月之暗面正式发布 Kimi K3.1 Pro:Terminal-Bench 4.0 得分 65.7%,权重 11 月 4 日前开放
10-23 补充版已报 K3.1 发布爆料。今日新增:月之暗面 10-24 正式发布 Kimi K3.1 Pro,称其为基于 K3 后训练的版本,总参数 2.8T、激活参数 104B 的 MoE 模型,上下文 1M,同时提供推理速度快 2 至 3 倍的 Highspeed 版本,开放权重将在 11 月 4 日前发布。 Kimi 技术博客 @Kimi_Moonshot X 帖
技术博客公布的自测成绩:Terminal-Bench 4.0 为 65.7%(GPT-6 Astra 58.2%,Opus 5.5 66.4%);内部长程编程基准 Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon 从 K3 的 55.95% 升至 61.2%;内部幻觉压力测试 Kimi Hallu Bench Hard 的断言级幻觉率从 23.4% 降至 8.3%【公司自述】。 Kimi 技术博客
博客称,团队在中期训练和强化学习阶段移除了网络安全数据:未移除时 xdev-bench-hard 的 pass@3 为 90.5%,最终版本为 81.0%;博客称其网络安全能力落后于已公开至少 3 个月的前沿闭源模型。 Kimi 技术博客
第三方评测机构 Artificial Analysis 称,K3.1 Pro 的智能指数为 55,排第 4,比 K3(44)高 11 分,仅次于 Claude Opus 5.5(58)、Claude Sonnet 5.5(56)和 Muse Wonder Full(56);同榜 DeepSeek V4.1 Flash 1017 为 45、GLM-5.3 为 45;每个任务成本约 1.98 美元,与 K3 大致持平。 @ArtificialAnlys X 帖
开发者 maxbittker 的 RuneScape Bench(让模型在游戏中完成任务,横轴为每次运行的 API 成本)结果显示,K3.1 Pro 成本与 Gemini 4 Argon 相当,得分与 DeepSeek V4.1 Flash 接近;maxbittker 称其水平类似 3 个月前的 Opus 5.0。 maxbittker X 帖
月之暗面发布的 Kimi K3.1 Pro 基准成绩图:14 项基准中与 Opus 5.5、GPT-6 Astra、Fable 5.1、DeepSeek V4.1 Flash-1017、GLM-5.3 的对比,蓝色为 K3.1 Pro。 原图来源:@Kimi_Moonshot 发布帖配图
@Kimi_Moonshot X 帖Artificial Analysis 智能指数 v4.3.2(含 10 项评测):K3.1 Pro 得分 55,箭头标出其相对 K3(44)的提升;格纹柱表示无公开 API。 原图来源:@ArtificialAnlys 发布帖配图
@ArtificialAnlys X 帖RuneScape Bench 成本—表现散点图:纵轴越高表现越好,横轴为对数刻度的单次运行 API 成本,越靠右越便宜。 原图来源:maxbittker 帖配图(经 @teortaxesTex 转引)
maxbittker X 帖