月之暗面 10 月 23 日发布 Kimi K3.1 Pro 时,官方博客留了一句硬承诺:「完整模型权重将在 11 月 4 日前放出」。现在,这批权重已经挂上 Hugging Face 仓库 moonshotai/Kimi-K3.1-Pro,官方称其为「迄今最强的 3T 级开放权重模型」;第三方追踪站 AI/TLDR 在 11 月 2 日记录到这次上架,距期限还有两天。发布同日官方还上线了 2-3 倍速的 K3.1 Pro Highspeed(API 侧),这次开放的则是标准版 Pro 的完整权重。
落地的是一台什么规格的机器
官方模型卡的数字:2.8T 总参数、每 token 激活 104B 的 MoE;93 层中有 69 层 Kimi Delta Attention 和 24 层 Gated DSA,官方说明这一代用 Gated DSA 替换了 K3 的全注意力 Gated MLA 层,换取更高效的长上下文建模。专家侧是每 token 从 896 个专家里选 16 个,外加 2 个共享专家;注意力部分共 96 个头,词表 160K;上下文窗口 1,048,576 token;视觉由 401M 参数的 MoonViT-V2 编码器负责,支持文本加图像输入。对自托管方最实际的一条:权重直接以 MXFP4 格式落盘、激活值 MXFP8,且出自量化感知训练,不是训练后压缩——拿到手的即是可直接部署的低比特成品。模型卡给出 Transformers、vLLM、SGLang、Docker Model Runner 四条部署路径;API 侧在 platform.kimi.ai 选 kimi-k3.1-pro,提供 OpenAI/Anthropic 兼容接口,reasoning_effort 分 low/high/max 三档,默认 max。
许可证:MIT 骨架,两条商业条款
Kimi K3.1 Pro License 的授权段就是标准 MIT 句式:使用、复制、修改、合并、发布、分发、再许可、出售、微调、做衍生品,全部放行。真正的分水岭在后面:其一,若你的 MaaS 业务(让第三方对输入、参数或训练数据拥有实质控制权的推理或微调服务)连同关联方在任意连续 12 个月合计营收超过 2000 万美元,商用前必须与月之暗面另行签约;其二,月活超过 1 亿或月营收超过 2000 万美元的产品,必须在界面显著位置标注「Kimi K3.1-Pro」。内部使用,以及经由官方产品或认证推理伙伴的使用,两条都不适用。
官方跑分:赢面和短板都写在表上
以下均为官方模型卡口径。Terminal-Bench 4.0 得 65.7,高于 GPT-6 Astra 的 58.2,略低于 Claude Opus 5.5 的 66.4;HLE-Full(带工具)70.0、BrowseComp 92.1,都是这张表里的最高分;内部基准 Kimi Hallu Bench Hard 上,声称级幻觉率从 K3 的 23.4% 降到 8.3%(官方注明该基准是刻意施压的事实性压力测试,比率不代表日常使用错误率)。短板同样没藏:HLE-Diamond 39.4,远低于 Astra 的 65.8;Program Bench 31.5,对上 Opus 5.5 的 65.0 差了近一半。一张自己标出输赢分布的官方表格,比单边碾压的通稿可信得多。
安全自限兑现,独立实测跟上
发布时预告的安全策略在开放权重版里坐实:官方博客写明,他们在 mid-training 和 RL 两个阶段都识别并移除了网络安全相关数据——理由是漏洞研究能力会随 post-training 规模稳定上升,选择在数据层面设闸,同时保留通用编码任务。独立侧也有旁证:Simon Willison 11 月 3 日用 OpenRouter 上的 kimi-k3.1-pro 跑了「读原始权重猜游戏」实验,9 分 41 秒、19,493 个推理 token 后正确认出 Breakout(实测记录)。
对自托管团队,这道题从此只剩显存预算;对开源圈,「给出日期、按期交付」正在变成旗舰开放权重的信用指标,而 2000 万美元那条线,是月之暗面给「开源」与「商业化」分开标的价——默认自由,规模变现另算。