月之暗面 Kimi K3.1 Pro 发布：3 万亿参数全球最大开源模型，价格降 1/3，权重 11 月 4 日开源
本栏目每天汇总近 1–2 天全球新发布 / 新开源的大模型，信息来自官方公告与多家媒体交叉核验；性能数据会区分「官方口径」和「已复测 / 第三方实测」，没复测的明确标注。配图为原创示意插画。
今日最重磅：月之暗面 Kimi K3.1 Pro（10 月 24 日凌晨发布）
月之暗面凌晨放出了 K3.1 系列的第一个模型：Kimi K3.1 Pro，同步推出高速版 K3.1 Pro Highspeed。一句话概括这次升级：参数没变大，脑子变好了，价格还降了。它是在 K3 的基座上用大幅增加的后训练算力（覆盖数百个领域的联合强化学习）练出来的，官方称之为「迄今最强的 3T 级开源权重模型」。今年 7 月 K3 发布时曾被称为「Kimi 时刻」，这次的 K3.1 Pro 是那个故事的续集。
核心数据（均为官方口径，独立榜单尚未出分）
- 规格：总参数约 2.8 万亿（官方称 3T 级）、激活约 104B 的 MoE 架构，100 万 Token 上下文，原生支持文本、图片、视频输入。蝉联全球参数规模最大的开源模型。
- 编程 / 智能体：Terminal-Bench 4.0 得分 65.7%——高于 GPT-6 Astra 的 58.2%，距 Claude Opus 5.5（66.4%）只差 0.7 分；内部基准 Kimi Code Bench 3.0 长程任务 61.2%（上一代 K3 为 55.95%）；SWE Marathon 51.7 位列第一。
- 办公 / 金融：OfficeQA Pro v2 拿到 64.4 的全球最佳成绩，超过 Opus 5.5、Fable 5.1 和 GPT-6 Astra；SpreadsheetBench v2 同样全球第一。官方称金融建模、金融研究较 K3 分别提升 7.2 分和 11.6 分。
- 幻觉：内部事实性压测中，单条陈述幻觉率从 K3 的 23.4% 降到 8.3%（API 文档同一处写的是 23.35%→6.85%，官方自己两个口径没对齐，方向一致、具体数字待定）。
- 价格：API 每百万 Token 输入 $2 / 输出 $10，缓存命中 $0.20——比上一代 K3（$3/$15）全面便宜 1/3，是 Claude Opus 5.5（$4/$20）的一半、GPT-6 Astra（$10/$50）的五分之一。长上下文不加价。Highspeed 版价格翻倍（$4/$20），换来快 2–3 倍。
- 开源：完整模型权重承诺 11 月 4 日前开放。目前先在 Kimi.ai、Kimi Work、Kimi Code 和 API 上线（模型 ID：kimi-k3.1-pro / kimi-k3.1-pro-highspeed）。
也有明显的短板，别只看第一屏
官方公布的 14 张跑分图里，弱项写得很实在：Terminal-Bench Science 只有 38.1，被 GPT-6 Astra 的 68.1 远远甩开——如果你的智能体要在终端里跑科学计算，它现在还不是你的菜；自家编程基准上 61.2 也仍落后 Astra 的 66.5；OSWorld V2.1（计算机操作）79.6，略低于两个 Claude。另外三个使用层面的坑：推理永远开启（只能调 low/high/max，不能关）；需要先充值至少 $1 才能解锁；每轮对话要回传完整的历史消息。
还有一处值得点名的细节：为了开源，团队主动从中训练和强化学习里移除了网络安全相关数据——未做削减的内部检查点在 xdev-bench-hard 上 pass@3 能解 90.5% 的问题，正式版只有 81.0%。开源旗舰「主动降攻」会是接下来所有要出海的模型的必修课。
怎么看：三个信号
第一，「后训练军备竞赛」正式接棒预训练。K3.1 Pro 参数没变、跑分全面上涨，说明在 3T 级基座上堆后训练算力仍有巨大红利——这和本月讯飞 X2.6、MiniMax M3.1 Flash 的打法是同一个方向：钱花在「练」而不是「长」。第二，开源模型的价格战已经打到闭源五分之一。性能贴着 Opus 5.5、价格只有 GPT-6 Astra 的 1/5，开源阵营的性价比优势从「够用」变成了「碾压级」。第三，得泼盆冷水：以上跑分全部是月之暗面自己跑的，部分还是内部基准，Artificial Analysis 等独立榜单尚未收录（网上流传的 55.1 分来自第三方机器人，无法证实）。建议等一周独立复测出来再做迁移决策——好在 API 便宜，试错成本不高。
今日其他新发布（6 项）
| 模型 / 产品 | 日期 | 类型 | 要点 |
|---|---|---|---|
| MiniMax M3.1 Flash 开源权重 | 10-23 | MoE 大模型（开源落地） | 发布时（10-19，本栏 10-20 期已报）只开了 API，这次权重正式上架 Hugging Face 和魔搭：428B 总参 / 23B 激活，100 万上下文，API 价 $0.15/$0.60 每百万。官方称上线 72 小时处理超 100 万亿 Token；稀疏注意力 + 量化感知训练 + 推测解码，线上推理速度达上代近 3 倍、智能体任务成本降约 70%。开源首日即接入华为昇腾、平头哥、昆仑芯、摩尔线程、NVIDIA、AMD 六家芯片生态，vLLM / SGLang / FlagOS 同步支持——国产开源模型的「首日生态套餐」已经成了标配。 |
| Seedance 2.5 4K（火山引擎） | 10-23 | 视频生成（闭源，企业试用） | AI 视频第一次把画质标尺对准大银幕：10-bit 色深、4K 细节增强，重点改善人物微表情等「表演颗粒度」和参考素材一致性。最实用的是 Draft 样片模式——先用 480P 低成本验证分镜、反复打磨，满意后再生成 4K 正片。目前定向供应全球 20 家工作室和导演、与具体作品绑定，未开放公开 API。 |
| RFD4-Proteina（Baker 实验室 × NVIDIA） | 10-23/24 披露 | 生成式生物分子设计（开源） | 诺贝尔化学奖得主 David Baker 团队联合英伟达发布的开源模型，基于 BioNeMo 框架：在统一的「化学与构象潜空间」里协同优化蛋白序列、三维结构和互作分子（覆盖氨基酸、糖类、DNA/RNA），内置双重推理机制。官方称蛋白质设计效率提升 5–10 倍，并首次实现「从头设计酶」用于药物活性成分合成。 |
| Genie Studio 2.0（智元） | 10-23 | 具身智能作业平台 | 一站式全流程具身智能平台：Flywheel 模型迭代 + Agent 作业编排 + Monitor 多机舰队运维，覆盖采-训-测-推-编-管全生命周期。已在常州数控机床、均普智能 BMS 装配产线落地，官方称精密装配任务成功率 99.9%、支持 7×24 连续生产。 |
| 求索 EIBench（中国电子技术标准化研究院） | 10-23 | 具身智能评测体系 | 全球开发者先锋大会（上海）上发布的具身智能评测体系 + 五大评测工具，面向数据、算法、模型、机器人系统，测真实任务表现、跨场景适应与安全水平——填补国内具身智能标准化评测空白。和智元的平台放一起看：具身智能正在从「发布会秀」进入「可验收交付」阶段。 |
| YOLO-Master（腾讯优图） | 10-24 披露 | 实时目标检测框架（论文） | 被 CVPR 2026 接收：首次把混合专家（MoE）深度集成进 YOLO，ES-MoE 模块按图像复杂度按需分配算力，YOLO-Master-N 在 MS COCO 上拿到 42.4 mAP，兼顾速度与精度。开源与否待官宣。 |
行业资讯
- DeepSeek、MiniMax 率先完成合规登记，获准开源出海（10-23）：在拟议出口管制框架下，两家公司完成注册程序并获准开源及在海外部署模型。意义不在「多了张许可证」，而在国产模型出海从企业自发行为转入「注册—审批—开源—部署」的制度化轨道。对同行是个明确信号：往后开源旗舰（比如今天 Kimi 承诺的 11 月 4 日开源）大概率都要先过这道登记。相关管制细则仍在拟议阶段，适用范围待明确。
- DeepSeek 传闻融资约 1000 亿元、筹备科创板上市（10-22 起传，10-24 多家媒体交叉报道）：募资目标从最初传闻的约 500 亿上调至约 1000 亿元人民币（约 150 亿美元），腾讯和宁德时代被指为出资最多的机构，资金用于模型训练、国产算力建设和人才招募。注意：公司官方未确认，属市场传闻阶段，但多家媒体交叉指向同一版本。若落地，将是国内大模型公司最大一笔融资，也是第一家闯关科创板的基础模型公司。
- 网信办发布生成式 AI 内容溯源标识规范（10-24 速递）：要求面向公众服务的 AI 图文、音视频输出携带可追溯水印，明确水印嵌入与核验标准，压实平台溯源责任。AI 生成内容「亮明身份」进入强制时代，做内容类应用的记得预留合规改造时间。
- 中国模型调用量连续 25 周全球第一（10-24，中新社援引 OpenRouter）：上周（10 月 12–18 日）全球大模型总调用量 164 万亿 Token，中国大模型周调用量连续 25 周超过美国；全球调用量前五名全部是中国模型。调用量这个指标比跑分更难注水——它反映的是真实开发者的真实选择。
- Anthropic 把 Agent Skills 捐给 Linux 基金会（10-23）：开放标准捐赠给旗下的 Agentic AI Foundation（AAIF），官方称该标准自发布以来已有超过 70 个智能体平台集成。智能体工具生态的「事实标准」正式交给中立基金会托管，类比当年的 Kubernetes——对做智能体集成的人来说，押注这个标准的返工风险变小了。
一句话趋势
今天的消息合起来是一句话：国产开源模型开始「三线齐压」——性能贴脸、价格碾压、合规先行。Kimi K3.1 Pro 距 Opus 5.5 只差 0.7 分、价格只有 GPT-6 Astra 的五分之一、还承诺一周后开源权重；MiniMax 的 Flash 档 $0.15/$0.60 且开源首日六家芯片接入；同一周 DeepSeek 和 MiniMax 还把出海合规登记办完了。对用模型的人，结论很直接：同样任务的账单，开源阵营可能只要闭源前沿的两到五成，迁移成本已低到值得每个季度重算一次。唯一要等的，是独立榜单的复测分——官方跑分再漂亮，也得让第三方摸过才算数。
（数据来自官方公告与公开报道，2026-10-24；官方口径与第三方实测已分别标注，未复测项已在文中说明。模型能力强弱会影响选型，但实际价格以本站模型广场实时报价为准。）