月之暗面发布 Kimi K3.1 Pro：100 万 token 上下文，开放权重将于 11 月 4 日前释出
2026年10月24日凌晨，月之暗面在Kimi 官方博客发布了 Kimi K3.1 系列的首个模型。
Kimi K3.1 Pro，3 万亿级参数，100 万 token 上下文窗口。
同步推出的 Kimi K3.1 Pro Highspeed，官方称输出速度是普通版的 2—3 倍。
两款模型已经可以在 Kimi.com、Kimi Work、Kimi Code 和 Kimi API 使用。完整模型权重将在 11 月 4 日前发布。
参数、速度、开放，三个词都很抢眼。更实在的问题有三个：长任务能不能接住，响应等不等得住，最后的权重到底放不放得出来。
01｜100 万 token，重点是把长活干完
上下文窗口扩到 100 万 token，最直接的意义，是模型可以放进更长的代码、资料和连续任务，少来回截取、反复补背景。



月之暗面这次也没有只讲聊天和写作。官方点名的方向包括代码、3D 创作、金融研究和其他智能体任务。
在 Terminal-Bench 4.0 上，K3.1 Pro 得分 65.7%，高于 GPT-6 Astra 的 58.2%，略低于 Claude Opus 5.5 的 66.4%。
在 Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon 上，K3.1 Pro 得分 61.2%，高于上一代 K3 的 55.95%。这项测试是月之暗面内部的基准，考察编程智能体的多步执行、工具调用和端到端问题解决，看成绩时得把“自家考试”这层因素算进去。



官方介绍还提到，K3.1 Pro 可以根据文字、草图或参考图推断物体的形状、比例和空间关系，再操作专业建模软件生成 3D 模型，搭成交互场景。金融任务则覆盖资料检索、跨文档核对、搭建财务模型和盈利分析。
这些已经不是回答一道题，而是接一串活。
02｜Agent 跑得快，任务才等得完
普通问答慢几秒，通常还能忍。
Agent 不一样。它要生成内容、调用工具、读取结果，再继续修改。每一步都转圈，任务就算做对了，人也容易先失去耐心。



Highspeed 版本把速度提到了普通版的 2—3 倍，解决的正是这个问题。模型能力决定它能不能做，响应速度决定这套过程用起来累不累。



而且两款模型现在已经能用，想试的人不用等到 11 月 4 日。
03｜幻觉率降了，但不能把内部考试当日常准确率
K3.1 Pro 还专门改了一轮事实准确性。
在 Kimi Hallu Bench Hard 测试中，按单个事实点统计的幻觉率从 K3 的 23.4% 降到了 8.3%。回答中至少出现一个事实错误的回答占比，是上一代的 42.4%。
不过官方同时提醒，这是一项故意设置难题、专门寻找模型错误位置的极限测试，报告中的比例不代表日常使用中的整体错误率。



这比一句“以后不会胡编”靠谱。
模型出错概率降低了，仍然需要核对。涉及财务数字、文件条款和具体出处时，该查还得查。
04｜11 月 4 日，开放权重比发布会更实在
这里得把**“开放权重”和“完全开源”**分开。



开放权重，意味着模型参数可以交到用户手里；它不等于训练数据、完整训练流水线和全部工程细节一并公开。
对普通用户来说，先在网页和 API 上使用更省事。开放权重更重要的价值，在于给企业多一条路：把模型部署在可控的基础设施上，审查它的行为，按自己的业务环境使用，不必只依赖一家公司的接口。
当然，也别把“权重开放”直接理解成“普通电脑随手就能跑”。3 万亿级模型的部署条件，和调用 API 是两回事。



11 月 4 日，先看模型仓库里有没有货。有货，再看它到底能跑多快。