Moonshot 评测数据出炉，Kimi K3.1 Pro 在 Terminal-Bench 4.0 取得 65.7% 高分

月之暗面（Moonshot）发布最新评测报告，Kimi K3.1 Pro 在 Terminal-Bench 4.0 编程智能体基准测试中拿到 65.7% 的通过率，这项成绩在开源权重模型里位居首位，大幅超越 GPT-6 Astra 的 58.2%，仅仅落后头部闭源模型 Claude Opus 5.5 的 66.4%，分差仅有 0.7 个百分点，充分体现出 Kimi K3.1 Pro 在资源受限终端环境下自主执行命令、调试代码、多步完成工程任务的综合能力，模型依靠后训练优化与百万级长上下文能力，补齐了终端 Agent 多轮工具调用、排错纠错的短板，整体终端编程能力已经跻身全球第一梯队。Terminal-Bench 4.0 和传统代码评测有着本质区别，传统代码基准大多只考核单段代码生成能力，不会设置硬件资源限制；而 Terminal-Bench 4.0 完全模拟真实工程师的终端工作环境，严格限制 CPU、内存、运行时长，把大量多步骤工程任务、命令行操作、Bug 调试、工具调用整合到测试用例里，同时剔除了容易出现饱和结果的简单题目，大幅降低超时、误判带来的测试噪声，只保留高难度长周期终端任务，只有具备完整 Agent 链路能力的模型才能拿到高分。Kimi K3.1 Pro 之所以能在该基准拿到高分，核心来自三层技术优化。第一层是基座模型优化，2.8 万亿总参数、1040 亿激活参数的大模型底座，搭配 100 万 token 超长上下文窗口，能够完整记住整条终端任务的执行流程，不会在多轮命令调用里丢失前置信息；第二层是面向终端场景的专项后训练，团队专门用大量真实终端命令行日志、工程排错案例做微调，强化模型解析报错日志、循环调试代码的能力；第三层是打通模型与代码执行沙箱的调用链路，适配 Terminal-Bench 4.0 的任务执行框架，保证模型输出的指令可以直接在受限终端环境里稳定运行，减少指令格式错误导致的任务失败。整套 Terminal-Bench 4.0 评测拥有标准化的完整执行流程，全程可以拆分为四个连贯环节。第一步，统一部署测试沙箱，严格锁定每个任务的 CPU 算力、内存上限与最大运行时长，复刻真实低配终端的资源约束条件；第二步，批量导入全部测试任务，涵盖脚本开发、环境部署、程序报错修复、多工具联动等工程场景，全程开启 pass@3 多轮重试机制；第三步，接入统一的代码执行框架，让模型自主输出终端指令，自动执行、捕获运行报错，并基于日志反复迭代修改代码；第四步，系统自动统计所有任务的最终完成率，计算得出模型最终得分，全程人工不干预指令生成与调试过程，保证分数客观稳定。从最终测试结果来看，Kimi K3.1 Pro 很好地平衡了性能与调用成本，在分数无限贴近旗舰闭源模型的前提下，单任务调用成本远低于 Claude Opus 5.5，在终端自动化运维、本地脚本开发、工程小工具批量开发这类场景里具备极高落地价值，同时该模型在长程软件工程基准 SWE Marathon 中同样拿到全球前列成绩，证明终端 Agent 能力并不是单点优化，而是整体工程智能全面升级带来的结果。

一、Terminal-Bench 4.0 核心规则清单

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二、主流模型 Terminal-Bench 4.0 成绩对比表

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三、Kimi K3.1 Pro 拿到高分的技术实施步骤

步骤 1：基座模型能力加固，启用百万 token 超长上下文，保证多轮终端任务全程保留历史指令与报错信息，避免上下文截断造成任务中断。

步骤 2：构建终端场景专项训练数据集，收录数十万条命令行操作、程序报错日志、多轮调试案例，对模型开展定向 SFT 微调，强化指令输出规范性。

步骤 3：优化 Agent 调用链路，适配 Terminal-Bench 沙箱执行框架，统一指令输出格式，减少语法错误、命令不兼容问题。

步骤 4：开启多轮重试策略，模型自动捕获终端返回的异常信息，自主分析报错原因，循环修改代码与执行指令，直到任务顺利完成。

步骤 5：多次在同等资源限制下重复全量测试，剔除偶然成功的样本，把最终稳定通过率作为官方得分。

四、该测试成绩对应的落地应用场景

1. 本地终端自动化：批量编写 Shell、Python 运维脚本，自动完成服务器环境部署、日志抓取与异常排查。
2. 小型工程工具开发：在低配终端里自主完成小工具编码、调试、打包，全程不需要人工逐行修改代码。
3. 长周期排错任务：面对复杂程序崩溃问题，自主分步执行命令、打印日志、定位代码漏洞，实现端到端自主排错。
4. 离线 Agent 执行：在算力有限的本地终端中运行智能体任务，不用依赖云端高算力资源。

【相关 FAQ】

问题 1：Moonshot 发布的报告里，Kimi K3.1 Pro 在 Terminal-Bench 4.0 取得了多少分数，对比 GPT-6 Astra 表现如何？

回答 1：Moonshot 官方评测报告显示，Kimi K3.1 Pro 在 Terminal-Bench 4.0 拿到 65.7% 的通过率，该成绩明显高于 GPT-6 Astra 的 58.2%，仅比 Claude Opus 5.5 低 0.7 个百分点，是当前开源模型里该项测试的最高分。

问题 2：Terminal-Bench 4.0 和普通代码评测有什么区别，为什么 Kimi K3.1 Pro 的分数更能体现终端 Agent 实力？

回答 2：Terminal-Bench 4.0 会严格限制 CPU、内存等硬件资源，模拟低配真实终端环境，重点考核多轮命令调用、日志排错、循环调试的完整 Agent 流程；普通代码评测只考核单段代码生成，没有资源约束，因此 Terminal-Bench 4.0 的分数更能反映模型在真实终端里自主干活的能力。

问题 3：Kimi K3.1 Pro 能在 Terminal-Bench 4.0 拿到 65.7% 高分，主要依靠哪些技术优化？

回答 3：一方面依托 2.8 万亿参数基座 + 百万 token 长上下文，保证多轮任务不会丢失历史信息；另一方面使用大量终端命令行、程序排错数据做专项后训练，优化指令输出与报错分析能力；同时打通沙箱执行链路，开启多轮重试机制，大幅提升任务完成通过率。

问题 4：Terminal-Bench 4.0 采用 pass@3 指标，这对 Kimi K3.1 Pro 的最终得分会带来哪些影响？

回答 4：pass@3 代表模型最多可以重试三次任务，Kimi K3.1 Pro 凭借自主分析报错、迭代修改代码的能力，在三次重试里持续优化方案，大幅提升复杂工程任务的成功率；如果只允许单次执行，模型整体得分会出现小幅回落。

问题 5：Kimi K3.1 Pro 在 Terminal-Bench 4.0 取得 65.7% 的成绩，对应的实际工程应用价值体现在哪些地方？

回答 5：该分数意味着模型可以在资源受限的本地终端自主完成脚本开发、环境部署、程序排错等全流程工程任务，能够用来搭建离线运维 Agent、本地自动化开发工具，同时单任务调用成本远低于同级闭源旗舰模型，具备很高的工程落地性价比。

【参考资料】

[2026-10-25] Moonshot releases Kimi K3.1 Pro: 1M-token context, tops open-weight Terminal-Bench 4.0

[2026-10-24] Kimi K3.1 Pro 正式发布 终端编程跑分 65.7% 逼近 Opus 5.5 IT 之家

[2026-10-24] Kimi K3.1 Pro Terminal-Bench 4.0 评测成绩公布 Kimi AI 官方技术博客

[2026-10-24] 国产大模型新突破 Kimi K3.1 Pro Terminal-Bench 4.0 得分 65.7%

[2026-10-24] Terminal-Bench 4.0 基准规则更新说明 Terminal-Bench

免责声明：本文 Kimi K3.1 Pro 在 Terminal-Bench 4.0 的 65.7% 得分来自 Moonshot 官方公开评测报告，同榜单其他模型分数取自各厂商公开技术文档与 Terminal-Bench 官方榜单；测试成绩基于 pass@3 多轮重试条件与固定终端资源约束，不同测试环境、重试次数会带来分数小幅波动；Terminal-Bench 4.0 仅衡量终端编程智能体能力，不能完全等同于全部业务场景的实际表现；本文仅为技术资讯与基准数据分析，不构成模型采购、二次开发的决策依据。