Moonshot 稱它是開放權重模型，但權重還沒放出來

Moonshot AI 在官方部落格發表了〈Introducing Kimi K3.1 Pro〉，同時推出速度較快的 Kimi K3.1 Pro Highspeed。官方頁面沒有標日期，社群討論大約從 10 月 24 日開始。Moonshot 說，K3.1 Pro 是 K3.1 系列的第一款，也是它們至今能力最強的 3T 級開放權重模型，context window 有 1M tokens；它是 K3 的 post-trained 版本，post-training 算力大幅增加。Moonshot 說 Highspeed 版的速度是 K3.1 Pro 的 2 到 3 倍。

這次發表的熱度很高。Hacker News 的討論串約 48 小時累積 1,070 points、665 則留言；Reddit 上 r/singularity 的〈Kimi K3.1 Pro benchmarks〉有 527 分、191 則留言，r/ClaudeCode 也有一則在 Claude Code 上跑 benchmark 的貼文，120 分、48 則留言。

如果你正在替 coding agent 挑模型，這次值得看的是三件互相拉扯的事：官方分數說它逼近、甚至超過部分專有模型；獨立評測 Artificial Analysis 也把它排進前四，但同一份評測說它慢、輸出量大；而「開放權重」目前還是承諾。官方寫明，完整權重「最晚 11 月 4 日」才會釋出，現在沒辦法下載自己架。

官方分數：Terminal-Bench 只差 Opus 5.5 一點

先看 Moonshot 自報的 coding 成績。Terminal-Bench 4.0 是在資源受限的終端機任務上測 coding agent 的基準，Moonshot 說 K3.1 Pro 拿到 65.7%，高於 GPT-6 Astra 的 58.2%，略低於 Claude Opus 5.5 的 66.4%。在 Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon 上，K3.1 Pro 是 61.2%，K3 是 55.95%；這是 Moonshot 的內部基準，測多步驟執行、工具使用和端到端解題。BenchCAD（帶工具）是 92.7%，Opus 5.5 是 96.2%、GPT-6 Astra 是 95.9%。

這些數字要配著官方註腳讀。註腳說，K3.1 Pro 的成績多半用 reasoning effort 設為 max、temperature 1.0、top-p 0.95 跑出來，Terminal-Bench 用的是 Claude-Code harness；其他模型的 Terminal-Bench 分數，則取自各家部落格或官方排行榜上「報告過的最大值」。也就是說，表上的對手分數不是 Moonshot 在同一條件下重跑的。Kimi Code Bench 的註腳另外提到，專有模型的測試可能有 fallback 行為。官方也說，在 OfficeQA 和 Agents’ Last Exam 上，執行過程若是上網查答案，就記零分。

所以這張表能說明的是：在 Moonshot 選定的設定下，K3.1 Pro 的 Terminal-Bench 分數和 Opus 5.5 在同一區間。它不能直接說明，在你的 repo、你的 harness 和預算設定下，兩者表現一樣。

獨立評測：排名第四，但慢而且話多

Artificial Analysis 的模型頁（10 月 26 日讀取）提供了另一個角度。它的 Intelligence Index 給 K3.1 Pro 55 分，在 215 個模型中排第 4，同類模型的中位數是 27。這個指數由十項評測組成，Terminal-Bench 4.0 也在其中。

同一頁的其他數字就沒那麼好看。輸出速度是每秒 57.5 tokens，在 186 個模型中排第 141，頁面用「notably slow」形容。跑完整套 Intelligence Index，它產生了 1.5 億個輸出 token，頁面稱為「very verbose」，對照的中位數是 8,700 萬。價格是每百萬 token 輸入 $2.00、輸出 $10.00，快取折扣 90%，Artificial Analysis 把它歸在中等價位；平均每個 Index 任務的成本是 $2.11。

對 coding agent 來說，速度和輸出量會直接變成兩件事：開發者等多久，以及帳單多長。單價和同類模型的中位數相同，但如果同一件事要多寫很多 token，每項任務的實際成本和等待時間都會跟著拉長。要注意的是，Artificial Analysis 這頁量的是 K3.1 Pro，沒有 Highspeed 的數字；Highspeed 快 2 到 3 倍，目前是 Moonshot 的說法。這些排名和速度也會隨提供者與時間變動，是讀取當下的快照。

另一個值得留意的標記：在權重釋出之前，Artificial Analysis 把 K3.1 Pro 標為 Proprietary model。

現在能用的管道，和還不能做的事

Moonshot 說，K3.1 Pro 即日起可在 Kimi.ai、Kimi 行動 app、Kimi Work（Windows 與 Apple silicon Mac 的桌面 app）、Kimi Code 和 Kimi API 上使用。API 的模型名稱是 kimi-k3.1-pro 和 kimi-k3.1-pro-highspeed，API 客戶可以使用 Zero Data Retention。在 Kimi Code 裡，可以用 /model 指令切換。企業版 Kimi Enterprise 預設關閉，要由管理員開啟。

還不能做的，是把它部署到自己的機器上。在權重釋出之前，「開放權重」帶來的好處，例如自己架、自己控制資料流向，都還沒有兌現。

幻覺率與資安：兩組要讀清楚條件的數字

Moonshot 說，在內部的 Kimi Hallu Bench Hard 上，claim 層級的幻覺率從 K3 的 23.4% 降到 8.3%。但官方自己也寫明，這是刻意設計來誘發錯誤的壓力測試，數字不代表日常使用的整體錯誤率。

HN 討論串裡回覆最多的留言，談的就是資安這一段。Moonshot 說，它們發現資安相關內容混在一般的 mid-training 語料和 RL 環境裡，於是為了開放權重版本，從這兩個階段移除了這類資料。在內部的 xdev-bench-hard 上，沒有做這些處理的檢查點 pass@3 是 90.5%，最終的 K3.1 Pro 是 81.0%。官方的說法是，K3.1 Pro 的攻擊性資安能力仍落後公開至少三個月的前沿專有模型。

Moonshot 也寫下兩條開放權重原則：不釋出會推進資安能力「絕對前沿」的權重，以及打算逐步提高開放權重中的資安能力。那則 HN 留言從這裡讀出 Moonshot 其實能把資安能力做得更高；這是留言者個人的解讀，不過 90.5% 和 81.0% 這組對照，確實是 Moonshot 自己公開的內部數字。

社群反應：可以參考，但別當成產品規格

HN 留言裡，有人貼出 Artificial Analysis 的指數結果，有人說 Kimi 的回覆比美國模型更直接。也有一位用戶說，他訂了 $99 的月費方案，一個 session 跑了 47 分鐘就用完 5 小時的額度。這是單一用戶的回報，沒有經過驗證，不能推成每個人都會遇到；但如果你打算用訂閱方案跑長時間的 agent 任務，額度怎麼計算值得自己確認。

要不要換：先測，別整個搬過去

以下是我們根據上面資料推得的建議，不是 Moonshot 或 Artificial Analysis 的說法。

如果你的 coding agent 現在跑得穩，先不必整個換掉。官方分數接近 Opus 5.5，但比較條件混雜；獨立排名很前面，但速度與輸出量都是明顯的成本。比較合理的做法，是挑幾件自己真實的任務，用 API 小規模測，至少看三件事：

  • 成功率：在你的 repo 和 harness 下，任務有沒有真的完成。
  • 輸出 token 量：同一件事寫了多少 token，這會直接變成帳單和等待時間。
  • 速度：從送出到完成要多久；若嫌慢，可以另測 Highspeed，但它的倍數目前只有官方說法。

如果你在意的是自己部署或資料不出門，那就等 11 月 4 日。權重真的釋出後，再看授權條件、需要的硬體，以及第三方能不能在自架環境重跑出接近的成績。在那之前，K3.1 Pro 對你來說是另一個可以試的 API，還不是能自己掌控的開放權重模型。