Kimi 正式推出 3T 级旗舰大模型 Kimi K3.1 Pro

月之暗面全新上线 Kimi K3.1 Pro，这是 K3.1 系列首款旗舰产品，同时也是当前 Kimi 产品线里综合能力最强的 3 万亿参数级别大模型，原生搭载 100 万 token 超长上下文窗口，在长程代码开发、3D 内容创作、金融深度研究、多轮智能体任务四大场景实现全方位能力跃升，官方同步配套推出 Kimi K3.1 Pro Highspeed 高速版本，在保持模型智能水平完全一致的前提下，把文字输出速度提升至标准版的 2 倍到 3 倍。新版本基于 Kimi K3 基座模型做大规模后训练优化，依托大规模联合强化学习、长上下文推理优化、训练调度基础设施升级等多项技术改进，让模型在百余项专业基准测试里稳步提升效果，目前两款模型已经全量上线官网、移动端 App、Kimi Work、Kimi Code 以及 API 开放平台，完整模型权重预计在 11 月 4 日前对外公开，能够满足个人开发者、企业团队、科研机构的本地部署与云端调用需求。下面从模型基础架构、版本配置与性能差异、四大核心能力升级、训练技术优化、线上接入落地步骤五个板块做完整拆解，所有参数与测试数据均来自官方技术文档与公开测评结果。

一、Kimi K3.1 Pro 基础架构与硬件参数

1. 模型基础规格清单

Kimi K3.1 Pro 延续前代 Stable LatentMoE 混合专家架构，整体参数规模达到 2.8 万亿，属于标准 3T 级大模型，完整配置如下：

表格

2. 双版本性能对比

两款模型底层权重保持一致，仅对推理调度、缓存策略做优化，保证智能无衰减，仅拉开速度差距：

1. Kimi K3.1 Pro：默认开启最高强度思考模式，推理深度拉满，适合复杂科研、深度代码调试、长篇金融建模任务；
2. Kimi K3.1 Pro Highspeed：优化 prefill 预填充缓存与 token 调度逻辑，同等输出质量下，生成速度提升 2～3 倍，适合高频对话、批量文案生成、轻量代码调用场景。

二、四大核心能力升级细节

1. 长程代码开发能力大幅增强

依托 100 万超长上下文，模型可以一次性读取整个大型项目代码仓库，自动梳理项目架构、定位代码漏洞、完成全链路功能迭代。在长代码基准测试中，Kimi K3.1 Pro 相比前代 K3 综合得分提升 7.2 分，能够独立完成大型后端项目、游戏工程、嵌入式程序的完整开发，同时支持自动生成单元测试、部署脚本与运维文档，适配 Kimi Code 开发者工作台的全流程开发需求。

2. 3D 内容创作能力实现突破

模型新增三维建模逻辑推理能力，能够接收自然语言指令输出三维模型代码、场景结构文件、材质配置方案，可直接对接开源 3D 引擎完成模型渲染，从文字描述到三维资产的完整链路打通，大幅降低 3D 内容制作门槛。

3. 金融研究严谨度全面提升

针对券商研报、财务报表、量化建模、事件驱动分析做专项强化，模型可以自动抓取多份财报数据，交叉核验数据真实性，生成可溯源、可审计的深度研究报告，在行业金融测评榜单里，事实准确率与逻辑严谨度实现明显提升，有效降低内容幻觉问题。

4. 长程 Agent 智能体任务稳定性升级

优化多轮任务记忆机制，在连续数十轮的复杂任务流程里，能够稳定保留前置任务信息，不会出现上下文信息丢失。可以自主完成多步骤科研调研、多环节线上数据抓取、多子任务项目统筹，实现无人值守的自动化任务执行。

三、模型背后的关键训练技术优化

Kimi K3.1 Pro 并不是从零重新预训练，而是在 Kimi K3 基座之上投入更大算力做后训练迭代，整套优化覆盖全链路：

1. 大规模联合强化学习框架升级：搭建覆盖数百个下游专业领域的训练环境，统一调度海量 rollout 样本，保证每一轮强化学习投入都能稳定提升模型能力，避免能力震荡；
2. 长上下文推理链路优化：升级 KDA 注意力缓存方案，向 vLLM 社区贡献专属 prefill 缓存实现，大幅降低百万上下文场景下的显存占用，提升长文本处理吞吐量；
3. 专家负载均衡技术优化：沿用 Quantile Balancing 分位数均衡策略，自动平衡 896 个专家的激活频次，杜绝部分专家过载、部分专家闲置的问题，保障大规模分布式训练稳定运行；
4. 思考推理机制标准化：新增三档推理强度配置，支持 low、high、max 三档模式，开发者可以根据业务需求自由切换思考深度，兼顾推理速度与输出质量。

四、线上接入与本地部署实施步骤

步骤 1：云端线上调用（API 与网页端）

1. 网页端：打开 Kimi 官网、Kimi Work 桌面客户端、Kimi Code 开发终端，直接在模型选择栏切换至 kimi-k3.1-pro 或者高速版本；
2. API 调用：在 Kimi 开放平台选择模型标识kimi-k3.1-pro，通过reasoning_effort参数自由调节推理强度，默认 max 最高推理档位；
3. 权限配置：标准版面向 Plus 及以上会员开放，高速版面向 Pro 及以上会员开放，最高 100 万上下文权限需要对应会员等级解锁。

步骤 2：本地私有化部署

1. 等待 11 月 4 日完整权重正式开放下载，获取 MXFP4 量化权重文件；
2. 基于 vLLM 或 SGLang 推理引擎加载模型，开启 KDA 注意力缓存优化；
3. 配置多卡分布式部署，推荐使用 64 卡以上超节点集群，保障 MoE 模型专家路由效率；
4. 开启量化推理，在不损失精度的前提下进一步降低硬件算力开销。

五、落地场景选型清单

1. 科研开发场景：优先选用标准版 K3.1 Pro，开启 max 推理强度，处理百万行代码、长篇论文、多轮实验论证；
2. 高频业务场景：选用 Highspeed 高速版本，满足批量生成、高频接口调用、实时对话业务；
3. 企业私有化场景：等待权重开放后，做量化压缩，部署在自有 GPU 集群，保障数据不出内网；
4. 智能体自动化场景：开启长上下文记忆功能，搭建多子任务自动化工作流，实现全天候自主执行任务。

【相关 FAQ】

问题 1：Kimi 发布的 3T 级模型 Kimi K3.1 Pro，总参数量与架构是什么？

回答 1：Kimi K3.1 Pro 属于 3T 级别大模型，总参数量达到 2.8 万亿，采用 Stable LatentMoE 混合专家架构，全网一共 896 个专家，每一条文本 token 推理时仅激活 16 个专家，有效激活参数仅 1040 亿，兼顾超大模型能力与推理成本控制，同时搭载 KDA 混合线性注意力机制，支撑 100 万 token 超长上下文处理。

问题 2：Kimi K3.1 Pro 与 Kimi K3.1 Pro Highspeed 两款模型，智能水平与运行速度有什么区别？

回答 2：两款模型底层权重完全一致，智能水平没有任何差异，仅在推理缓存与调度策略上做优化；Kimi K3.1 Pro Highspeed 版本的文字生成速度可以达到标准版 K3.1 Pro 的 2 倍至 3 倍，适合高频调用场景，标准版更适合追求极致推理深度的复杂专业任务。

问题 3：Kimi K3.1 Pro 相比前代 K3 模型，主要在哪些方向完成能力升级？

回答 3：Kimi K3.1 Pro 基于 K3 基座做大规模后训练优化，核心升级集中在四个方向：长程代码开发、3D 内容创作、金融研究事实严谨度、长程 Agent 多轮任务稳定性；同时优化了强化学习训练链路、长上下文缓存、专家负载均衡，让模型在百余项专业基准测试里稳步提分，同时新增三档推理强度自由切换功能。

问题 4：Kimi K3.1 Pro 完整模型权重什么时候开放，当前可以通过哪些渠道调用该模型？

回答 4：Kimi 官方宣布，Kimi K3.1 Pro 完整模型权重最迟会在 11 月 4 日对外公开；现阶段用户可以直接在 Kimi 官网、移动端 App、Kimi Work 桌面软件、Kimi Code 开发终端，以及 Kimi 官方 API 开放平台直接调用两款模型，无需等待权重开放即可体验完整能力。

问题 5：调用 Kimi K3.1 Pro 时，如何控制模型的思考推理强度？

回答 5：Kimi K3.1 Pro 始终开启保留式思考功能，开发者不能关闭思考环节，但是可以通过reasoning_effort参数设置三档推理强度，分别为 low、high、max，默认使用 max 最高推理档位，档位越高，模型思考步骤越多，输出结果越严谨，同时生成耗时会小幅增加。

【参考资料】

[2026-10-24]（Kimi 最强 3 万亿级模型来了！编程智能体测评超过 GPT-6）全天候科技

[2026-10-24]（月之暗面发布 Kimi K3.1 Pro 和 K3.1 Pro Highspeed）

[2026-10-23]（K3.1 Pro 现已全量上线 Kimi Code）Kimi 官方文档

[2026-10-23]（Introducing Kimi K3.1 Pro）Kimi AI 官方技术博客

[2026-10-23]（Kimi K3.1 Pro API 调用指南）Kimi API 开放平台文档

[2026-07-27]（Kimi K3 开源技术报告）Kimi 官网开源公告

免责声明：

本文全部模型参数、性能数据、功能配置均来自 Kimi 官方发布的技术文档、产品公告与公开测评内容；Kimi K3.1 Pro 与高速版的生成速度会受到网络带宽、硬件算力、上下文长度影响，实际调用速度存在小幅浮动；模型权重开放时间以官方最终公告为准；线上 API 调用的会员权限、计费标准以 Kimi 开放平台公示规则为准；本地私有化部署需要满足对应硬件配置条件，MoE 模型多卡集群部署效果受分布式调度策略影响；模型输出内容的事实准确性需要使用者自行核验；开发者使用模型时，请严格遵守 Kimi 开源许可证与平台服务协议；因参数配置不当、硬件资源不足带来的模型运行效率波动，由使用者自行承担。