Kimi K3.1 Pro 詳解：發布日期、功能、定價、Highspeed 版本、與 K3、Opus 5.5、Astra 及 GLM 5.3 的基準測試對比，以及 API 存取方式。
Kimi K3.1 Pro 是 Moonshot AI 最新的旗艦推理模型，也是 K3.1 系列的首發版本。該模型於 2026 年 10 月 23 日發布，透過大幅增加訓練後運算量對 Kimi K3 進行了升級，重點改進了長程程式編寫、AI 代理、3D 創作及金融研究能力。
它保留了 K3 約一百萬 token 的上下文視窗與原生視覺理解能力。Moonshot 提供標準版與高速版（Highspeed），後者可提供約兩到三倍的輸出速度。開發者現在可以透過 GPTProto 測試 Kimi K3.1 Pro API。
2026 年 10 月 26 日狀態： 託管模型與 API 現已上線。完整權重預計於 2026 年 11 月 4 日前發布。
| 規格 | Kimi K3.1 Pro |
|---|---|
| 開發者 | 月之暗面 (Moonshot AI) |
| 發佈日期 | 2026 年 10 月 23 日 |
| 定位 | K3.1 系列的首款模型 |
| 基礎 | 基於 Kimi K3 的後訓練升級版 |
| 模型等級 | 3 兆參數級別 |
| 上下文視窗 | 1,048,576 tokens |
| 輸入 / 輸出 | 文字與視覺輸入 / 文字輸出 |
| 推理能力 | 始終開啟；支援 低、高 或 最大 推理強度 |
| 官方 API 模型 ID | kimi-k3.1-pro |
| 官方 API 定價 | 每 100 萬 tokens 輸入 2 美元 / 輸出 10 美元 |
| 開放權重狀態 | 預計於 2026 年 11 月 4 日前釋出完整權重 |
| 高速選項 | 具備相同能力，輸出速度提升約 2–3 倍 |
K3.1 Pro 並非 K3 的更大上下文版本，也不是全新的基礎模型。其主要升級在於針對複雜任務進行了額外的後訓練與強化學習。
根據 Kimi Code 官方發佈日誌，其推出日期為 2026 年 10 月 23 日。部分國際報導因發佈時間與時區差異顯示為 10 月 24 日，但 10 月 23 日是最準確的發佈日期。
K3.1 Pro 現已在 Kimi.com、Kimi App、Kimi 企業版、Kimi Code 及 Kimi API 上線。月之暗面稱其為開放權重模型，但在本文 10 月 26 日截止時，權重尚未公開。託管存取權限已開放；自託管方案尚待後續更新。
K3.1 Pro 以 K3 為基礎，而非透過更大的上下文視窗來取代它。此次升級重點在於任務效能的提升、更低的 API 定價，以及針對程式設計、智慧體 (Agents)、3D 創作與金融領域的深度後訓練。
| 差異 | Kimi K3.1 Pro | Kimi K3 |
|---|---|---|
| 定位 | 當前 K3.1 旗艦模型 | 上一代旗艦模型 |
| 上下文 | 1,048,576 tokens | 1,048,576 tokens |
| 原生視覺能力 | 是 | 是 |
| Kimi Code Bench 3.0 長視角任務 | 61.2% | 55.95% |
| 官方輸入/輸出價格 | 2 美元 / 10 美元 | 3 美元 / 15 美元 |
| 權重 | 預計 11 月 4 日前釋出 | 已釋出 |
| 最佳適用場景 | 新程式開發、研究與智慧體部署 | 現有整合與當前自託管需求 |
對於已經在使用 Kimi K3 API 的團隊來說，升級的主要理由是更佳的效能表現與更低的託管價格，而非更大的上下文視窗。
K3.1 Pro 專注於需要智慧體檢查資訊、呼叫工具、修正計畫並持續執行多個步驟的任務。月之暗面展示了其在儲存庫修復、專案建置、遊戲開發及擴展工程實驗中的應用。周邊的智慧體框架仍需提供工具、權限、測試與恢復規則。
這並非傳統的文字轉 3D 生成器。K3.1 Pro 能夠解讀文字、草圖、截圖或參考影像，進而為 Blender、CAD 軟體、Three.js 及遊戲引擎編寫程式碼或腳本。最終資產由外部軟體進行生成與渲染。
該模型旨在處理結合文件檢索、跨文件核對、試算表邏輯、計算及撰寫結論的工作流程。潛在用途包括財務建模、申報文件分析、投資研究及商業營運。所有關鍵數據與來源仍需人工驗證。
提示詞、對話、工具執行結果、推理過程與最終答案均共享 1,048,576 個 token 的上下文視窗。推理功能無法關閉，但開發者可選擇 low（低）、high（高）或 max（最大）的推理強度。多輪對話應用程式也必須保留完整的助手訊息與工具狀態。
在 Moonshot 的發布評測中，K3.1 Pro 在多項程式編寫與知識工作測試中接近當前頂尖的專有模型，但並未在所有類別中領先。
| 基準測試 | K3.1 Pro | 相關比較 |
|---|---|---|
| Terminal-Bench 4.0 | 65.7% | Opus 5.5: 66.4%; Astra: 58.2% |
| Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon | 61.2% | Kimi K3: 55.95% |
| BenchCAD with tools | 92.7% | Opus 5.5: 96.2%; Astra: 95.9% |
| OfficeQA Pro v2 | 64.4 | 領先 Moonshot 的發布比較 |
| Terminal-Bench Science 0.1 | 38.1% | Astra: 68.1%; Opus 5.5: 63.3% |
Moonshot 在執行 K3.1 Pro 時採用了 max（最大）推理強度，且部分程式編寫測試使用了 Claude Code 測試框架。競爭對手的評測分數並非總是在完全相同的框架、安全機制或推理設定下產生，因此這並非嚴格控制的直接對比測試。
在 Artificial Analysis 的獨立評測中，K3.1 Pro 在智慧指數（Intelligence Index）上獲得 55 分，而 Claude Opus 5.5 Max 為 58 分。此外，它在評測過程中產生了約 1.5 億個輸出 token，而中位數約為 8,700 萬。該結果證實了其接近頂尖的能力，但也顯示出其推理與輸出使用量異常偏高。
| 版本 | 輸入 / 1M | 輸出 / 1M | 快取命中 / 1M | 建議用途 |
|---|---|---|---|---|
| Kimi K3.1 Pro | $2 | $10 | $0.20 | 批次處理、背景任務與成本敏感型工作 |
| Kimi K3.1 Pro Highspeed | $4 | $20 | $0.20 | 互動式程式設計與序列代理任務 |
| Kimi K3 | $3 | $15 | $0.30 | 現有的 K3 部署 |
「高速版」（Highspeed）並非品質升級。Moonshot 將其描述為具備相同模型能力，但輸出速度約為標準版兩到三倍的版本。這並不保證每個請求都能在三分之一的時間內完成，因為首字延遲（Time to First Token）、工具執行、網路延遲以及推理長度仍會影響總體延遲。
請針對無人值守的研究與背景任務使用標準版 K3.1 Pro。當使用者正在等待回答，或每個代理步驟都會阻塞後續流程時，請考慮使用 Kimi K3.1 Pro Highspeed API。
根據官方定價，標準版 K3.1 Pro 的輸入與輸出 Token 成本僅為 Opus 5.5 的一半。Opus 目前在獨立智慧指數（Intelligence Index）評分上略高，且擁有更成熟的原生 Claude Code 生態系統。若涉及高風險程式設計與最終審核，請選擇 Claude Opus 5.5 API；若成本、視覺輸入或未來開放權重路線對您更重要，請優先測試 Kimi。
沒有絕對的贏家。K3.1 Pro 在 Moonshot 的 Terminal-Bench 4.0 測試結果中領先 Astra，且每個 Token 的成本更低。Astra 在 Moonshot 的科學代理與工具輔助 CAD 測試中表現領先，且專為電腦操作而設計。若直接的電腦互動是核心需求，GPT-6 Astra API 是更強的起點。
兩者皆提供約一百萬個 Token 的上下文與全時推理能力。Kimi 增加了原生視覺理解能力，並更強調 3D 工作。GLM-5.3 僅支援文字，但官方定價較低，每百萬 Token 輸入為 $1.40，輸出為 $4.40。請參閱 什麼是 GLM-5.3？ 以了解其確認的功能與定價。
可以，但該模型是透過 Kimi 的服務進行連接；它並未內建於 Anthropic 或 OpenAI 的模型目錄中。
Kimi 發布了 官方 Claude Code 設定指南 以及一份獨立的 Codex 設定指南。Kimi Code 支援 OpenAI Responses API，允許 Codex 客戶端透過自訂提供者連接，無需額外的本地協定轉換器。
目前的 Codex 路線文件僅記錄了文字與影像輸入，而非直接的影片輸入。開發者也應確認其存取管道的正確模型 ID，因為託管 API 與 Kimi Code 方案在不同配置中使用的名稱並不完全相同。
在一項 相同提示詞的 3D 代理實驗中，K3.1 Pro 以比 Astra 更少的代理步驟完成了 Three.js 場景，並創建了自己的瀏覽器測試腳本。然而，一個不兼容的溫度（temperature）設置導致其視覺審查調用失敗，這顯示了代理配置對結果的影響有多大。
其他用戶報告了訂閱配額消耗過快以及輸出過長的問題。路透社報導稱，月之暗面（Moonshot）承認了發布相關的速率限制和不必要的配額消耗問題。該公司重置了部分訂閱者的配額，並調整了參數以減少不必要的子代理調用和輸出長度。
訂閱配額與隨用隨付的 API 計費是分開的。開發者應衡量成功任務的成本、推理 Token、重試次數和耗時，而不是僅僅根據其列出的 Token 費率來判斷模型。
對於大型代碼庫、視覺轉代碼工作、財務文檔或可以通過測試和驗收標準進行檢查的長期運行代理，請選擇 K3.1 Pro。對於高風險編碼，請考慮 Opus 5.5；對於計算機使用工作流，請考慮 Astra；對於更便宜的純文本任務，請考慮 GLM-5.3；當輸出延遲比 Token 成本更重要時，請選擇 Highspeed。
Kimi K3.1 Pro 是 K3 的一次有意義的升級，而非全新的基礎模型。它結合了改進的長視角性能、原生視覺、一百萬 Token 的上下文窗口以及更低的託管定價，使其在頂尖模型中極具競爭力。最佳選擇仍然取決於任務、代理框架、Token 效率和所需的延遲。
在 GPT Proto 上嘗試 Kimi K3.1 Pro API，或者當更快的輸出比 Token 成本更重要時，選擇 Kimi K3.1 Pro Highspeed。
若要在 GPTProto 取得 Kimi K3 API 存取權，請建立帳戶、加值，並產生 API 金鑰。然後開啟 Kimi K3 模型頁面 ，點擊 試用此模型 ，並選擇 為 AI 複製 Markdown （位於 快速開始 面板中）。將指南貼到你的 AI 程式設計助理，並請它將 K3 連接到你的專案。 我會先從一個你能驗證的小任務開始。成功的問候能證明連線正常；將客戶回饋轉化為有用的開發任務，則能顯示此 API 是否適合你的工作流程。以下範例會採用範例 SaaS 回饋，並產生包含來源參照、建議優先順序與驗收標準的待辦清單。 取得更低成本的 Kimi K3 API </div
Schuyler Stacy | 2026-10-22
Kimi K3 的 API 費率較低。Claude Opus 5.5 目前在困難的程式開發、終端代理與前端評估上能產出更強結果。這使得這項比較不像價格表所暗示的那麼顯而易見。 如果一項任務很便宜，但需要三次嘗試和一小時審查，較低的 token 費率並沒有省下多少。然而，如果輸出可以自動檢查，那麼每次嘗試都支付更多可能沒有必要。因此，有用的問題不是哪個模型普遍更好，而是哪個模型能以更少的花費、等待和返工完成 你的 工作。 取得 Opus 5.5 API
Tiffany Layne | 2026-10-21
2026 年最佳角色扮演 AI 是 Kimi K3 ，它在角色表現、情感對話與故事連貫性方面表現最為出色。然而，它並非適用於所有類型的角色扮演。 GLM-5.3 Flash 對於 RPG 戰役與遊戲主持人（Game Master）敘事來說是更強大的選擇，而 Claude Fable 5 則更適合文學性故事與情感層次豐富的場景。如果您預期會有長時間的日常對話並需要控制 Token 成本， DeepSeek V4.1 Flash 提供了更具性價比的平衡。 本指南比較的是底層 AI 模型，而非角色扮演平台或聊天客戶端。我們專注於真正影響角色扮演體驗的品質：角色一致性、記憶力、文筆、玩家自主性、故事掌控力、內容限制與成本。 您可以透過 GPTProto 的 角色扮演 AI API 存取並比較這些模型，無需為每個供應商分別建立帳戶與 API 金鑰。 取得 API 並開始您的 AI 對話
Schuyler Stacy | 2026-10-20
Updated October 9, 2026 Moonshot AI ranks above Alibaba on Arena’s Chinese-language leaderboard. I still put Alibaba/Qwen first in this provider ranking. That is not a contradiction. A model leaderboard measures model preference under a particular test setup. A provider decision also includes API access, regional availability, price, model breadth, licensing, version stability, and the work required to keep an integration running. My pick for the top Chinese LLM provider in 2026 is Alibaba/Qwen . It offers the strongest overall package: a competitive flagship, international Model Studio regions, models across many sizes, and the largest downstream open-model ecosystem in this group. DeepSeek is the better value-first choice. Z.ai is the most attractive open-weight option for coding and agents. Moonshot/Kimi is the quality-first alternative when cost is secondary. This ranking includes ByteDance, Xiaomi, and Baidu even though the GPTProto routes covered later do not currently include their newest models. Inventory did not decide who made the list. One Qwen Key for Your Team
Schuyler Stacy | 2026-10-09
