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title: "【东北AI应用】Kimi K3.1 Pro发布：国产模型重回前沿梯队 —————————————— 事件 · 10月24日凌晨，月之暗面发布Kimi K3.1"
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# 【东北AI应用】Kimi K3.1 Pro发布：国产模型重回前沿梯队 —————————————— 事件 · 10月24日凌晨，月之暗面发布Kimi K3.1

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## 正文

【东北AI应用】Kimi K3.1 Pro发布：国产模型重回前沿梯队
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事件
· 10月24日凌晨，月之暗面发布Kimi K3.1 Pro，为K3.1系列首个模型，沿用K3底座，参数3万亿级、上下文100万token。网页端、APP、Kimi Work、Kimi Code与API同步上线，另有Highspeed版，速度2~3倍、价格2倍。完整权重11月4日前开放。

主要更新：沿用K3底座、后训练算力大幅增加
· 底座规格未变，升级集中在后训练。总参2.8万亿，MoE激活约1040亿。后训练算力大幅增加，RL框架、长上下文推理、沙箱与调度全栈优化，支撑数百个下游领域联合训练。AA综合智能指数55分，较K3高11分，增幅25%，国产第一，全球仅次于Opus 5.5、Sonnet 5.5与Muse Wonder Full。主要提升长程任务、多步执行、工具调用与RSI能力。
· 编程向海外头部模型收敛。Terminal-Bench 4.0得65.7%，GPT-6 Astra为58.2%，Claude Opus 5.5为66.4%，差距0.7个百分点。
· 3D能力显著增强。BenchCAD开启工具后得92.7%，Opus 5.5为96.2%，Astra为95.9%。模型可读文字或图片推断形状与空间关系，直接编写并运行Blender、SolidWorks、Rhino脚本，完成参数化建模。C端同步上线3D Make，支持在线编辑与3D打印。
· 金融与办公同步提升。OfficeQA Pro v2得64.4分，为当前最优，Astra为54.4，Opus 5.5为62.2。内部财务建模、金融研究较K3分别提升14%、20%。专项优化事实性能力，Kimi Hallu Bench Hard单项陈述错误率8.3%，K3为23.4%。

定价：下调约三成、单位任务成本持平
· 每百万token输入1.3元（缓存命中）、13元（未命中），输出68元。K3为2、20、100元，三档降幅32%~35%。折美元约为Opus 5.5的一半、Astra的五分之一。AA测算单任务成本约$1.98，与K3持平。

开放权重：11月4日前发布、开源即最强
· 权重11月4日前发布，届时开源阵营与最强闭源的智能指数差距3分，此前12分。官方表示，开放前已对网络攻防相关训练数据做前置处理，通用编程能力完整保留。同期上线Kimi Hosted Agents，把Agent运行框架放到云端。

⚠️ 风险提示：模型表现不及预期；网安监管收严；开源权重部署效果待验证；以上信息仅作产业链梳理，不构成投资建议。

## 总体总结

主题正文
1. · 10月24日凌晨，月之暗面发布Kimi K3.1 Pro，为K3.1系列首个模型，沿用K3底座，参数3万亿级、上下文100万token。
2. 网页端、APP、Kimi Work、Kimi Code与API同步上线，另有Highspeed版，速度2~3倍、价格2倍。
3. AA综合智能指数55分，较K3高11分，增幅25%，国产第一，全球仅次于Opus 5.5、Sonnet 5.5与Muse Wonder Full。
4. Terminal-Bench 4.0得65.7%，GPT-6 Astra为58.2%，Claude Opus 5.5为66.4%，差距0.7个百分点。
5. BenchCAD开启工具后得92.7%，Opus 5.5为96.2%，Astra为95.9%。
6. OfficeQA Pro v2得64.4分，为当前最优，Astra为54.4，Opus 5.5为62.2。
7. 专项优化事实性能力，Kimi Hallu Bench Hard单项陈述错误率8.3%，K3为23.4%。
8. 以上信息仅作产业链梳理，不构成投资建议。
