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星期六41 条

  1. 36氪 · AI模型发布
    AI 评分86

    Kimi 发布 K3.1 Pro:3 万亿参数、百万 Token 上下文,代码与 Agent 能力逼近 Opus 5.5

    Kimi 于 10 月 24 日发布 K3.1 系列首款模型 Kimi K3.1 Pro,为 3 万亿级参数、支持百万 Token 上下文,重点强化代码、3D 创作、金融研究和长程 Agent 能力,并同步推出输出速度提升约 2~3 倍的 Highspeed 版。在 Terminal-Bench 4.0 中 K3.1 Pro 得分 65.7%,超过 GPT-6 Astra 的 58.2%,与 Claude Opus 5.5 的 66.4% 相差不到 1 个百分点;金融场景内部测试中单项事实错误率从 K3 的 23.4% 降至 8.3%。模型已覆盖 kimi.com、Kimi App、Kimi Work 和 Kimi Code,完整权重将在 11 月 4 日前发布,API 缓存命中输入每百万 Token 1.3 元、未命中 13 元、输出 68 元;社区反馈集中在订阅额度消耗过快,Artificial Analysis 测得其在 Intelligence Index 测试中累计输出约 1.5 亿 Token,高于 8700 万 Token 的模型中位数。

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    #模型发布#Agent#编码

  2. SiliconANGLE模型发布
    AI 评分79

    月之暗面发布 Kim K3.1 Pro 旗舰模型,参数规模 3T

    月之暗面发布 Kim K3.1 Pro,这是 7 月发布的 Kimi K3 的后训练升级版;Kimi K3 由 896 个神经网络组成、总参数 3T,每次推理仅激活其中 16 个。新模型在 3D 建模编码基准 BenchCAD 上得分 92.7%,在 Terminal-Bench 4.0 上得分 65.7%,并在 OfficeQA Pro v2 上超过 Astra 和 Claude Opus 5.5。该模型已在月之暗面付费云服务上线,权重计划于 11 月 4 日开源。

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    #模型发布#推理#编码

  3. Analytics India Magazine模型发布
    AI 评分60

    Chariot 发布 Chariot-1-ASR Realtime,支持 10 种印度语言实时语音识别

    Chariot 于 10 月 22 日发布实时语音识别模型 Chariot-1-ASR Realtime,支持印地语、马拉地语、孟加拉语、泰米尔语等 10 种印度语言及印度英语,已在 Chariot 平台上线。公司称在 79 个公开测试集、约 15.3 万条录音上测试,批处理模式下错误率比 Google Gemini 3.5 Transcribe 低 26%、比 Sarvam Saaras v4 低 9%;流式模式下比 Sarvam Saaras v4 低 17%、比 ElevenLabs Scribe v2 Realtime 低 57%,这些结果均来自 Chariot 自测。模型提供均衡与高精度两种模式,可自动识别语言,并支持将借用的英文词写成英文字母或对应语言文字。

    #模型发布#语音#多模态

  4. 邵猛模型发布
    AI 评分82

    月之暗面发布 Kimi K3.1 Pro:3T 级开源权重模型强化编程、3D 与金融 Agent

    月之暗面发布 Kimi K3.1 Pro,称其为最强的 3T 级开源权重模型,具备 1M token 上下文与多模态能力,同步推出速度约 2–3 倍的 Highspeed 版,完整权重计划 2026-11-04 前开源。该模型在 Terminal-Bench 4.0 上得 65.7%,高于 GPT-6 Astra 的 58.2%、略低于 Claude Opus 5.5 的 66.4%;BenchCAD 带工具得 92.7%,OfficeQA Pro v2 得 64.4。开源权重版从 mid-training 与 RL 两侧剔除 cyber 相关数据,xdev-bench-hard 得分从 90.5% 降至 81.0%。

    Introducing Kimi K3.1 Pro: our most capable 3T-class open-weight model. 🔹 1M-token context, 2.8T total / 104B active params (MoE), Multimodal. 🔹 Full-project coding: games in Unreal, Unity & Godot. 🔹 Excels at parametric 3D modeling in Blender & CAD. 🔹 More reliable at finance work: Accurate modeling with hallucination down by 65%. 🔹 Matching the strongest proprietary models across coding, agentic and knowledge benchmarks. Kimi K3.1 Pro and K3.1 Pro Highspeed (2–3× faster) are now live on https://t.co/85jA71X9gw, Kimi Work, Kimi Code, and the Kimi API. Open weights by Nov 4, 2026. 🔗 API: https://t.co/XCrgjXAqMw 🔗 Tech blog: https://t.co/5iPP0MBej6

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    #模型发布#Agent#编码

  5. Kimi.ai一手模型发布
    AI 评分87

    Kimi 发布 K3.1 Pro 开源权重模型,2.8T 总参数、1M token 上下文

    Kimi 发布 K3.1 Pro,这是其最强的 3T 级开源权重模型,采用 MoE 架构,总参数 2.8T、激活参数 104B,支持 1M token 上下文与多模态。官方称其在编码、智能体和知识类基准上可对标最强闭源模型,并支持 Unreal、Unity、Godot 全项目游戏开发与 Blender、CAD 参数化 3D 建模,金融场景幻觉下降 65%。K3.1 Pro 与速度提升 2–3 倍的 K3.1 Pro Highspeed 已在 Kimi 官网、Kimi Work、Kimi Code 和 Kimi API 上线,开源权重计划于 2026 年 11 月 4 日发布。

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    #模型发布#开源生态#Agent

  6. 阿易 AI Notes模型发布
    AI 评分84

    Kimi 发布 2.8T 旗舰 K3.1 Pro,SWE Marathon 得分 51.7 登顶

    Kimi 发布多模态旗舰模型 K3.1 Pro,总参数 2.8T、激活参数 104B(MoE),标配 1M token 上下文窗口。作者称其在 SWE Marathon 上以 51.7 登顶第一,反超 Opus 5.5 与 GPT-6 Astra,官方同时承诺 11 月 4 日前开源完整权重。K3.1 Pro 与提速 2–3 倍的 K3.1 Pro Highspeed 已上线 Kimi 网页端、Kimi Work、Kimi Code 和 Kimi API。

    Introducing Kimi K3.1 Pro: our most capable 3T-class open-weight model. 🔹 1M-token context, 2.8T total / 104B active params (MoE), Multimodal. 🔹 Full-project coding: games in Unreal, Unity & Godot. 🔹 Excels at parametric 3D modeling in Blender & CAD. 🔹 More reliable at finance work: Accurate modeling with hallucination down by 65%. 🔹 Matching the strongest proprietary models across coding, agentic and knowledge benchmarks. Kimi K3.1 Pro and K3.1 Pro Highspeed (2–3× faster) are now live on https://t.co/85jA71X9gw, Kimi Work, Kimi Code, and the Kimi API. Open weights by Nov 4, 2026. 🔗 API: https://t.co/XCrgjXAqMw 🔗 Tech blog: https://t.co/5iPP0MBej6

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    #模型发布#Agent#编码

  7. 阿易 AI Notes模型发布
    AI 评分83

    Kimi K3.1 Pro 定价公布:每百万 token 输入 $2、输出 $10

    Kimi K3.1 Pro 每百万 token 输入 $2、输出 $10、缓存命中 $0.20,Highspeed 版输入和输出价格均为两倍。作者称其价格只有 K3 的三分之二,在 SWE Marathon 上正面反超 Opus 5.5 与 GPT-6 Astra。

    Damn! 太炸裂了,Kimi 刚刚突袭发布的 2.8T 旗舰 K3.1 Pro,SWE Marathon 拿下 51.7 登顶第一,正面反超 Opus 5.5 与 GPT-6 Astra! 而且刚刚放出的这张跑分战报,把整个大模型闭源阵营的防线打穿了一大半🤯。。 官方正式端出多模态新旗舰 K3.1 Pro:总参数量直接堆到了 2.8T,标配 1M 原生上下文窗口。 但在我看来,2.8T 这个数字或许只是表面肌肉,整篇公告里真正具备杀伤力的是两件事: 第一,在最具含金量的代码和长程智能体测试里,它正面咬住了 Opus 5.5,甚至反超了 GPT-6 Astra。 第二,官方直接白纸黑字承诺,11 月 4 日前把完整权重全盘开源。  很多人看跑分只盯着总榜看热闹,但仔细拆解这张基准表,有三场关键战役直接决定了接下来的工程落地走向:

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    #行业动态#评测/基准#模型发布

  8. Testing Catalog模型发布
    AI 评分85

    Kimi 发布 K3.1 Pro:2.8T 总参数、104B 激活的 MoE 开源模型

    Kimi 正式发布 Kimi K3.1 Pro,这是一款 3T 级开放权重模型,采用 MoE 架构,总参数 2.8T、激活参数 104B,支持 1M token 上下文与多模态。官方称其在基准测试中与 Opus 5.5、GPT-6 Astra 等领先模型表现相当,且成本明显更低,金融建模场景的幻觉下降 65%。Kimi K3.1 Pro 与速度提升 2–3 倍的 K3.1 Pro Highspeed 已上线 Kimi 平台、Kimi Work、Kimi Code 和 Kimi API,开放权重将于 11 月 4 日发布。

    Introducing Kimi K3.1 Pro: our most capable 3T-class open-weight model. 🔹 1M-token context, 2.8T total / 104B active params (MoE), Multimodal. 🔹 Full-project coding: games in Unreal, Unity & Godot. 🔹 Excels at parametric 3D modeling in Blender & CAD. 🔹 More reliable at finance work: Accurate modeling with hallucination down by 65%. 🔹 Matching the strongest proprietary models across coding, agentic and knowledge benchmarks. Kimi K3.1 Pro and K3.1 Pro Highspeed (2–3× faster) are now live on https://t.co/85jA71X9gw, Kimi Work, Kimi Code, and the Kimi API. Open weights by Nov 4, 2026. 🔗 API: https://t.co/XCrgjXAqMw 🔗 Tech blog: https://t.co/5iPP0MBej6

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    #模型发布#开源生态#多模态

  9. Testing Catalog模型发布
    AI 评分58

    Jack Dorsey 发布全双工语音模型 Dessa

    Jack Dorsey 宣布推出全双工语音模型 Dessa,称其为迄今最真实的全双工语音模型,对话带有情绪、语气变化、停顿和自然节奏。该模型仅用语音对话训练,未使用文本数据或预训练模型,目前只提供演示样本。Dorsey 表示语音是与智能交互最自然的方式。

    We believe voice is the most natural way to interact with intelligence, so we created Dessa, the most authentic full-duplex speech model ever built. Talking with it feels like talking with a person…full of emotion, nuance, pauses, and a natural cadence. https://t.co/r0qFLdvd6c

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    #模型发布#语音

  10. OpenRouter一手模型发布
    AI 评分82

    Kimi K3.1 Pro 上线 OpenRouter,1M 上下文、2.8T 参数 MoE 开源权重模型

    Kimi K3.1 Pro 已在 OpenRouter 上线,这是一个 1M 上下文的多模态开源权重模型,由 Kimi K3 后训练而来,面向长程编码和智能体任务,定价为每百万输入 token 2 美元、每百万输出 token 10 美元。据 Kimi_Moonshot 介绍,该模型为 3T 级开源权重模型,2.8T 总参数、104B 激活参数(MoE),在 Unreal、Unity、Godot 全项目编码和 Blender、CAD 参数化 3D 建模上表现突出,金融建模幻觉下降 65%,并称在编码、智能体和知识基准上匹配最强闭源模型。Kimi K3.1 Pro 与提速 2–3 倍的 K3.1 Pro Highspeed 已上线 Kimi 平台、Kimi Work、Kimi Code 和 Kimi API,开放权重时间为 2026 年 11 月 4 日。

    Introducing Kimi K3.1 Pro: our most capable 3T-class open-weight model. 🔹 1M-token context, 2.8T total / 104B active params (MoE), Multimodal. 🔹 Full-project coding: games in Unreal, Unity & Godot. 🔹 Excels at parametric 3D modeling in Blender & CAD. 🔹 More reliable at finance work: Accurate modeling with hallucination down by 65%. 🔹 Matching the strongest proprietary models across coding, agentic and knowledge benchmarks. Kimi K3.1 Pro and K3.1 Pro Highspeed (2–3× faster) are now live on https://t.co/85jA71X9gw, Kimi Work, Kimi Code, and the Kimi API. Open weights by Nov 4, 2026. 🔗 API: https://t.co/XCrgjXAqMw 🔗 Tech blog: https://t.co/5iPP0MBej6

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    #产品更新#开源生态#Agent

  11. Unsloth一手模型发布
    AI 评分72

    NVIDIA 发布 Nemotron-3.5-Bolt-E4B,可在 6GB 内存本地运行

    NVIDIA 发布 Nemotron-3.5-Bolt-E4B,可在 6GB 内存的设备上本地运行,面向手机等端侧设备。该模型基于 Gemma 4 训练,支持视觉,Unsloth 同时给出了 GGUF 文件和指南链接。NVIDIA 称其面向本地助手、交互角色和机器人等可对话并调用工具的场景。

    Available now: NVIDIA Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB ⚡️ Our newest small open model is built for local assistants, interactive characters and robots that can carry on a conversation and use tools to get things done. Watch Reachy Mini chat and move, with Bolt handling conversation and NVIDIA Cosmos handling vision. Both models run locally on Jetson Orin Nano 8GB. Learn more: https://t.co/B8ODaWMn0O

    同一事件 · 2 条报道

    #模型发布#端侧#开源生态

  12. Arena模型发布
    AI 评分77

    Kimi K3.1 Pro 发布,Code Arena WebDev 升至第 8

    月之暗面发布 Kimi K3.1 Pro,在 Code Arena WebDev 以 1692 分位列第 8,与 Claude Opus-5 (Max) 持平而成本低 70%,较 Kimi K3 (Max) 的第 17 名提升 9 位。该模型定价为每百万输入/输出 token 2/10 美元,单任务成本中位数 1.23 美元,比 Kimi K3 低 29%,并将在 11 月 4 日开放权重。Kimi 官方称其为 3T 级开源权重模型,具备 1M token 上下文、2.8T 总参数/104B 激活参数的 MoE 多模态架构,幻觉率下降 65%。

    Introducing Kimi K3.1 Pro: our most capable 3T-class open-weight model. 🔹 1M-token context, 2.8T total / 104B active params (MoE), Multimodal. 🔹 Full-project coding: games in Unreal, Unity & Godot. 🔹 Excels at parametric 3D modeling in Blender & CAD. 🔹 More reliable at finance work: Accurate modeling with hallucination down by 65%. 🔹 Matching the strongest proprietary models across coding, agentic and knowledge benchmarks. Kimi K3.1 Pro and K3.1 Pro Highspeed (2–3× faster) are now live on https://t.co/85jA71X9gw, Kimi Work, Kimi Code, and the Kimi API. Open weights by Nov 4, 2026. 🔗 API: https://t.co/XCrgjXAqMw 🔗 Tech blog: https://t.co/5iPP0MBej6

    同一事件 · 2 条报道

    #评测/基准#编码#开源生态

  13. Artificial Analysis模型发布
    AI 评分78

    Kimi K3.1 Pro 发布,Artificial Analysis 智能指数 55 分位列第四

    月之暗面发布推理模型 Kimi K3.1 Pro,在 Artificial Analysis 智能指数上得分 55,位列第四,比 Kimi K3 的 44 分提升 11 分,仅次于 Claude Opus 5.5(58)、Claude Sonnet 5.5(56)和 Muse Wonder Full(56)。其智能体能力提升明显,GDPval-AA 以 1846 Elo 排第三,Terminal-Bench 4.0 得分 67%(Kimi K3 为 13%),AutomationBench-AA 从 58% 升至 73%。模型上下文窗口 1M tokens,总参数 2.8T、激活参数 104B,支持文本和图像输入,定价为每 1M 输入/输出/缓存命中 token 2/10/0.20 美元,权重尚未发布。

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    #模型发布#推理#Agent

  14. Rohan Paul模型发布
    AI 评分77

    月之暗面发布 Kimi K3.1 Pro,Terminal-Bench 4.0 得分 65.7%

    月之暗面发布 Kimi K3.1 Pro,这是其首个更新版本,在 Terminal-Bench 4.0 上得分 65.7%,比 Claude Opus 5.5 低 0.7 分、比 GPT-6 Astra 高 7.5 分,且平均每任务成本低于两者。该模型为 3T 级开放权重 MoE 模型,总参数 2.8T、激活参数 104B,支持 1M token 上下文和多模态;在带工具的幻觉压力测试中,错误声明率从 K3 的 23.4% 降至 8.3%。K3.1 Pro 与速度快 2-3 倍的 Highspeed 版本已在 Kimi 应用和 API 上线,完整权重计划于 11 月 4 日发布。

    Introducing Kimi K3.1 Pro: our most capable 3T-class open-weight model. 🔹 1M-token context, 2.8T total / 104B active params (MoE), Multimodal. 🔹 Full-project coding: games in Unreal, Unity & Godot. 🔹 Excels at parametric 3D modeling in Blender & CAD. 🔹 More reliable at finance work: Accurate modeling with hallucination down by 65%. 🔹 Matching the strongest proprietary models across coding, agentic and knowledge benchmarks. Kimi K3.1 Pro and K3.1 Pro Highspeed (2–3× faster) are now live on https://t.co/85jA71X9gw, Kimi Work, Kimi Code, and the Kimi API. Open weights by Nov 4, 2026. 🔗 API: https://t.co/XCrgjXAqMw 🔗 Tech blog: https://t.co/5iPP0MBej6

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    #模型发布#Agent#推理

  15. Rohan Paul模型发布
    AI 评分72

    Moonshot 在开放发布前削弱 Kimi K3.1 Pro 的黑客能力

    Moonshot 在开放发布前主动削弱了 Kimi K3.1 Pro 的网络攻击能力,未削减版本在其内部漏洞利用任务上解决率 90.5%,发布版为 81%。该成绩仍远高于 K3 的 33.3%,但低于 DeepSeek V4.1-Flash 的 85.7%。Moonshot 称随着后训练规模扩大漏洞利用技能上升,因此从中期训练和强化学习中移除了网络相关数据,内部 xdev-bench-hard 的 pass@3 从 90.5% 降至 81.0%。

    Moonshot AI’s first update, the new Kimi K3.1 Pro > Kimi K3.1 Pro scores 65.7% on Terminal-Bench 4.0, 0.7 points behind Claude Opus 5.5 and 7.5 ahead of GPT-6 Astra, at a lower average cost per task than either rival’s top runs. > Moonshot saw exploit skill climb as post-training scaled, so it removed cyber-related data from mid-training and RL; on its internal xdev-bench-hard, pass@3 fell from 90.5% to 81.0%. > The filtered model still solves 81.0% of those exploitation tasks against K3’s 33.3%, which Moonshot reads as general coding gains carrying into cyber work, while a third-party run of GPT-5.6 Sol solved 100%. > On Moonshot’s internal hallucination stress test with tools, false claims fell from 23.4% for K3 to 8.3%, still above GPT-6 Astra’s 5.5% but well below Claude Opus 5.5’s 15.0%. > The biggest jump is on Moonshot’s simulated business-operation test, where scores rose from 8.9 to 37, and K3.1 Pro also tops OfficeQA Pro v2 at 64.4 against Opus 5.5’s 62.2. > Gains are uneven: K3.1 Pro scores 38.1 on Terminal-Bench Science against GPT-6 Astra’s 68.1 and Opus 5.5’s 63.3, while leading Agents’ Last Exam at 43.2 and Humanity’s Last Exam with tools at 70.0. > K3.1 Pro and a Highspeed variant running 2-3x faster are live in Kimi’s apps and API, with full weights due by November 4 for independent reruns.

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    #模型发布#安全/对齐#开源生态