月之暗面发布Kimi K3.1 Pro：3万亿参数MoE，Terminal-Bench领先GPT-6 Astra，11月4日开源权重
· 来源：SiliconANGLE
月之暗面推出旗舰模型Kimi K3.1 Pro，在编程、3D建模和金融分析等基准上与GPT-6 Astra、Claude Opus 5.5互有胜负，并计划在11月4日前开源权重。
据SiliconANGLE 10月23日报道，中国AI公司月之暗面（Moonshot AI）发布新旗舰大模型Kimi K3.1 Pro，在部分任务上的表现超过Claude Opus 5.5和GPT-6 Astra。
Kimi K3.1 Pro是月之暗面7月发布的Kimi K3的后训练升级版。Kimi K3采用混合专家（MoE）架构，由896个专家网络组成，总参数量达3万亿，每次推理只激活其中16个，以降低推理成本。模型还采用自研的Kimi Delta Attention（基于Gated DeltaNet的省内存注意力机制），减少处理长提示时的显存占用。月之暗面表示，这次后训练消耗的算力明显多于以往，并升级了后训练基础设施，加入自动质量检查、提高了效率。
在评测上，Kimi K3.1 Pro在3D模型代码生成基准BenchCAD上得分92.7%，与Astra和Opus 5.5的差距在4个百分点以内，还能生成带动画的3D模型和多款3D小游戏；在业界常用的编程基准Terminal-Bench 4.0上得分65.7%，领先GPT-6 Astra超过7个百分点，略低于Opus 5.5；在衡量复杂金融分析能力的OfficeQA Pro v2上，则同时超过了这两款模型。
不过，它在网络安全基准上的成绩明显落后。月之暗面解释说，出于安全考虑，工程师刻意从后训练数据中删除了网络安全相关内容，未来的模型会加入更先进的漏洞分析能力。
Kimi K3.1 Pro发布当天即通过月之暗面的付费云服务上线，公司计划在11月4日前开源模型权重。若如期开源，它将成为参数规模最大、能力最接近美国顶级闭源模型的开源模型之一，进一步加剧中美开源与闭源模型之间的竞争。