Kimi K3.1 Pro刚发布,社区先炸了:比K3快、性能逼近Opus,但额度10分钟就烧光了

2026-10-25

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作者 | 褚杏娟 10 月 24 日,Kimi 正式发布 K3.

1 系列首款模型 Kimi K3.

1 Pro。

这是 Kimi 迄今能力最强的 3 万亿级参数模型,支持百万 Token 上下文,重点强化代码、3D 创作、金融研究以及长程 Agent 能力。

与此同时,Kimi 还同步推出 K3.

about image

1 Pro Highspeed 高速版,在保持相同模型智能水平的情况下,输出速度提升约 2~3 倍。

按照 Kimi 公布的数据,K3.

1 Pro 在代码、Agent 和知识类 Benchmark 上已经达到或接近当前最强闭源模型水平。

相比 K3,K3.

1 Pro 最明显的变化是进一步增加后训练计算量,并把强化学习(RL)扩展到数百个下游领域。

为了支撑这套大规模联合训练,Kimi 对 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等进行了系统性改造。

K3.

1 Pro 目前已经覆盖 Kimi 主要产品线。

普通用户可以直接在 kimi.

com 和 Kimi App 中使用;

Kimi Work 桌面端面向 Windows 和 Apple 芯片 Mac 提供模型能力;

Kimi Code 则可以在终端和桌面环境中使用 K3.

1 Pro 进行编程。

Kimi 表示,K3.

1 Pro 完整模型权重将在 11 月 4 日前发布。

API 方面,Kimi K3.

1 Pro 每百万 Token 缓存命中输入价格为 1.

3 元,未命中缓存输入为 13 元,输出价格为 68 元。

高速版 Kimi K3.

1 Pro Highspeed 拥有相同模型能力,价格约为标准版 2 倍。

除了直接提供模型 API,Kimi 还推出 Hosted Agents 托管智能体服务,把支撑 Agent 长时间运行的 Harness 作为云端基础设施提供给企业和开发者,可以运行 7×24 小时长程任务,并支持多智能体协作。

这也进一步说明 K3.

1 Pro 此次升级的主要方向,Kimi 开始把更多后训练算力投入真正能够持续工作的 Agent 环境,包括编程、金融研究、3D 工具调用以及长时间任务执行。

1 Coding 能力大涨,但“偏科”和冗长仍受关注 代码和长程 Agent 是 K3.

1 Pro 此次升级最明显的方向之一。

在 Terminal-Bench 4.

0 中,K3.

1 Pro 得分达到 65.

7%。

该 Benchmark 通过真实、资源受限的终端环境测试编程 Agent 完成复杂任务的能力,每项任务均设置专项测试。

作为对比,Kimi 公布的成绩显示,GPT-6 Astra 得分 58.

2%,Claude Opus 5.

5 为 66.

4%。

这意味着 K3.

1 Pro 在该测试中已经超过 GPT-6 Astra,与 Claude Opus 5.

5 相差不到 1 个百分点。

在 Kimi 内部的 Kimi Code Bench 3.

0 Long-horizon 长程代码测试中,K3.

1 Pro 得分 61.

2%,相比 K3 的 55.

95% 进一步提高。

该测试覆盖多种工程领域,重点评估模型的多步执行、工具调用以及端到端问题解决能力。

相比单纯生成代码,Kimi 此次更强调 K3.

1 Pro 对完整软件工程任务的执行能力。

模型不仅能够在真实代码库中定位和修复问题,也能从零构建完整项目,并自主调用 Unity、Unreal Engine、Godot、Blender 等外部专业工具。

例如,K3.

1 Pro 使用 Unreal Engine 5.

8 搭建一个云海之上的东方神话天宫游戏场景,调用 Blender 进行程序化建模,并结合 Nanite、Lumen 以及外部 8K 材质和 NASA 月球数据完成场景制作;

另一个案例中,它使用 Godot 4.

7.

2 从零构建了一款包含 5 个探索区域、程序化地形、第三人称战斗、两阶段 Boss、昼夜循环和快速传送系统的 3D 动作冒险游戏。

Kimi 还测试了一个更长程的工程任务:让 K3.

1 Pro 基于包含 296 个骨骼组件和 402 个肌肉组件的开源人体解剖模型,搭建人类行走动力学仿真系统。

整个过程中,模型进行了 167 项任务和 420 次独立评审,不断分析实验结果、定位问题和修改控制器,使仿真人体从最初几步就摔倒,逐渐进化至能够交替迈步并连续行走 11.

2 秒。

值得注意的是,当继续调整奖励函数已经无法改善手臂运动时,模型没有继续“死磕”参数,而是转向检查仿真器动力学,最终发现并修复肩部肌肉力臂计算中的 36 处错误,再重新训练控制器。

模型发布后,很多用户第一时间就自己测试了。

有用户称自己用 Kimi 进行汇编和嵌入式逆向工程时获得了不错的结果,认为模型虽然比 Claude Opus 更啰嗦,但

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