能力上，Kimi K3.1 Pro 比 K3 有明顯提升：第三方 Artificial Analysis 的綜合分從 44 升到 55，編程 Agent 終端榜 Terminal-Bench 4.0 從 13% 升到 67%。價格反而降了三成，輸入、輸出、緩存三項單價都比 K3 低 33%。不過它的輸出更長，而且始終思考，所以實際跑一個任務的成本和 K3 差不多。
下面給出依據，並按「官方自報」「第三方」「未覈實」三檔標註每條信息的來源。這篇不是發佈會複述，也不勸所有人馬上換，目的是幫正在用 K3 的開發者判斷自己的業務該不該遷、什麼時候遷、遷的時候要注意什麼。
1. Kimi K3.1 Pro 相比上一代的 5 個核心差異
K3.1 Pro 不是從頭訓練的新模型，而是在 K3 基礎上做了大規模「後訓練」。後訓練指基礎模型訓好以後，再用更多數據和反饋調整它的做事方式。官方稱它是「K3.1 系列首個模型」「最強 3T 級開放權重模型」。開放權重的意思是模型參數文件會公開，可以下載後自己部署。Artificial Analysis 記錄的總參數爲 2.8T，每次實際參與計算的激活參數爲 104B。
| 維度 | Kimi K3 | Kimi K3.1 Pro | 來源 |
|---|---|---|---|
| 訓練方式 | 基礎版本 | 基於 K3 後訓練，後訓練算力大幅增加 | 官方自報 |
| 綜合能力 | Intelligence Index 44 | 55，全榜第 4 | 第三方（AA，2026-10-23） |
| 單價 | 輸入 $3 / 輸出 $15 | 輸入 $2 / 輸出 $10，降 33% | 官方定價 |
| 每任務輸出量 | 平均 48K tokens | 平均 55K tokens，多 14% | 第三方（AA） |
| 上下文 / 模態 | 1M / 文本+圖像 | 1M / 文本+圖像，未變 | 官方自報 |
表中的 tokens 是模型計費和計量的基本單位，可以粗略理解爲「字詞碎片」，一個漢字通常對應一到兩個 tokens。讀這張表時先抓兩個變化：能力分數上去了，單價下來了。第三列「每任務輸出量」決定了降價後實際能省下多少，後文第 4 節專門展開。
權重方面，官方承諾 2026-11-04 前放出完整權重。按當前時間點（2026-10-24），這一條仍屬於承諾，尚未兌現，在「未覈實」狀態。Artificial Analysis 的判斷是：權重放出後，K3.1 Pro 會是該機構榜單上得分最高的開放權重模型，開放權重模型與閉源模型最高分的差距會從 12 分縮小到 3 分。
2. Kimi K3.1 Pro 跑分對比：官方自報與第三方兩套口徑
先說明一點：下面兩張表來自不同機構、不同測試環境，不能混在一起比較。最典型的是 Terminal-Bench 4.0，官方自報 65.7%，Artificial Analysis 獨立測得 67%，這是兩次測試的兩個分數，不能當成同一個分數的誤差。官方也沒有給出 K3 的 Terminal-Bench 4.0 成績，K3 的 13% 只來自 Artificial Analysis。
2.1 Kimi K3.1 Pro 官方自報跑分
來源：Moonshot 官方博客。測試條件：除特別註明外，均爲 reasoning_effort=max（推理強度開到最大）、temperature=1.0、top_p=0.95。標註「內部」的是 Moonshot 自建測試集，外部無法復現。
| 項目 | K3.1 Pro | 對比對象 | 備註 |
|---|---|---|---|
| Terminal-Bench 4.0 | 65.7% | GPT-6 Astra 58.2%，Claude Opus 5.5 66.4% | Opus 5.5 用 Claude Code harness 跑 |
| Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon | 61.2% | K3 55.95% | 內部，長鏈路編程任務 |
| BenchCAD | 92.7%（帶工具） | Opus 5.5 96.2%，GPT-6 Astra 95.9% | 多視圖圖紙還原爲 CAD 代碼 |
| OfficeQA Pro v2 | 64.4 | 超過 K3 | 真實財報文檔分析，官方稱 SOTA |
| Financial Modeling / Research | 比 K3 高 7.2 / 11.6 分 | K3 | 內部 |
| Business Operation | 約爲 K3 的 4.2 倍 | K3 | 內部模擬經營 |
| Kimi Hallu Bench Hard | claim 級幻覺率 8.3% | K3 23.4% | 內部事實性壓力測試 |
| xdev-bench-hard（pass@3） | 81.0% | 未做安全清洗的對照版本 90.5% | 漏洞挖掘 |
幾個術語：harness 指測試時套在模型外面的「駕駛框架」，負責調用工具、執行命令，換框架分數會變，所以 Opus 5.5 那一項要單獨看。pass@3 指同一題給三次機會，答對一次就算通過。最後一行的意思是，官方爲了安全，主動壓低了模型挖漏洞的能力，正式版比未做限制的內部版本低了約 9.5 個百分點。
2.2 Kimi K3.1 Pro 第三方跑分（Artificial Analysis）
來源：Artificial Analysis，數據日期 2026-10-23，測試流程由該機構統一執行，K3 與 K3.1 Pro 使用同一套方法。
| 指標 | K3.1 Pro | K3 | 變化 |
|---|---|---|---|
| Intelligence Index | 55（第 4） | 44 | +11 |
| GDPval-AA（真實工作任務 Elo） | 1846（第 3） | 1534 | +312 |
| Terminal-Bench 4.0 | 67% | 13% | +54 個百分點 |
| AutomationBench-AA（SaaS 工作流） | 73% | 58% | +15 |
| Humanity’s Last Exam | 52% | 47% | +5 |
| CritPt / SciCode | 25% / 61% | 23% / 59% | +2 / +2 |
| AA-Omniscience Index | 30 | 20 | +10 |
| 幻覺率 / 準確率 | 44% / 51% | 53% / 48% | 幻覺 -9 |
| 每任務平均輸出 tokens | 55K | 48K | +14% |
在 Artificial Analysis 榜單上，K3.1 Pro 排第 4，前面是 Claude Opus 5.5（58）、Claude Sonnet 5.5（56）和 Muse Wonder Full（56）。Terminal-Bench 4.0 的 67% 是該機構測過的所有模型裏的最高分，Sonnet 5.5 爲 64%。
兩套口徑在幻覺上的結論方向一致，具體數值差別很大：官方內部壓力測試從 23.4% 降到 8.3%，AA 從 53% 降到 44%。兩邊用的不是同一套題，測試難度和統計方式也不同。對外引用時請寫明來源，不要合併成「幻覺率降到 8%」之類的一句話。
3. Kimi K3.1 Pro 明顯變強的 5 個方向
這一節只寫兩套數據都指向進步、或者進步幅度足夠大的方向。
- 編程 Agent 與終端任務。Agent 指能自己拆任務、調用工具、多步執行的 AI 助手。AA 測得 Terminal-Bench 4.0 從 13% 到 67%，官方內部長鏈路編程測試從 55.95% 到 61.2%。如果你用 K3 跑代碼 Agent 時經常卡在命令執行、文件操作或多步排錯上，這是提升最明顯的一項。
- 真實工作任務。GDPval-AA 用 Elo 分衡量模型完成真實職業任務的水平。Elo 是一種對戰排名分，下棋排名用的就是它，分差越大，勝率差距越大。K3.1 Pro 比 K3 高 312 分，排名第 3，說明在寫方案、做表格、整理材料這類日常工作上提升明顯。
- SaaS 工作流自動化。AutomationBench-AA 測的是模型在各類在線軟件之間完成自動化流程的能力，比如讀郵件、改工單、同步表格，從 58% 升到 73%。官方內部的模擬經營測試（Business Operation）達到 K3 的約 4.2 倍，同樣指向長流程執行能力的提升，但這項是內部數據，僅供參考。
- 事實性與幻覺。幻覺指模型一本正經地編造不存在的事實。官方內部測試中，claim 級幻覺率（按單條事實陳述統計）從 23.4% 降到 8.3%，含至少一處事實錯誤的回答數量只剩 K3 的 42.4%；AA 的幻覺率從 53% 降到 44%，準確率從 48% 升到 51%。
- 金融建模與研報。官方稱 OfficeQA Pro v2 得分 64.4 爲 SOTA（當前最好成績），內部 Financial Modeling 與 Financial Research 分別比 K3 高 7.2 分和 11.6 分。這幾項第三方暫未獨立複測，歸入「官方自報」檔。
科學推理類指標（Humanity’s Last Exam、CritPt、SciCode）也有提升，但只有 2-5 個百分點。如果你的業務以學術問答、科研代碼爲主，K3.1 Pro 的提升沒有 Agent 類任務那麼大，這類用戶不必因爲這幾項着急遷移。
4. Kimi K3.1 Pro 變化不大的地方與實際成本代價
4.1 Kimi K3.1 Pro 沒變的三件事
- 上下文仍是 1M：1,048,576 tokens，與 K3 相同。上下文可以理解爲模型一次能「看」的內容總量。
- 模態仍是文本 + 圖像：沒有新增音頻、視頻等輸入方式。
- 官方沒有公佈速度基準：AA 測得輸出速度爲 80.7 tokens/秒，在該機構的 4 檔速度分級裏處於第 2 檔。官方稱 highspeed 版本快 2-3 倍，但沒有給出可復現的測試條件，這一說法暫列「未覈實」。
4.2 Kimi K3.1 Pro 五檔價格對比
以下爲官方價格，2026-10-24 抓取，美元/百萬 tokens，不含稅。
| 模型 | 輸入 | 輸出 | 緩存命中 | 5 分鐘寫入 | 1 小時寫入 |
|---|---|---|---|---|---|
kimi-k3.1-pro |
$2.00 | $10.00 | $0.20 | $2.00 | $4.00 |
kimi-k3 |
$3.00 | $15.00 | $0.30 | $3.00 | $6.00 |
緩存命中指重複發送的相同前綴內容（比如固定的系統提示詞、同一份長文檔）第二次起按低價計費。5 分鐘寫入和 1 小時寫入是把內容存進緩存時的計費，存得越久越貴。做 Agent 或長文檔問答時，緩存的作用很大，提示詞結構穩定的話，賬單裏輸入部分能省下不少。
4.3 Kimi K3.1 Pro 的成本代價：降價不等於省錢
K3.1 Pro 始終思考，也就是每次回答前都會先做一段內部推理，這段推理按輸出 tokens 計費。AA 測得它每任務平均輸出 55K tokens，比 K3 的 48K 多 14%。
按單價算，降 33% 應該能省不少，但 AA 實測的單任務成本約爲 $1.98（模型詳情頁寫的是 $2.11），與 K3 基本持平。該機構沒有公佈成本拆解，所以「爲什麼沒省下來」目前沒有官方解釋。一種可能是 Agent 任務的多輪調用裏，輸入 tokens 也隨之增加，這只是推測，屬於「未覈實」。
另外，highspeed 版本的價格是標準版的兩倍。對成本敏感的團隊，切換前建議用自己的真實任務抽樣跑一批，看總花費，不要只比單價。
如果想在同一套代碼裏對比 K3 和 K3.1 Pro 的實際花費，可以先接入 API易 apiyi.com 的 OpenAI 兼容接口跑 kimi-k3 做基線。K3.1 Pro 在平臺上的型號與價格以平臺型號列表爲準，我們會盡快推出此模型。
5. Kimi K3.1 Pro 場景推薦：什麼時候該換，什麼時候不急
按任務類型給出結論，供現有 K3 用戶參考。
| 任務類型 | 結論 | 理由 |
|---|---|---|
| 編程 Agent、終端自動化 | 建議儘快換 | Terminal-Bench 4.0 第三方 13%→67%，長鏈路編程官方 +5 分以上 |
| 文檔分析與研報、金融建模 | 建議換 | GDPval Elo +312，財報與研報類官方測試全面領先 K3，幻覺明顯下降 |
| SaaS 工作流、多步業務流程 | 建議換 | AutomationBench-AA 58%→73% |
| 批量小任務（分類、抽取、改寫） | 不急 | 單任務成本與 K3 持平，始終思考增加輸出，能力提升對簡單任務意義不大 |
| 對延遲敏感的場景（實時對話、在線客服） | 先測再定 | 官方無速度數據，始終思考會拉長首字時間，highspeed 價格翻倍 |
「不急」不代表 K3 不行。K3 在簡單任務上本身已經夠用，延遲和花費也更好預估，沒有必要爲了一個更高的綜合分重寫整條批處理管線。等 K3.1 Pro 權重放出、第三方速度數據更完整後再評估，時間也來得及。
5.1 選擇 Kimi K3.1 Pro 的典型場景
- 代碼倉庫級的修 bug、重構、寫測試，需要模型自己跑命令、看報錯、再改。
- 長篇財報、合同、研報的問答和摘要，對事實準確性要求高。
- 跨多個在線工具的自動化流程，單個任務要執行十幾步以上。
5.2 暫時保留 Kimi K3 的典型場景
- 每天幾十萬條的標籤分類、字段抽取，按條數算成本。
- 需要穩定低延遲的實時交互，已經針對 K3 調好了超時和重試參數。
選擇建議：最可靠的辦法是拿自己業務裏的 50-100 條真實樣本，在兩個模型上各跑一遍，對比完成率和總花費。API易 apiyi.com 用一個 API Key 就能切換不同模型，適合做這種對照測試。K3.1 Pro 上線前，可以先用
kimi-k3跑基線，K3.1 Pro 的型號與價格以平臺型號列表爲準，我們會盡快推出此模型。
6. Kimi K3.1 Pro 遷移決策建議與注意事項
6.1 Kimi K2 系列的下線時間表
如果你手上還有 K2 系列的調用，優先處理這部分。官方文檔顯示：2026-10-31 起，K2 系列對新註冊用戶不可用，2026 年底前全部下線。老用戶雖然暫時還能用，也建議這兩個月內完成遷移，直接遷到 K3 或 K3.1 Pro，不要等到下線前才處理。
6.2 Kimi K3.1 Pro 切換模型的三條操作要點
- 新開會話，不要中途換模型。官方建議在新會話裏使用 K3.1 Pro，把已有的 K3 對話歷史接到 K3.1 Pro 上繼續跑，可能出現上下文格式或思考內容不兼容的問題。
- 優先用原生接口。官方認爲 Responses、Chat Completions、Messages 這三類原生接口最穩。
- 模型名一定要寫準。在第三方工具裏填寫
kimi-k3.1-pro時如果拼錯，請求會回落到 K2.8 Preview，並且不會思考。這個問題不會報錯，只是結果變差，排查起來很費時間。上線前建議檢查返回結果裏的模型字段。
6.3 Kimi Code 會員檔位差異
在 Kimi Code 中使用新模型，會員檔位有門檻：
k3.1-pro需要 Plus 及以上會員。- 1M 上下文需要 Pro 及以上會員。
- highspeed 版本需要 Pro 及以上會員，且約消耗 2 倍配額。
Plus 會員可以用上 K3.1 Pro，但拿不到完整的 1M 上下文。如果你主要靠超長上下文讀整個代碼倉庫，確認檔位後再決定是否升級。
6.4 通過 API 接入的檢查清單
base_url填https://api.apiyi.com/v1，即 API易 apiyi.com 的 OpenAI 兼容地址，現有 OpenAI SDK 代碼只需改這一項和 Key。model先用kimi-k3跑通流程，再按平臺型號列表填寫 K3.1 Pro 的準確型號。K3.1 Pro 的型號與價格以平臺型號列表爲準，我們會盡快推出此模型。- 超時時間適當調長，始終思考會讓單次響應變慢。
max_tokens不要設得太緊，否則思考內容可能把正文輸出擠掉。
常見問題 FAQ
Q1: Kimi K3.1 Pro 是什麼，和 K3 是什麼關係？
K3.1 Pro 是 Moonshot 在 K3 基礎上加大後訓練算力得到的新版本，官方稱它是 K3.1 系列首個模型。上下文和輸入模態與 K3 相同，主要提升集中在編程 Agent、真實工作任務和事實準確性上。
Q2: Kimi K3.1 Pro 的 Terminal-Bench 到底是 65.7% 還是 67%？
兩個都對，但來源不同。65.7% 是官方自報，67% 是 Artificial Analysis 獨立測得。測試環境和 harness 不一樣，不能當成同一個分數，引用時請註明來源。
Q3: Kimi K3.1 Pro 單價降了 33%，爲什麼不省錢？
它始終思考，每任務平均輸出比 K3 多 14%。AA 實測單任務成本約 $1.98（模型頁寫 $2.11），與 K3 基本持平。具體原因該機構沒有拆解，建議用自己的任務實測。
Q4: Kimi K3.1 Pro 的權重什麼時候開放？
官方承諾 2026-11-04 前放出完整權重。截至 2026-10-24 仍是承諾，尚未兌現，自部署計劃請以官方實際發佈爲準。
Q5: 如何通過 API 快速對比 Kimi K3.1 Pro 和 K3？
可以在 API易 apiyi.com 註冊獲取 Key 和免費測試額度，用 OpenAI 兼容接口先跑 `kimi-k3` 作爲基線。K3.1 Pro 在平臺上的型號與價格以平臺型號列表爲準，我們會盡快推出此模型，上線後改一下 `model` 參數就能對比。
Q6: Kimi K3.1 Pro 有哪些已知限制？
– 官方沒有公開速度基準，highspeed 版本價格翻倍。
– 始終思考，不適合追求極低延遲的場景。
– 部分亮眼成績來自內部測試集，外部無法復現。
– 漏洞挖掘能力經過安全限制，比未清洗版本低。
Q7: 我還在用 K2，應該直接遷到 K3.1 Pro 嗎？
K2 系列 2026-10-31 起對新用戶關閉，年底前下線，必須遷。編程 Agent 和文檔類業務可以直接遷到 K3.1 Pro；批量小任務遷到 K3 更省事。在 API易 apiyi.com 上可以先用 `kimi-k3` 完成遷移，K3.1 Pro 的型號與價格以平臺型號列表爲準，我們會盡快推出此模型。
Kimi K3.1 Pro 核心要點 Key Takeaways
- 能力明顯提升：AA 綜合分 44→55，排名第 4，僅次於三款閉源模型。
- 編程 Agent 提升最大：Terminal-Bench 4.0 第三方實測 13%→67%。
- 兩套數據分開看：官方自報與 AA 口徑不同，引用必須註明來源。
- 降價不等於降本：單價降 33%，單任務成本與 K3 基本持平。
- 基礎規格未變：1M 上下文、文本+圖像，官方無速度數據。
- 遷移要寫準模型名：寫錯會回落到 K2.8 Preview 且不思考。
- 接入方式：可先用 API易 apiyi.com 跑 K3 基線，K3.1 Pro 型號與價格以平臺型號列表爲準，我們會盡快推出此模型。
總結：Kimi K3.1 Pro 值不值得從 K3 遷移
Kimi K3.1 Pro 相比上一代的變化可以歸納爲三點：
- 能力：編程 Agent、終端任務、真實工作任務、SaaS 自動化和事實性都有明顯提升，第三方與官方數據方向一致。
- 價格：五檔單價全部比 K3 低 33%，但始終思考帶來更長輸出，單任務成本基本沒降。
- 遷移：編程 Agent 和文檔研報類業務建議儘快換，批量小任務和延遲敏感場景可以先測再定；K2 用戶要趕在年底前完成遷移。
API易 apiyi.com 目前已提供 kimi-k3（輸入 $3 / 輸出 $15）等 Kimi 型號，可以用同一個 Key 和 OpenAI 兼容接口先建立成本與效果基線。Kimi K3.1 Pro 在平臺上的型號與價格以平臺型號列表爲準，我們會盡快推出此模型，上線後直接替換型號即可對比。
參考資料
- Moonshot 官方博客：Kimi K3.1 Pro 發佈說明與官方自報跑分
- 說明：本文「官方自報」檔數據來源，測試條件爲
reasoning_effort=max、temperature=1.0、top_p=0.95 - Moonshot 官方文檔：定價、K2 下線時間表、模型切換建議與 Kimi Code 會員說明
- 說明：價格爲 2026-10-24 抓取，美元/百萬 tokens，不含稅
- Artificial Analysis：獨立第三方模型評測
- 鏈接：
artificialanalysis.ai - 說明：本文「第三方」檔數據來源，數據日期 2026-10-23
作者：APIYI 技術團隊
技術交流：歡迎在 API易 官網首頁聯繫我們，更多接入資料可訪問 docs.apiyi.com 文檔中心。Kimi K3.1 Pro 的型號與價格以平臺型號列表爲準，我們會盡快推出此模型。
