月之暗面（Moonshot AI）今日正式发布大型语言模型 Kimi K3.1 Pro。官方数据显示，该模型在部分关键任务上的表现优于 Claude Opus 5.5 和 GPT-6 Astra。
Kimi K3.1 Pro 是基于今年 7 月发布的 Kimi K3 算法进行后训练升级的版本。前代 Kimi K3 拥有 3 万亿参数，包含 896 个独立神经网络，通过混合专家（MoE）架构在推理时仅激活其中 16 个网络，以最小化成本。新模型继承了这一高效架构，并采用了名为 Kimi Delta Attention 的自定义内存节省技术（基于 Gated DeltaNet），旨在降低解析用户提示时的显存占用。
算力投入与基础设施升级
月之暗面透露，Kimi K3.1 Pro 的后训练工作流消耗的算力显著高于过往同类项目。该项目运行在公司升级后的后训练栈上，通过引入自动化质量检查机制，进一步提升了底层基础设施的效率。
3D 建模与代码生成能力突出
在三维建模领域，Kimi K3.1 Pro 展现出极具竞争力的输出质量。不同于手动绘制，该模型通过生成几何形状代码来构建 3D 物体。在 BenchCAD 3D 建模代码基准测试中，其得分达 92.7%，与 Astra 和 Claude Opus 5.5 的差距不足 4 个百分点。
除了静态模型，Kimi K3.1 Pro 还能生成动画及复杂的交互式内容。内部评估显示，该模型成功生成了人类运动动画模拟，并构建了多个 3D 电子游戏。鉴于游戏代码量大且容错率极低，这一成果凸显了模型在长代码生成与逻辑一致性上的优势。
基准测试表现与安全策略
在行业标准测试中，Kimi K3.1 Pro 在 Terminal-Bench 4.0 编程基准测试中得分为 65.7%，领先 Astra 超过 7%，但略低于 Opus 5.5。在衡量复杂金融分析能力的 OfficeQA Pro v2 测试中，该模型则同时超越了上述两款竞品。
值得注意的是，Kimi K3.1 Pro 在网络安全基准测试中的表现明显落后。月之暗面解释称，工程师故意从后训练数据集中移除了网络安全相关信息，以规避安全风险。公司表示，计划在未来模型中配备更先进的漏洞分析功能。
目前，Kimi K3.1 Pro 已通过月之暗面的付费云服务上线。该公司计划于 11 月 4 日开源该模型的权重。
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