月之暗面发布 Kim K3.1 Pro 旗舰模型，参数规模 3T
Moonshot AI launches new flagship Kim K3.1 Pro model with 3T parameters - SiliconANGLE
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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月之暗面今日推出 Kim K3.1 Pro，这是一款大型语言模型，在某些任务上的表现优于 Claude Opus 5.5 和 GPT-6 Astra。
该大语言模型是这家中国人工智能公司于 7 月发布的一款算法的后训练（即升级）版本。后一款模型 Kimi K3 由 896 个独立神经网络组成，参数规模达 3 万亿。它在任意时刻仅激活其中 16 个神经网络，以尽量降低推理成本。
月之暗面还通过其他方式优化其模型的硬件占用。Kim K3 采用了 Kimi Delta Attention，这是对一种名为 Gated DeltaNet 的节省内存技术的定制实现。它减少了模型注意力机制在解读用户提示词时占用的内存（RAM）量。该特性想必也延续到了 Kim K3.1 Pro 上。
该公司表示，新模型的后训练工作流所消耗的算力显著多于其过去完成的类似项目。此外，它运行在公司升级版的后训练技术栈上。月之暗面增加了自动化质量检查，并提升了底层基础设施的效率。
Kimi K3.1 Pro 输出质量尤其具有竞争力的一个领域是 3D 建模。为物体创建 3D 模型有两种方式：工程师可以绘制它，也可以编写一段以数值方式指定其几何形状的代码。Kimi K3.1 Pro 采用后一种方式。该大语言模型在一个名为 BenchCAD 的 3D 模型编码基准上得分 92.7%，与 Astra 和 Claude Opus 5.5 的差距在四个百分点以内。
Kimi K3.1 Pro不仅能生成静态3D模型，还能为其制作动画。在一项测试中，月之暗面使用该模型生成了人体运动的动画模拟。另一项内部评估中，该公司用它创建了多款3D电子游戏。游戏对AI模型来说很难生成，因为其中包含大量代码，哪怕只有一个bug也可能导致游戏崩溃。
在行业标准的Terminal-Bench 4.0编码基准测试中，Pro得分65.7%，比Astra高出7%以上，但略落后于Opus 5.5。此外，它在OfficeQA Pro v2上的表现超过了这两款模型。该测试衡量的是大语言模型执行复杂财务分析任务的能力。
该模型在主流网络安全基准测试中的表现明显落后于Astra和Opus 5.5的得分。据月之暗面称，其工程师出于安全风险考虑，特意从模型的后期训练数据集中移除了网络安全相关信息。该公司计划为其未来的模型配备更先进的漏洞分析功能。
Kimi K3.1 Pro在发布时已通过月之暗面的付费云服务提供。该公司计划于11月4日开源该模型的权重。
图片：Unsplash