Kimi K3.1 Pro 发布：主动砍掉攻击数据，编程反超 GPT-6（2026年10月）
月之暗面 10 月 24 日发布 Kimi K3.1 Pro：3 万亿参数、100 万上下文，Terminal-Bench 4.0 得 65.7% 超过 GPT-6 Astra。同时主动移除网络攻击训练数据，内部漏洞利用测试从 90.5% 降到 81%，安全代价与真实账单一次算清。
月之暗面 10 月 24 日凌晨发布 Kimi K3.1 Pro：3 万亿参数、100 万 token 上下文，Terminal-Bench 4.0 得分 65.7%，比 GPT-6 Astra 的 58.2% 高 7.5 个百分点，距 Claude Opus 5.5 只差 0.7 分。同一份发布材料里还有另一件事：它主动从训练语料和强化学习环境删掉了网络攻击数据，内部漏洞利用测试因此从 90.5% 掉到 81.0%。开源之前先自断一臂，这比跑分更值得看。
Kimi K3.1 Pro 的能力账有多硬？
它基于 7 月的 K3（2.8 万亿参数）做后训练升级，主攻长程编程、3D 建模、金融分析和智能体执行。内部长程编程基准 Kimi Code Bench 3.0 拿到 61.2%（K3 为 55.95%）；3D 建模基准 BenchCAD 92.7%，接近 GPT-6 Astra 的 95.9% 与 Claude Opus 5.5 的 96.2%；金融文档基准 OfficeQA Pro v2 得 64.4，是当前最好成绩。Artificial Analysis 综合智能指数 55 分、全球第四，比 K3 涨 11 分；幻觉压力测试里单项事实错误率从 23.4% 降到 8.3%。Kimi 网页端和 App 已上线 3D Make，能直接生成可打印的模型文件；不过独立交互式 3D 评测 AA-3D 的早期成绩没有编程那么突出，3D 仍要看具体任务。
为什么主动砍掉 9.5 分的攻击能力？
官方说法是：从训练语料库和强化学习环境中移除网络攻击相关内容，保留通用编程能力，目的是降低开放权重之后的滥用风险。代价也被写进同一份材料——内部漏洞利用测试，未做风险削减的对照版本成功率 90.5%，最终版 81.0%。
第三方视角给出了另一半答案。Artificial Analysis 的网络防御指数中，K3.1 Pro 拿到 64%，比 K3 高 23 个百分点，在开源模型里排第一，只有不对外开放的 GPT-6 Sol（Daybreak Blue，69%）更高。砍掉的是「会打」，涨上来的是「会防」。这大概是第一次有厂商把安全对齐的成本按百分点标价：用 9.5 分的进攻能力，换一个敢开源的底座。
单价降了三分之一，账单为什么更贵？
开放平台定价：输入每百万 token 13 元、缓存命中 1.3 元，输出 68 元，比 K3 分别降 35% 和 32%。但 Artificial Analysis 估算，网络防御评测的单题成本反而从 2.45 美元涨到 2.81 美元，涨 15%——输入 token 消耗几乎翻倍，把降价吃掉了。
按输入、输出各 100 万 token 粗算，Kimi 账单约 12 美元；DeepSeek V4.1 Flash 与 MiniMax 在空闲时段各约 0.75 美元，相差 16 倍，对 DeepSeek 高峰时段 1.5 美元则是 8 倍。开发者实测更直观：把 42 分钟的视频转成文字，Highspeed 跑了 9 分钟、花掉 34 元；只发一句「你好」，输入被算成 4.2 万 token，标准版 2 分 27 秒才回，Highspeed 6 秒。发布当晚开始限流，非高价位套餐普遍遇到 429。对多数团队，DeepSeek 这类低价档仍是默认选项。
11 月 4 日权重开放后怎么用？
完整权重计划 11 月 4 日前发布，许可证条款还没公布——这是最大的未知数，也是自托管决策里最关键的一条。在此之前，三条落地建议：日常任务路由到 Flash 级模型，缓存命中 1.3 元的差价要靠稳定的系统提示词吃到；长任务拆成阶段，长会话连续自动执行加多轮长上下文是额度杀手；自托管等权重和许可证明朗再算，3 万亿参数的门槛不在单卡显存，在集群。Kimi Code 和 Ollama 是眼下最省事的两个入口。
数据说明
参数、跑分、定价取自月之暗面发布材料与开放平台价目；单题成本、综合指数与网络防御指数为 Artificial Analysis 第三方测算；使用体验数据来自公开发布的开发者实测记录，账单以官方结算为准；权重开放时间与许可证以官方后续公告为准。
❓ 常见问题
K3.1 Pro 基于 7 月发布的 K3（2.8 万亿参数）做后训练升级，参数扩到 3 万亿级，重点强化长程编程、3D 建模、金融分析与智能体执行。Artificial Analysis 综合智能指数从 44 涨到 55，Terminal-Bench 4.0 达到 65.7%，输出价格同时降了 32%。
官方称完整模型权重计划在 11 月 4 日前发布，许可证条款尚未公布。目前可以通过 kimi.com、Kimi App、Kimi Work、Kimi Code 和开放平台 API（kimi-k3.1-pro）调用，高速版 kimi-k3.1-pro-highspeed 的价格是标准版的 2 倍。
月之暗面称移除训练语料与强化学习环境中的网络攻击内容，是为了降低开放权重后的滥用风险。代价是内部漏洞利用测试成功率从 90.5% 降到 81.0%，但通用编程能力未受损，第三方网络防御指数反而升到 64%。
输入每百万 token 13 元、缓存命中 1.3 元，输出 68 元，比 K3 降约三分之一。按输入输出各 100 万 token 粗算约 12 美元，是 DeepSeek V4.1 Flash 空闲时段的 16 倍。实测一句「你好」就消耗 4.2 万输入 token。
发布当晚起非高价位套餐开始遇到 429 限流，标准版回复可能超过 2 分钟。长会话连续自动执行会快速耗尽额度，官方客服建议把长任务拆成阶段、在额度刷新后集中执行，日常任务优先交给 Highspeed 或 Flash 级模型。