Kimi K3.1 Pro来了,国产模型审美的新巅峰。

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Kimi K3.1 Pro来了,国产模型审美的新巅峰。
AI资讯 2026-10-24 13:49
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今天凌晨,Kimi终于发布了自家最新的模型,Kimi K3.1 Pro。


Kimi K3.1 Pro来了,国产模型审美的新巅峰。


和之前一样,昨天一早Kimi就发了个视频剧透。


Kimi K3.1 Pro来了,国产模型审美的新巅峰。


终于,时隔3个多月,Kimi带来了他们最新的旗舰模型。


没想到的是,这段时间一直苦等的Fable 5.5还没上,Kimi就先来了。。。


K3.1 Pro这次的参数规模和K3一样到了3万亿级,具体为2.8T,并且同样支持100万Token上下文。


相比于K3,这次多了一个Pro的后缀,从这个推理的话,那我觉得后面可能还会有一个K3.1 Flash会放出来,做一下模型的全链路布局。


同时,这一次的K3.1 Pro依旧开源,完整模型权重预计会在11月4日前开放。


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坦率的讲,其实这段时间,国产大模型的存在感确实没有之前那么强了。


海外模型一个接一个往外发,GPT-6 Astra、6.1 Sol、Grok 4.7、Claude Opus 5.5,Sonnet 5.5,Haiku 5.5。。。


太多太多了。


这次,终于到Kimi交卷了,并且是以旗舰模型之姿,而非性价比的调性,硬扛海外。


先简单看一下基础信息。


K3.1 Pro的API定价,输入每百万Token 13元,输出68元,缓存命中输入1.3元,依然是旗舰模型的定价,但相比于K3,基本都直接砍半了。


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如果我们用GPT-6 Astra对比,按两家的美元标准API定价,K3.1 Pro的输入和输出价格,都只是Astra的五分之一,比Claude Opus 5.5便宜一些,因为缓存命中价格是一样的,但常规输入和输出正好是一半。


另外,这次Kimi还同步推出了一个Highspeed高速版本,智能水平相同,官方给出的输出速度大约是标准版的2到3倍,价格翻倍。


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跑分方面,这是官方的版本。


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整体上看,基本上就是仅次于Claude Opus 5.5和GPT-Astra。


在Terminal-Bench 4.0这项测试真实终端编程任务的基准中,K3.1 Pro拿到了65.7%,超过GPT-6 Astra的58.2%,距离Claude Opus 5.5的66.4%也只差了一点点。


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在测试3D空间重建和CAD代码生成能力的BenchCAD上,K3.1 Pro拿到了92.7%,而GPT-6 Astra是95.9%,Opus 5.5是96.2%。


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并且在严肃办公领域,我们看分数的话,增长巨大,在OfficeQA Pro v2上,甚至拿到了SOTA。


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在Kimi自己的一个关于幻觉率评估上,从K3的23.4%降到了8.3%,直接降低了65%,仅次于GPT-6 Astra了,众所周知,GPT系列在幻觉控制上,一直都是变态级别的,所以在科研领域,很多时候都是一骑绝尘。


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如果我们再去看第三方AA的分数的话,基本也是差不多,甚至还超越了GPT-6-Astra。


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确实非常非常强,属实是国模之光了。


他们自己也放了几个好玩的case,来展示他们的视觉和审美。


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所以,这次我也自己通宵跑了不少测试,主要集中在视觉方向,以3D和视频动效为主。


先说说我的整体感受吧。


K3.1 Pro这次最让我惊喜的,还是它的3D能力。


在我测试体感上,虽然整体还是稍逊一点点(真的就是一点点)GPT-6 Astra,但在绝大多数任务中,已经能和GPT-6 Astra不相上下了。


视频动效方面,相比于其他过去所有的国产模型,真的提升都是巨大的,已经能够做一些惊艳的视频出来,但在这块,距离Opus 5.5还会有一些差距,但如今防蒸馏这么严格,Kimi基本是纯粹靠自己做出来的,能做到这个程度,已经极其钦佩了。


给大家看看我们一些测下来比较好玩的case。


先看3D方面。


比如GPT-6发布之后网上开始火起来的,在网页里生成一块有弹性、符合果冻质感,还能实时产生物理反馈的3D果冻。


现在K3.1 Pro一轮直出也能实现非常不错的效果。


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而下面这个是GPT-6 Astra做的:


Kimi K3.1 Pro来了,国产模型审美的新巅峰。


这种重物理交互的任务,单看这两个结果,都实现得非常不错。


所以,我又加了点难度。


让它搓了一个高精度的机械键盘。


用的下面这段提示词。


创建一个 Web 3D 项目,展示一把精细度极高的机械键盘,以同一型号与配置为基准,专业且精细还原出键帽的曲面、字符与颗粒纹理、外壳倒角、金属加工质感及零件装配细节,并且体现出塑料、金属、透明轴壳、PCB 与吸音材料等不同材质,要求可以自由切换明亮/暗光(开启背光)模式、材质/白模/X-ray/爆炸视图、以二维平面呈现的俯视图/正视图/左视图,支持微距观察、按键下压与回弹,可以隐藏及单独探索指定部件,并且尽可能还原内部结构,特别是键帽底部、轴体外壳、轴心、弹簧与金属触点、大键稳定器及其联动关系以及定位板、PCB、吸音层与外壳之间的装配结构。


要求能展示出键帽、轴体、定位板、PCB、外壳等各种零件结构,还要能切换白模、X-ray透视、爆炸视图,以及不同方向的视图。


这次我们先来看看GPT-6 Astra做出来的效果:


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再看K3.1 Pro做的。


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大家可以感受一下。


对比起来虽然整体准确性方面会稍逊GPT-6 Astra一点,但K3.1 Pro搓出来的键盘精度已经完全达到GPT-6 Astra同样的级别。


除了物体的3D建模,GPT-6-Astra很强的一点,就是他们的空间理解能力,所以我也测了测。


我找了一张户型图,还有一张我想要参考的室内装饰风格图:


Kimi K3.1 Pro来了,国产模型审美的新巅峰。


然后让K3.1 Pro用Three.js做成一个能在浏览器里以第一视角漫游的网站。


一张是户型平面图,一张是我想要的装修风格效果图,请用 Three.js 把它做成一个可以在浏览器里以第一视角漫游的网站,按平面图还原实际比例,让每个房间、每一处装修细节和每一件家具都与照片一致。验收标准就是这些实拍照片本身。把房子拆成可以独立评估的部分,为每一部分安排一个负责搭建的 Agent,以及一个使用全新上下文、独立评审的 Agent。评审 Agent 要把我们做出的房间截图与对应的实拍照片进行比较,选出更好的一张,指出最大的差距,再把反馈交回搭建 Agent 修改。持续重复这个过程,直到我们的版本胜出,或者我叫停。最后告诉我,还有哪些地方没能还原。


这类任务对模型的要求就更综合了,除了前端的3D建模,还有对于视觉和空间的理解。


因为平面图只能告诉它空间怎么分,效果图展示出装修大概长什么样,它要完全根据这两张二维的图搓出一个可以在里面漫游的三维场景。


下面是Kimi最终搓出来的效果:


Kimi K3.1 Pro来了,国产模型审美的新巅峰。


你可以直接用第一视角,在整个房子里面走来走去。


右上角还有一个小地图,能够实时显示当前所在的位置。


并且除了对参考图的装修风格和元素还原得不错外,还有一个让我挺惊喜的点:


就是我所提供的装修参考图并不对应户型图中的任意位置,所以在建筑骨架上两者肯定会有所不同,比如户型图中的会客厅并不宽敞,并且一侧还衔接有一个小阳台,中间是有墙壁间隔开的,但装修图中的电视背景墙,明显就要长得多。


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但K3.1 Pro现在可以做到非常准确地参考两者必要的元素:


取装修图的风格,取户型图的布局,强到离谱。


最后我还拿我们的公司布局试了一下。


正好最近公司搬了新家,我就顺便把公司的平面布局也丢给了Kimi,让它给公司建个模。


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但这里有个小问题。


搬进来以后,我们又陆陆续续添了不少东西,沙发休息区、吃饭休闲区、绿植,等等等等。


所以,实际的摆放和这张平面图,已经有一些差异了。


为了更加还原,我就又拿手机随手一边唠嗑一边拍了个视频,丢给了它。


Kimi K3.1 Pro来了,国产模型审美的新巅峰。


我很好奇,虽然是同一个办公室,底图给出了基本布局,K3.1 Pro能不能把底图和我随手拍的视频对上。


说实话,我把视频丢给它的时候,是真的没报什么希望的,但最后做出来的效果比我预期的好很多。


Kimi K3.1 Pro来了,国产模型审美的新巅峰。


整个办公室的空间分布,包括桌椅的摆放、休息区的位置,基本都对了。


一些原来平面图里没有、后来才添置的东西,像懒人沙发、绿植等等,也能根据后面提供的手持拍摄视频理解还原。


在整个3D层面上,几乎就是可以跟GPT-6-Astra完全正面掰掰手腕的。


除了3D之外,那还有一个大家可能最关心的,就是K3.1 Pro做动效和视频的能力。


毕竟,Opus 5.5发布之后,网上拿它做的各种视频铺天盖地的火,而且这玩意太吃Coding和审美了。


所以这次Kimi更新,我也很好奇,它在这方面上能做到什么程度。


我先拿K3.1 Pro随手搓了一个动效,用的下面的提示词。


打造一支16:9横版的动态图形作品集开场片,水准要像一位顶尖动态设计师的代表作。片中集中展现多项高阶技法:动态排版、丝滑转场、2D与3D动画结合、抽象几何构成、流体模拟、粒子系统、扭曲形变、创意遮罩、多层合成、光影塑造、空间纵深以及连贯的镜头运动。整体节奏紧凑、利落、充满自信,画面之间环环相扣、自然过渡,不断制造视觉惊喜。要有统一而清晰的艺术指导,色彩、风格和运动语言高度一致,杜绝特效的简单堆砌。在创意构思、细节打磨、节奏控制与视觉冲击力上都追求极致,让人看完就想立刻录用这位设计师。


这是一轮直出的效果。


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这个程度,非常客观的讲,跟Opus 5.5肯定还存在一些差距,但是那毕竟是Opus 5.5,那玩意的惊艳程度是一骑绝尘的,所以也已经相当让人惊艳了。


各个画面之间通过橘色的点元素进行串联过渡,看起来就比较连贯,不是那种各种特效乱飞的大杂烩。


然后我把我的AIHOT网址丢给它,让它简单做个宣传片。


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说实话,这个还是超出了一些我的预期的,各种动效,还有配音,也能都做出来。


精致程度上有些细节问题,你真要拿来当正式宣传片,还需要接着迭代,但一轮直出能有这个效果,我觉得已经超级棒了。


接着,还有像因为Opus 5.5点横空出世而各种爆火的科普动效视频。


现在也能一句话,让K3.1 Pro做了。


比如我直接极其朴素的口喷了一句:


做一个手绘风格的科普视频,讲解一下打印机的工作原理。


然后就跑出了这样的视频效果:


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如果你需要更系统更专业的讲解,那也可以稍微改一下需求。


比如我让它,做一个究极详细专业的科普视频,面向我这样的小白,讲解一下信息论。


然后你就能得到一个近半小时的讲解视频。


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真的就是将近半个小时,太夸张了。。。


这都快成一节课了。


当然,具体的讲解是否准确肯定还是需要人工去核对的。


但光是从一句朴素的要求,直接就能做到近半小时的成片,这个完成度已经相当牛逼了。


整体测下来,在3D能力、视频动效上K3.1 Pro的表现还是让我很惊喜的。


现在,Kimi网页版、App、Kimi Work和Kimi Code都已经能用上K3.1 Pro。


强烈建议大家上手试试,这是国产模型,在真正意义的旗舰层面上,真正的一次公平竞争了。


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就是Kimi以前的套餐额度,大家懂的都懂,我就不多吐槽了,毕竟也没办法,国产都缺卡。。


这次他们配合着K3.1 Pro上线,把套餐名也全都改了,现在也是Plus、Pro、Max、Ultra啥的了,基本是跟海外价格对齐,便宜一点点。


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所以大家如果真的是用量比较大的话,还是买Max或者Ultra吧,基本对标海外的100刀和200刀,然后慎用那个high-speed快速模型。


不过这是国产几乎唯一能对标Claude Opus 5.5和GPT-6 Astra的旗舰模型了,放心用,有的时候才是最重要的。


最后,想分享Kimi这次官宣K3.1 Pro时,引用的阿瑟·C·克拉克在《未来的轮廓》里的一句话。


The only way of discovering the limits of the possible is to venture a little way past them into the impossible.


发现「可能」之极限的唯一方法,是向「不可能」的方向多走一小步。


当Claude疯狂封号,GPT疯狂降智砍额度,我们无比需要,我也无比高兴看到,有个国模能够出来和国外的顶级模型掰掰手腕。


而且价格还便宜那么多。


去找未来的轮廓,去探寻可能之极限的唯一办法,就是朝不可能的方向多走一小步。


愿我们永远保持好奇。


永远有勇气,朝不可能的方向多走。


哪怕只是一小步。


感谢Kimi。


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文章来自微信公众号 “ 数字生命卡兹克 ”,作者 “ 数字生命卡兹克 ”

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智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md

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AI 3D建模

【开源免费】LGM是一个AI建模的项目,它可以将你上传的平面图片,变成一个3D的模型。

项目地址:https://github.com/3DTopia/LGM?tab=readme-ov-file

在线使用:https://replicate.com/camenduru/lgm

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prompt

【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法,编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词,进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。

项目地址:https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md

在线使用:https://kimi.moonshot.cn/kimiplus/conpg00t7lagbbsfqkq0

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