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Kimi K3.1曝光：3D成本仅GPT-6 Astra的1/14，硬刚海外视觉三强

资讯 雷峰网 全文 3963 字 · 约 10 分钟读完 配图 12 张 分类KimiGPTGPT-6OpenAI月之暗面数据泄露

15 分钟交付工业级可交互3D 资产，重写视觉大模型的“理科生法则”

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Kimi K3.1 泄露：3D 成本仅有 GPT-6 Astra 的 1/14！横扫海外视觉三巨头
15 分钟就能交付工业级可交互的3D 资产，视觉大模型的那套“理科生法则”被重新写了一遍。

就在刚刚，Kimi 官方放出一段“暗示意味很浓”的先导片，高能科学画面和粒子特效切得飞快，眼尖的网友已经在里头逮到了彩蛋“Kimi K3.1”。

Kimi K3.1 要登场了？这回它是带着很强的视觉能力来的，有网友判断，官方那段视频就是用它做的。

Kimi K3.1 泄露：3D 成本仅有 GPT-6 Astra 的 1/14！横扫海外视觉三巨头

图注：有网友在画面里发现了亮点“Kimi K3.1”
AI 博主 Chris 不光确认了即将发布这件事，还说自己已经实测了一周。按他的说法，Kimi K3.1 在开源 3D 图形库 Three.js 上表现很能打，成本只有 Kimi K3 的 70%，Token 效率也全面升级。
Chris 晒出的实测画面里，Kimi K3.1 完整跑完了一套 24 小时昼夜环境模拟：从晨光漫射到夜幕沉落，光影过渡帧级精准，环境细节跟着光线一起变，全程丝滑，没有断点。
Three.js 写出来的程序其实很吃资源，3D 空间里的顶点、光影和纹理都得实时算。Kimi 这一波，相当于用纯代码跑出了渲染级的画质。
Kimi K3.1 泄露：3D 成本仅有 GPT-6 Astra 的 1/14！横扫海外视觉三巨头

01

早有伏笔：从匿名打榜到身份浮出

其实，围绕 Kimi K3.1 的细节早就在往外流了。
9 月底，有开发者在月之暗面 API 平台的配置文件里看到了“kimi-k3-1”这个模型标识。
到了 10 月 21 日，Kimi Code 的模型切换列表里又悄悄多了 K3.1 选项，等于官方提前给开发者开了小范围测试。
10 月下旬，竞技场突然冒出两个战斗力极强的神秘模型，代号 Kibitz 和 Kalmia。其中 Kibitz 在前端与 3D 代码类任务上表现强势。
在“鹈鹕骑自行车”这类考验空间想象力的渲染任务里，它靠出色的几何和物理直觉，生成了近乎完美的 3D 动态画面与矢量图；换到其他 3D 体素（Voxel）渲染盲测，它又凭对超长指令的精准控制力拿下胜局。
在生成同等复杂度的 3D 代码时，它的 Token 消耗只有国外顶级模型的几十分之一。
开发者很快通过分词器特征检验，推测 Kibitz 就是 Kimi K3.1。这和 Kimi 之前的命名规律对得上：K2.5 叫 Kiwido，K2.6 叫 Kiwire，K3 叫 Kivine，K3.1 对应 Kibitz。
Kimi K3.1 泄露：3D 成本仅有 GPT-6 Astra 的 1/14！横扫海外视觉三巨头
之后 SGLang 代码库的一个合并请求又意外漏出更多细节：K3.1 加了“Medium 中等思考”分级，思考强度从三档扩到四档，可以按任务难度灵活调度算力，速度和深度都顾得上。
Kimi K3.1 泄露：3D 成本仅有 GPT-6 Astra 的 1/14！横扫海外视觉三巨头

02

各种案例流传：这是一头 3D 猛兽？

在 Arena 盲测中，Kimi K3.1 把网页前端与图形渲染上的优势接了过来还放大了，在 3D 图形（Three.js/ WebGL）、交互大屏、H5 动态仿真等 6 大细分领域，表现出一定的统治力。
网上已经流出不少一手内测案例，有网友惊呼：“这是一头 3D 猛兽”。
要检验大模型的视觉与空间推理能力，AI 圈有个绕不过去的测试——“鹈鹕骑自行车”。
这题看着简单，其实处处是坑。画面没有现成的鹈鹕骑车素材可参考，模型得同时理解鹈鹕的解剖结构和自行车的机械逻辑，再把两个完全不相关的概念拼到一起，用纯代码算出几何位置。“概念组合能力”、“物理直觉能力”、“空间几何能力”，一样都少不了。
Kimi K3.1 泄露：3D 成本仅有 GPT-6 Astra 的 1/14！横扫海外视觉三巨头
图注：早期模型实测出的乱七八糟的“鹈鹕骑自行车”
早先 Claude 3.5 画的自行车，不过是两个圈搭个三角，鹈鹕也只是一个顶着香蕉状嘴巴的圆球，被戏称“抽象派代表作”。而 Kimi K3.1 的实测一上来就把难度拉到了顶。
Kimi K3.1 泄露：3D 成本仅有 GPT-6 Astra 的 1/14！横扫海外视觉三巨头
图注：早期 Claude 3.5 画的“鹈鹕骑自行车”
网友的实测案例里，Kimi K3.1 搭出一个“自行车骑鹈鹕”的荒诞堆叠，重心压得住、车身立得稳，倒也符合一定物理规律。
鹈鹕之外，夜空挂着一弯新月，远处山丘的轮廓衬着橙红色落日余晖，左侧红白条纹灯塔射出光束，背景小屋亮着暖光。海浪、小螃蟹、远处帆船剪影这些细节也都齐了。
构图完整，光影层次丰富，物体之间的空间关系全部正确。更关键的一点：画面不是像素生成的图片，而是模型用代码一行行算出来的矢量渲染，整个童话场景像被数学公式还原了一遍。
一位网友的评价很直接：堆叠构图、光影层次再加上对物体关系的理解，这些放在一起，早就不是随便糊弄个 SVG 就能交差的水平了。“完成度直接比肩 Opus 5.5，国产模型的前端视觉能力已经杀进第一梯队。”
Kimi K3.1 泄露：3D 成本仅有 GPT-6 Astra 的 1/14！横扫海外视觉三巨头
还有人拿 Kimi K3.1 生成了一座中世纪城堡，效果相当惊艳。
城堡细节很足：主体是层层叠叠的多层塔楼，塔尖旗帜在风里微微扬起；城门吊桥横跨护城河，四周环绕群山、草地和错落民宅。天空中有飞鸟与浮云，光线被压成黄昏最后一抹暖色，打在石墙上形成明暗过渡，整座城堡仿佛“在一天将尽时悬浮于空中”。
悬浮的岩体、层叠的塔楼、依附的阶梯和植被，全被放在同一个空间逻辑里，彼此自洽。不过这位网友测完表示“感觉有点像 GPT-6.1 Sol Max”。
也有人提到，Kimi K3.1 新增了高级控制功能，时间控制、渲染质量切换都在其中，场景效果能调得很丰富。
另一个案例是生成一整列能跑的蒸汽火车。Kimi K3.1 交付速度极快，完成度也很高。尤其是它还能把整列火车“拆开”给你看：车头、车厢、黑色圆柱形储气罐、红色车轮，所有部件拆成独立零件，悬空错落地浮在画面里，每个零件形态完整、位置精确，像一张会动的“工程图”。
从 3D 交互工程的角度看，Kimi K3.1 找到了新的能力突破口。
反观海外那批主流模型，多数还停在静态建模和基础画面渲染上。Kimi K3.1 走的是另一条路，把结构设计、机械联动、交互逻辑串成了一条线——完整的拆解视图、动态调速、实时数据追踪，它都拿得下来。
这些说明模型读懂了物理工程原理，而不只是在堆视觉。GPT 式的通用理解它保留了，Anthropic 式的深度逻辑推演它也具备，这也许正是国产 AI 技术迭代的一条独特路径。
有网友用 Kimi K3.1，15分钟就完成高精度、交互式3D直升机模型。懂行的人说，这些都是宝贵的3D资产，原型制作周期能大幅压缩。
视觉表现这么出色，网友们自然忍不住拿它和全球顶尖视觉模型一一对比。
和 GPT-6 Astra 对比时，两个模型都在《我的世界》造建筑，一个搭出机器人造型的建筑，一个盖出球形建筑，似乎各有千秋，但 Kimi K3.1 的成本只有 GPT-6 Astra 的约 1/14。
Kimi K3.1 泄露：3D 成本仅有 GPT-6 Astra 的 1/14！横扫海外视觉三巨头
图注：GPT-6 Astra与 Kimi K3.1 挑战在《我的世界》造建筑
和 Haiku 5.5 对比时，两个模型同时搭建村庄模型，都包含巨龙袭击、雷暴和昼夜循环等功能设定，生成时间都是15分钟，细节效果不相上下，不少网友却表示更喜欢 Kimi K3.1 的整体视觉效果。
可在一项实测里，题目是“哪家模型能追上 Claude Opus 5.5”，Kimi K3.1 的短板就露出来了：让它画一只奔跑的长颈鹿，动作完全不合正常的生物运动轨迹，看着相当别扭。
总体来看，Kimi K3.1 已经证明中国大模型在“代码 + 视觉 + 推理（Reasoning）”的多模态交叉领域，具备不输于美国顶尖闭源模型的实力，在特定实用场景下甚至能超过它们。
3D 与 Agent 应用的开发门槛有望因此大幅降低，开发者做创意应用、企业做可视化项目、团队做自动化工作流，都能从中受益。
Kimi K3.1 泄露：3D 成本仅有 GPT-6 Astra 的 1/14！横扫海外视觉三巨头

03

Kimi 的视觉野心：靠代码卷出一条新路

Kimi 的视觉能力之所以这么猛，核心是它走了一条和传统文生图完全不同的路。
说白了，传统模型是“凭印象画”，结构崩坏、物体穿模都容易出现；Kimi 先写严谨的 3D 图形学代码，再渲染出来自查，发现“轮子扁了”“颜色不对”就自动重写代码修正，相当于边画边验算。
这条路Kimi走了快两年。2024年12月，K1视觉思考模型面世，强化学习头一回被用在视觉任务上，物理、化学图形题的盲测里，它第一次压过了国外标杆。
到2025年4月，Kimi-VL系列以开源形式放出，底层是MoonViT架构，激活参数只有28亿，却在MathVision数学视觉和OCR上跟百亿级大模型打成平手，“看图费算力”这个老毛病算是有了应对。
2026年7月，2.8万亿参数的Kimi K3登场，Arena前端代码竞技场全球第一被它拿下，数据可视化、交互动效等6大前端领域都超过了顶尖闭源模型，Web 3D与图形生成上的优势就此立住。
从匿名测试的表现看，K3.1在3D和前端场景里的强势大概率会延续。成本不到对手的十分之一，却在3D交互、前端工程这类实用价值高的场景里追平、甚至局部反超海外顶尖闭源模型。另一头，Agent长时间连续执行任务的能力是它接下来的重点，团队打算用后期训练、电脑操作和真实任务数据继续打磨。
另据野村证券的报告，月之暗面手上还有一款更大的模型在研发，参数量预计5万亿至6万亿，外界叫它Kimi K4，规模比今年7月的K3接近翻倍。不过算力不足是眼下最大的坎，训练进度外界还不清楚。
Kimi K3.1 泄露：3D 成本仅有 GPT-6 Astra 的 1/14！横扫海外视觉三巨头
参考链接：https://x.com/Kimi_Moonshot/status/2113445757185606062
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