月之暗面开放 Kimi K3.1 Pro 权重：2.8 万亿参数、1M 上下文

月之暗面 11 月 4 日首次公开 Kimi K3.1 Pro 权重，权重、模型卡与自定义许可证同步上线 Hugging Face，这是其旗舰模型第一次放出权重，此前只走 API。月之暗面称这是其「迄今最强的 3 万亿参数级模型」，并将「继续推进 open intelligence」。

▍规模与架构2.8T 总参数 / 104B 激活 MoE，93 层（69 层 KDA + 24 层 Gated DSA 稀疏注意力），896 个专家、每 token 选 16 个加 2 个共享专家，上下文 1,048,576 token；权重 MXFP4、激活 MXFP8，视觉编码器 MoonViT-V2（401M），原生支持文本 + 图像。

▍基准：追平 Opus，但别只看一条Terminal-Bench 4.0 65.7，与 Claude Opus 5.5（66.4）基本持平，高于 GPT-6 Astra 58.2、Claude Fable 5.1 57.9，远超同表开源对手 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 42.3、GLM-5.3 41.8；SWE Marathon 51.7、HLE-Full 带工具 70.0、Automation Bench 73.3、BrowseComp 92.1 均为该表第一。

但「追平 Opus 5.5」是单条基准上的选摘：Terminal-Bench-Science 仅 38.1（Opus 63.3）、Program Bench 31.5（Opus 65.0）、ExploitBench 74.7（Opus 91.0）、HLE-Diamond 39.4（Opus 60.9）。强在长程编码与检索型智能体，弱在科学终端与安全攻防——标题叙事与被忽略的口径之间有明显落差。

▍部署与许可vLLM、SGLang、TokenSpeed 首日支持；vLLM 称 8×GB300 单用户 375.9 tok/s、单卡 37.8K tok/s，NVIDIA Rubin 上 815.6 / 68.7K（SemiAnalysis AgentX 基准），并首次实现 day-0「零误差」RL（与 Megatron 逐位一致的 log-prob）。

需指出：上述基准均来自月之暗面模型卡、多为 max 推理档，尚待第三方独立复测；许可证为自定义「Kimi K3.1 Pro License」，非 Apache/MIT，权重可下但商用需逐条确认——「推进 open intelligence」与受限许可证并存，开放权重不等于开源。API 侧仍在 platform.kimi.ai 以兼容接口提供。

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