Kimi K3.1 Pro蝉联全球最大开源模型，智能指数登顶开源第一

月之暗面于10月24日凌晨发布新一代开源模型Kimi K3.1 Pro，总参数2.8万亿，支持100万token上下文，蝉联全球参数规模最大的开源模型。官方定位其为K3的后训练版本，后训练算力大幅增加，强化学习训练扩展到数百个下游领域，完整模型权重将于11月4日前发布。

 

第三方榜单给出了坐标。在Artificial Analysis智能指数中，K3.1 Pro得分55，位列全球第4、开源模型第一，较上一代K3提升11分。编程智能体基准Terminal-Bench 4.0上，官方自评得分为65.7%，第三方Artificial Analysis的独立测法为67%，对比其上一代K3的13%提升显著。在月之暗面内部的长程代码基准上，得分从K3的55.95%升到61.2%。官方演示了用Unreal Engine搭建云海之上的3D天宫场景、用Godot从零做出含5个探索区域与两阶段Boss战的3D动作游戏，两个案例均为端到端交付，3D建模能力是这轮升级的重点。

 

价格是另一条主线。按月之暗面API定价页的美元报价，标准版输入每百万token2美元、输出10美元、缓存命中0.20美元，输入与输出费率较K3的3美元、15美元均下调约33%，约为Claude Opus 5.5标价的一半；另设Highspeed版本，输出速度为标准版的2至3倍，输入与输出价格各翻一倍，面向高频与实时交互场景。模型已先行上线OpenRouter，海外开发者可以直接调用。场景交付的重心转移在官方表述里同样清楚：月之暗面把重点从参数竞赛挪向代码、3D创作、金融研究与长程Agent能力，内部测试里让模型持续分析实验结果、迭代优化仿真人体的行走控制器，从最初几步就倒地练到连续行走十几秒。对出海应用，100万token上下文让一次喂进整个代码库或长文档成为默认用法，长程任务的交付方式随之改变。

 

开源与闭源的差距在快速收窄。今年以来的开源梯队里，DeepSeek的新版本在任务耗时与词元费用上持续下探，智谱GLM-5.3-Flash以稀疏注意力与线性注意力混合的架构压低服务成本，Kimi把参数规模与长程任务能力推到开源阵营最前，几条线汇在一起，开源模型第一次在综合能力上与头部闭源产品同台。发布节奏上，月之暗面处于新一轮资本运作的窗口期，每经的报道称公司正站在估值与上市推进的关键节点，模型迭代与场景交付在同步提速。

 

对出海AI应用，这一轮迭代给出的信号很直接：长上下文、长程Agent任务在开源侧已经可用，且价格曲线明显陡于闭源模型的降价节奏。应用层的模型选型，从此多了一个不用在能力上打折的默认项。（98出海综合报道）