梦瑶 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

国模归来！

Kimi带着目前最强的3万亿参数级模型Kimi K3.1 Pro回来了。

说起来挺让人感慨。这一阵海外巨头的基模大战打得火热，SOTA榜单也是你来我往。

国产模型这边，反倒安静了一阵。

新模型其实一直没断，但多是Flash版本，能跟海外旗舰正面掰手腕的Pro级狠角色，迟迟没出现。

偏偏在这个节骨眼上，海外对国产模型能力的各种质疑，一波接一波地冒出来。

结果Kimi这回直接杀了个回马枪。

全新K3.1系列首发就是Pro，多个场景下K3.1 Pro的表现甚至直逼GPT-6 Astra，已经站进全球前沿模型第一梯队。

在Artificial Analysis全球大模型智能指数榜单上，Kimi K3.1 Pro拿到55分，冲进全球前四，比上一代K3提升了11分：

K3.1 Pro在K3基础上进一步强化后训练，支持百万Token上下文窗口，价格只有GPT-6 Astra的1/5，便宜约80%。

这是Kimi迄今能力最强的3万亿参数级模型，这次重点发力长程编程、知识工作和复杂推理等高难度任务。

特别是在3D创作、金融研究这类更专业的场景，模型又升级了一轮，从写代码到调用专业工具，再到处理复杂工作流，覆盖的面越来越广。

下面这位小哥用K3.1 Pro做的鹈鹕骑车动画，空间逻辑和运动轨迹都没得挑，效果一点不输海外前沿闭源模型：

再来一个。让K3.1 Pro调用Unity或Godot游戏引擎，从0做出一款《后室》风3D密室逃脱游戏——

多个3D场景、诡异光影、物理交互、烧脑解谜、游戏剧情一样不少，连美式复古风的UI也颇有审美。

这次同步推出的还有高速版模型Kimi K3.1 Pro Highspeed，智能水平相同，输出速度约为普通版的2~3倍。

另外，Kimi这次依然走开源路线，完整模型权重将在两周内放出，大家可以搓搓手等着了。

海外Pro大战打得热火朝天，国产选手这回终于端上了一道硬菜。

3万亿参数火力全开，写代码、做游戏、搞3D都能接

作为全新K3.1系列的首款模型，K3.1 Pro在代码、长程任务和3D建模等能力上，这次都有明显升级。

先看成绩。在代码、Agent和知识类基准测试中，K3.1 Pro已经达到或接近最强闭源模型的水平。

Terminal-Bench 4.0得分65.7%，超过GPT-6 Astra（58.2%），逼近Claude Opus 5.5（66.4%）。

在多步执行、工具调用以及端到端问题解决这类长程编程测试里，K3.1 Pro拿到61.2%，比K3的55.95%又往上走了一截～

3D建模这一块，Kimi K3.1 Pro同样给出了说法——

机械零件、建筑这类参数化建模的复杂活儿，不用MCP连接器，也能直接接进Blender等专业工具。

实际操作并不复杂：给AI一段文字、一张草图或者一张参考图，模型会去推断物体的形状、比例和空间关系，随后重建出可用的3D模型。

考察3D模型重建能力的BenchCAD测试中，K3.1 Pro拿到92.7%的高分，紧咬Claude Opus 5.5和GPT-6 Astra：

话说回来，K3.1 Pro的代码能力究竟能不能打，还得自己上手试一把，实测直接开跑～

调用专业游戏引擎，从0搓出完整3D游戏

第一把就上强度！

给K3.1 Pro出的是一道游戏引擎+工具调用+3D建模的「综合大题」。

我让它去调用Godot引擎，从零手搓一款3D摸鱼游戏——《老板来了》。

难度不低：老板得有自己的AI逻辑，随机巡视、突然折返、背后偷袭，还要实时判断有没有抓到现行。

同时，3D场景、角色交互、碰撞检测、积分结算和胜负机制都要联动起来，最后还得真能玩。

直接看效果，全程零抽卡，K3.1 Pro真就搓出了能玩的3D游戏，画风是赛博积木小人儿那一路。

整个过程我连手动配置都没碰，Godot部署、引擎调用和项目构建都是K3.1 Pro自己搞定的，小白看了直流泪。

模型还自主跑了23轮测试，最后交付了Godot源工程、Linux独立运行版等多个版本，想得挺周全：

游戏玩完，我又回头扒了扒玩法机制，发现里面藏了不少「细节」。

比如摸鱼越久积分越高，可被老板抓到三次就直接开除，收益与风险之间的博弈也算进去了。

连「死亡凝视」「带薪拉屎大师」这些趣味彩蛋都设计了进去，职场代入感挺强，用心了：

果然啊，干有挑战性的任务，还得看大参数模型。。。

3D创作与空间推理全进阶，3D Make也来了

第二局，来看看今年基模圈大火特火的3D建模能力。

But！我可不想让K3.1 Pro只生成个3D模型就完事，这次照样上地狱难度——

我上传了一张机械键盘参考图，要构建包含键帽、机械轴体、定位板、PCB及外壳的完整75%配列键盘。

让K3.1 Pro通过Blender从零完成3D建模，同时做出键帽按压、分解动画，并接进Three.js网页做360°交互展示。

这就要求AI把每个零件的尺寸、空间位置和装配关系都拿捏准，还得处理穿模、动画联动、格式转换这些工程层面的麻烦：

△AI生成

没等多久，K3.1 Pro就交出了一个能交互的3D模型。

整个流程里，Blender是模型自己调用、自己跑脚本的，我没有手动配置过任何东西，连MCP连接器都没接。

从输出结果看，K3.1 Pro主动推断了参考图里看不到的机械结构，还附上了具体的工程设计依据。

换句话说，模型已经能把几何重建推进到结构化建模，对零部件之间的空间关系、装配逻辑和工程细节都有所考量：

那接下来，直接上才艺。

先说我最满意的地方：生成效果跟我给的参考图几乎是1:1还原。

就算把键盘内部拆开，K3.1 Pro对内部零件的几何形态、内部结构和装配关系也都经得起物理规律的检验。

更狠的是，每颗键帽都能单独按压，不同结构可以分层拆解，360°转着看也没问题，nice～

对了，Kimi这次还在kimi.com和Kimi App同步上线了3D Make功能。

玩起来也so easy：传一张参考图，再挑想生成的类型，网站、3D建模、3D打印都给你安排上。

生成之后还能直接导出视频、实况照片，随手发社交平台秀一波，3D创作自由DIY就完事了：

看看实际生成的效果，下面这个发动机demo就是例子。

多层涡轮叶片，到内部转子、外壳和连接部件，零件的层次和空间关系全都呈现出来了，密集叶片的细节也没丢。

模型还考虑到了后续使用，支持导出GLB、3MF等格式，方便接着做3D预览、模型编辑和打印。

实用性也到位了，感兴趣的朋友可以直接上手试试～

从零构建物理仿真，复杂任务自主迭代

最后一局，测的是K3.1 Pro这次另一项重要能力——长程编码与自主迭代。

这回玩点刺激的，直接把K3.1 Pro送去考科目二。

我还特意加了难度：驾校自己建，车自己开，挂科了还得自己找原因、改代码。

它得从0搭一套轻量级车辆物理仿真系统，再造一个包含倒车入库、侧方停车、S弯等项目的3D驾考场。

然后让AI自主驾驶，根据每轮撞墙、压线这些失败结果反复调代码、优化驾驶策略，直到一次性通过科目二。

没想到，K3.1 Pro真自己造出了一套3D驾考仿真系统，还让AI司机拿了满分。

先看场地，倒车入库、侧方停车、S弯等项目一个没落下，直接安排成了完整的3D考试场景。

测试记录显示，K3.1 Pro一共来回跑了12轮，到第11轮时诊断续跑拿到100分，直到第12轮才通过严格复核。

倒车入库暴露出转向过度的问题，它会自己动手改控制算法；车辆到终点还在加速，它又回头把速度控制逻辑修了一遍。

还有一点挺有意思：规划路径本身合不合理，它也会反查，转弯半径、车身压线、障碍物碰撞挨个过筛子：

一轮接一轮磨下来，成绩还真让它跑出来了——

五个项目悉数过关，100分，用时151.03秒，碰撞0次、压线0次、扣分0分。

发现偏差、找到原因、改控制算法、核查路径可行性，再重跑验证，这条自主调试的链路算是走得相当完整。

K3.1 Pro把金融分析师的活也揽下来了

代码和3D建模之外，K3.1 Pro在金融方向的表现也有不少可说的地方。

学生党、打工人应该都有体会：几十份财报加密密麻麻的Excel表摆在面前，光是看一眼就够头疼。

麻烦的还在后头——得把关键数据抠出来、跨文档对账、算财务指标，最后搭起一套能用的财务模型。

一个数字看错，或者一处公式引错，后面的估值和分析结论就可能全跟着偏！！！

这一回，K3.1 Pro已经把财务研究、数据分析、金融建模串成了一条端到端的工作流。

成绩先摆出来：两项外部金融基准Office QA Pro v2和SpreadsheetBench 2上，K3.1 Pro都拿了最佳。

前一项考的是AI对金融文档的检索、核对和推理，后一项盯的是Excel财务建模、跨表公式联动和自主纠错。

落到具体分数，K3.1 Pro甚至压过了Opus 5.5、Fable 5.1和GPT-6 Astra——

再看一个更具体的例子——

给英伟达（NVDA）搭一套专业财务模型。

从财务数据整理、经营指标预测，到公式联动、估值模型构建，K3.1 Pro能一路做下来。

有看头的是，模型里的经营假设可以动态调整，收入增速、利润率这些参数一动，最终估值随之更新。

敏感性分析也能做，不同假设对估值结果的影响直接看得见，还真有点专业金融分析师搭模型那味儿。

K3.1 Pro加码大规模RL训练，API输入降到每百万Token 1.3元

K3.1 Pro各项能力的提升，背后是一轮训练和工程技术栈的整体升级。

Kimi K3本身的代码和Agent能力已经相当能打，K3.1 Pro则在原有底子上进一步加码后训练阶段的强化学习（RL）算力投入。

要撑起数百个下游领域的大规模联合训练，Kimi对RL框架、长上下文推理、沙箱基础设施和任务调度这些技术栈也做了系统优化。

RL训练规模继续往上走，K3.1 Pro在代码、Agent这些方向也跟着全面抬升，复杂任务里的长程执行与持续迭代能力是重点。

落到用户这边，最直观的变化是复杂任务跑得更快、更稳，需要人反复插手纠错的次数也降下来了～

能力卷上去了，价格就成了绕不开的现实问题。

K3.1 Pro目前已登陆API开放平台。

输入侧每百万Token收费1.3元（命中缓存）、13元（未命中缓存），输出侧为68元。

这回Kimi还一并放出了高速版本Kimi K3.1 Pro Highspeed。

两个版本的差别主要在下面这点——

智能水平不变的前提下，Highspeed的输出速度大约是普通版的3倍，挑哪个看自己需求～

实测Kimi K3.1 Pro走完一遍，脑子里蹦出来的就俩字：丝滑。

做3D建模的创作者不必再折腾Blender这类专业工具，想要什么就能直接生成对应的3D资产。

玩Vibe Coding的人，从起项目到调代码，长程复杂任务交给AI接手也很顺，手动操作省下不少。

常年跟财务报表打交道的人，也能让AI去检索财报、跨文档对数据，跟领导老板交差轻松些。

这些事看着不大，偏偏最磨人，好在如今能解决这类麻烦的路子越来越多。

一代更比一代强，老话确实没白说。

Kimi K3.1 Pro已经上线，直接上手就能试。

要是vibe出什么有意思的成果，欢迎到评论区晒一晒！！

参考链接：

[1]Kimi 官网：kimi.com

[2]Kimi 开放平台：platform.kimi.com