2026年10月24日，月之暗面（Moonshot AI）正式发布Kimi K3.1 Pro。这是全新K3.1系列的首款模型，也是该公司迄今能力最强的3T级开放权重模型，支持100万tokens上下文窗口。与之同步推出的还有高速版Kimi K3.1 Pro Highspeed，官方称其智能水平与标准版相同，输出速度约为标准版的2至3倍。两款模型已在Kimi网页端、移动App、Kimi Work、Kimi Code及Kimi API同步上线，完整模型权重计划于2026年11月4日前发布。
在技术规格上，Kimi K3.1 Pro沿用Kimi K3的模型架构，采用MoE结构，总参数2.8T，激活参数104B，支持文本、图像和视频输入。此次升级的核心在于后训练：月之暗面大幅增加了强化学习环节的算力投入，并对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技术栈各层进行了优化，以支撑数百个下游领域的大规模联合训练。在API层面，K3.1 Pro始终开启思考模式，开发者可通过low、high、max三档推理强度控制思考深度，同时支持流式输出、结构化输出、工具调用、动态加载工具以及TTL上下文缓存，并兼容OpenAI SDK。
在应用层面，K3.1 Pro面向的是更长链路、更专业的实际工作。例如，开发者可以在Kimi Code中让它完成从真实代码库中的问题修复到从零搭建完整项目的各类任务；游戏与3D创作者可以借助它驱动Unity、Unreal Engine、Godot等游戏引擎，或在不依赖MCP连接器的情况下直接编写并运行Blender、SolidWorks、Rhino等专业软件脚本，完成机械零件、建筑模型和定制家具等参数化建模；金融分析与投研人员则可以用它端到端完成财务建模、标的筛选、盈利能力分析和带证据来源的研究报告。官方还在Kimi网页端和App中上线了3D Make功能，用户可在线预览、编辑3D模型，并下载用于3D打印。
从基准成绩看，K3.1 Pro在多个领域实现了明显提升。在考察编程智能体真实终端任务能力的Terminal-Bench 4.0上，K3.1 Pro得分65.7%，超过GPT-6 Astra的58.2%，与Claude Opus 5.5的66.4%仅有微弱差距；在通过CAD代码生成进行3D重建的BenchCAD上，其带工具得分为92.7%，接近顶级闭源模型；在基于真实金融文档进行复杂数据分析的OfficeQA Pro v2上，K3.1 Pro以64.4分取得最佳成绩。此外，月之暗面针对金融投研场景对事实准确性进行了专项优化，在官方幻觉压力测试中，事实陈述错误率较K3大幅下降。第三方评测机构Artificial Analysis的数据显示，K3.1 Pro在其智能指数上得分55，较K3提升11分，位列第四。值得关注的是，月之暗面在准备开放权重版本时，从中期训练和强化学习两个阶段识别并移除了网络攻防相关数据，使模型的攻击性安全能力低于原训练流程可达到的水平，并仍落后于前沿闭源模型。
在可用性与定价方面，用户可在Kimi.ai及iOS、Android、HarmonyOS版Kimi App中使用K3.1 Pro，也可通过Kimi Work桌面端3.1.0及以上版本、Kimi Code中的/model命令进行切换。Kimi Code新会员体系下，K3.1 Pro需Plus及以上档位，1M上下文与Highspeed版本需Pro及以上档位。API采用按量计费，模型ID为kimi-k3.1-pro与kimi-k3.1-pro-highspeed，据OpenRouter上由月之暗面直供的报价，标准版输入价格为每百万tokens 2美元，输出为每百万tokens 10美元。国内开放平台需完成最低10元充值后解锁调用，新用户赠送的代金券不适用于该模型；企业版默认关闭，需管理员手动开启，API客户还可使用零数据留存选项。
整体来看，Kimi K3.1 Pro延续了月之暗面以开放权重追赶闭源前沿的路线，并通过加码后训练，把竞争重点从通用对话转向长程编程、3D创作和金融工作流等专业Agent场景，其中直接驱动专业建模软件的能力尤具差异化。若完整权重如期发布，开放权重模型与顶级闭源模型之间的差距将进一步缩小；不过3T级的参数规模意味着自部署门槛极高，始终开启的思考模式和更高的付费门槛，也会让它更适合重度专业用户而非日常轻量使用。