日凌晨，月之暗面正式发布迄今最强通用大模型Kimi K3.1 Pro，参数规模达3万亿级，支持100万Token超长上下文窗口。该模型为K3系列后训练增强版本，通过数百个下游领域的强化学习训练，在编程智能体、3D空间推理与端到端金融工作流等高价值场景实现系统性跃升。
在能力评测方面，K3.1 Pro在Terminal-Bench 4.0中得分65.7%，高于GPT-6 Astra（58.2%），接近Claude Opus 5.5（66.4%）；BenchCAD工具辅助得分为92.7%，逼近Claude Opus 5.5的96.2%；事实错误率由前代23.4%降至8.3%。金融专项测试中，财务建模、行业研究与商业运营任务性能分别提升14%、20%与约4.2倍，在OfficeQA Pro v2中以64.4分位列公开模型第一。
技术落地层面，模型可直接调用Unity、Unreal Engine、Godot及Blender、CAD等专业工具链，实现参数化建模闭环；kimi.com与Kimi App同步上线“3D Make”功能，支持在线预览、编辑与STL导出。同步推出的Highspeed高速版推理速度为标准版2至3倍，智能水平一致，适用于高时效需求场景。
产品部署上，K3.1 Pro已上线kimi.com、Kimi App、Kimi Work、Kimi Code及Kimi API平台，完整模型权重计划于11月4日前公开发布。定价方面，API输入价为每百万Token 13元（未命中缓存）、1.3元（命中缓存），输出68元；高速版为对应2倍。值得注意的是，该模型未采用MoE架构，而是以全参数密集结构达成性能突破，体现国产大模型从通用能力追赶转向垂直场景深耕的技术路径演进。
在能力评测方面，K3.1 Pro在Terminal-Bench 4.0中得分65.7%，高于GPT-6 Astra（58.2%），接近Claude Opus 5.5（66.4%）；BenchCAD工具辅助得分为92.7%，逼近Claude Opus 5.5的96.2%；事实错误率由前代23.4%降至8.3%。金融专项测试中，财务建模、行业研究与商业运营任务性能分别提升14%、20%与约4.2倍，在OfficeQA Pro v2中以64.4分位列公开模型第一。
技术落地层面，模型可直接调用Unity、Unreal Engine、Godot及Blender、CAD等专业工具链，实现参数化建模闭环；kimi.com与Kimi App同步上线“3D Make”功能，支持在线预览、编辑与STL导出。同步推出的Highspeed高速版推理速度为标准版2至3倍，智能水平一致，适用于高时效需求场景。
产品部署上，K3.1 Pro已上线kimi.com、Kimi App、Kimi Work、Kimi Code及Kimi API平台，完整模型权重计划于11月4日前公开发布。定价方面，API输入价为每百万Token 13元（未命中缓存）、1.3元（命中缓存），输出68元；高速版为对应2倍。值得注意的是，该模型未采用MoE架构，而是以全参数密集结构达成性能突破，体现国产大模型从通用能力追赶转向垂直场景深耕的技术路径演进。