月之暗面发布Kimi K3.1 Pro:强化编程与Agent能力
月之暗面开源级 3T 模型升级:Kimi K3.1 Pro 强化编程、3D 与金融 Agent
重磅的3T级大模型更新,详细披露了RL优化、Agent能力及安全取舍,对关注开源模型和工程实践的同学极具参考价值。
月之暗面开源级 3T 模型升级:Kimi K3.1 Pro 强化编程、3D 与金融 Agent
K3.1 Pro 是 K3 的大规模后训练版,号称目前最强的 3T 级开源权重模型(1M token 上下文);在 Terminal-Bench 4.0 等 Agent 编程榜上接近 Claude Opus 5.5,并同步放出 2–3× 速度的 Highspeed 版,完整权重计划 2026-11-04 前开源。 https://www.kimi.ai/blog/kimi-k3-1-pro
模型定位 · Kimi K3.1 Pro:K3.1 系列首发,基于 Kimi K3 加大后训练算力,强调跨数百下游域的联合 RL。 · Kimi K3.1 Pro Highspeed:同能力线,交互速度约 2–3×。 · 今日起可用:http://Kimi.ai、Kimi Work、Kimi Code、Kimi API;完整权重 11 月 4 日前发布。企业端默认关闭,需管理员开启。
核心技术叙事 团队优化了整条 RL 栈(框架、长上下文推理、训练效率、沙箱、rollout 调度、环境质检平台),使每单位 RL 算力回报更稳定,从而在各域「一致提升」。
编程与长程 Agent · Terminal-Bench 4.0:65.7%(用 Claude-Code harness),高于 GPT-6 Astra 58.2%,略低于 Claude Opus 5.5 的 66.4%。 · Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon(内部):61.2%,高于 K3 的 55.95%。 · 覆盖修 bug 到整项目构建;Unity / Unreal / Godot + 搜索 + 3D 生成;前端与 Three.js 观感更好。 · 内部案例:基于含 296 骨骼件、402 肌肉的 human-atlas,做人体行走动力学模拟;167 次任务、420 次独立评审后,连续行走约 11.2 秒;奖励塑形无效时,用开环探针查出并修正肩部肌力矩臂 36 处错误后再训练。
3D 与设计 · BenchCAD(多视图渲染 → CAD 代码):带工具 92.7%,接近 Opus 5.5(96.2%)与 GPT-6 Astra(95.9%)。 · 强项:参数化建模(机械件、建筑、可配置产品、定制家具);无需 MCP 也可写/跑 Blender、CAD 脚本。 · 产品侧:3D Make 已上线 http://kimi.ai 与 App,可在线预览编辑、导出打印或视频/Live Photo。
金融 · OfficeQA Pro v2:64.4,文称 SOTA(复杂财报检索、跨文档校验、多步数值推理)。 · 相对 K3:Financial Modeling +7.2;Financial Research +11.6;Business Operation 约 4.2×。 · 幻觉:Kimi Hallu Bench Hard 上 claim 级幻觉率 23.4% → 8.3%;含至少一处事实错误的回复比例约为前代的 42.4%(压力测试,不代表日常整体错误率)。
网络安全与开源原则(篇幅最长的一节) · 观察到:后训练放大后,漏洞研究能力随算力上升;溯源到 mid-training 语料与 RL 环境里的 cyber 相关内容。 · 开源权重版主动从 mid-training 与 RL 两侧剔除 cyber 相关数据,保留通用编程任务。 · xdev-bench-hard(内核、Node、JSC、Exim、VirGL 等近期漏洞复现,需写利用拿 flag):未做风险削减 checkpoint pass@3 = 90.5%;最终 K3.1 Pro = 81.0%。 · 立场:不把「进攻性 cyber 绝对前沿」放进开源权重;同时认为逐步扩散双用途能力(尤其防御与自审代码)长期更安全。能力仍落后于已公开至少三个月的头部闭源模型。
更进一步:量化金融体系
看懂新闻只是起点——沿量化金融路径,把它变成能交付的工程能力