Kimi K3.1 Pro 是 Moonshot AI 的旗艦多模態推理模型，面向長上下文程式碼編寫、自主代理、財務分析、3D 創作與高階知識型工作。
Kimi K3.1 Pro 系列包含兩個版本：
kimi-k3.1-prokimi-k3.1-pro-highspeed
兩個版本提供相同的核心能力。Highspeed 版本針對更快輸出進行優化，回應速度約為 2–3×。
技術規格
| 規格 | Kimi K3.1 Pro | Kimi K3.1 Pro Highspeed |
|---|---|---|
| 提供方 | Moonshot AI | Moonshot AI |
| 模型 ID | kimi-k3.1-pro | kimi-k3.1-pro-highspeed |
| 模型類型 | 多模態推理與代理模型 | 多模態推理與代理模型 |
| 架構 | Mixture of Experts | Mixture of Experts |
| 總參數量 | 約 2.8T | 約 2.8T |
| 有效參數量 | 約 104B | 約 104B |
| 上下文視窗 | 最多 1,048,576 個標記 | 最多 1,048,576 個標記 |
| 輸入 | 文字、圖片、影片 | 文字、圖片、影片 |
| 輸出 | 文字 | 文字 |
| 思考 | 始終啟用 | 始終啟用 |
| 推理強度 | low、high、max | low、high、max |
| 預設強度 | max | max |
| 最大補全標記數 | 最多 1,048,576 | 最多 1,048,576 |
| 輸出速度 | 標準 | 約快 2–3× |
| 配額用量 | 標準 | 約為常規版本的 2× |
實際限制與可用性可能因方案、端點與 API 提供方而異。
何謂 Kimi K3.1 Pro 與 Kimi K3.1 Pro Highspeed？
Kimi K3.1 Pro 與 Kimi K3.1 Pro Highspeed 是 Moonshot AI 旗艦 K3.1 Pro 多模態推理模型的兩種服務變體。兩者皆針對複雜程式碼、自主代理、財務分析、3D 創作與長上下文知識型工作而設計。
兩種變體共享相同的底層模型能力、架構、上下文視窗、推理特性與多模態輸入。主要差異在於服務速度：Kimi K3.1 Pro Highspeed 的輸出速度較標準版快約 2–3×。
兩個版本皆採用 Mixture-of-Experts 架構，總參數約 2.8 兆、有效參數約 1,040 億。支援最多 100 萬個上下文標記，並接受文字、圖片與影片輸入。
標準版更適合注重配額與非即時的工作負載；Highspeed 版本則面向需縮短回應時間的互動式應用。
Kimi K3.1 Pro 的主要特性
- 長上下文推理：兩個變體支援最多 1M 標記與始終開啟的思考模式，並提供
low、high與max推理層級，適用於大型程式庫、複雜文件與長時任務。 - 多模態理解：可處理文字、圖片與影片，適合視覺分析、文件流程與創意應用。
- 代理式程式開發與工具使用：模型可規劃多步任務、跨程式庫工作、呼叫工具、偵錯程式碼，並執行延展的軟體工作流程。
- 3D、CAD 與財務工作流程：支援 Blender 與 CAD 腳本、參數化建模、試算表分析、財務建模、投資研究與跨文件驗證。
- 結構化 API 能力：支援串流、函式呼叫、JSON 架構輸出、部分模式、動態工具載入，以及具有 5 分鐘或 1 小時 TTL 選項的上下文快取。
- 高速推論：Kimi K3.1 Pro Highspeed 在提供與 Kimi K3.1 Pro 相同核心能力的同時，輸出速度約快 2–3×。其設計面向互動式應用，配額消耗約為兩倍。
Kimi K3.1 Pro 的基準測試表現
Moonshot AI 發布了 Kimi K3.1 Pro 的基準測試結果。該公司將 Highspeed 版本描述為與標準模型能力等同，但未單獨發布 Highspeed 的基準表。
因此，以下結果代表 K3.1 Pro 模型家族。應視為共享能力結果，而非對 Highspeed 的獨立驗證分數。
| 基準測試 | Kimi K3.1 Pro / Kimi K3.1 Pro Highspeed |
|---|---|
| Terminal-Bench 4.0 | 65.70% |
| Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon | 61.20% |
| BenchCAD with tools | 92.70% |
| OfficeQA Pro v2 | 64.4 |
| Business Operation | 37 |
| Financial Modelling improvement over Kimi K3 | 14% |
| Financial Research improvement over Kimi K3 | 20% |
在 Terminal-Bench 4.0 上，Kimi K3.1 Pro 得分 65.7%，相比之下 GPT-6 Astra 為 58.2%，Claude Opus 5.5 為 66.4%。
Moonshot AI 亦報告在針對性的財務壓力測試集上事實錯誤率下降，單一聲明錯誤率由 Kimi K3 的 23.35% 降至 Kimi K3.1 Pro 的 6.85%。
Kimi K3.1 Pro Highspeed 具相同的底層能力。
基準結果取決於提示、工具、評測設定與模型配置。建議開發者針對自身工作負載測試兩種服務變體。
比較：Kimi K3.1 Pro vs Kimi K3.1 Pro Highspeed vs Kimi K3
| 模型 | 上下文 | 推理 | 速度 | 輸入 | 開放權重 | 最佳適配 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Kimi K3.1 Pro | 最多 1M | 始終開啟；low、high、max | 標準 | 文字、圖片、影片 | 已規劃 | 複雜程式碼、財務、研究與長時程代理 |
| Kimi K3.1 Pro Highspeed | 最多 1M | 與 K3.1 Pro 相同 | 快 2–3× | 文字、圖片、影片 | 已規劃 | 互動式助理與對延遲敏感的應用 |
| Kimi K3 | 最多 1M | 始終開啟；low、high、max | 標準 | 文字、圖片、影片 | 可用 | 自主託管、自訂、程式開發與多模態應用 |
Kimi K3 是先前的開放權重模型。其基於 Kimi Delta Attention、Attention Residuals 與稀疏 Mixture-of-Experts 架構。
Kimi K3.1 Pro 更適合希望使用最新託管模型，並在財務分析、3D 工作流程與長時代理方面獲得改進的使用者。
Kimi K3 或更適合需要可下載權重、微調、自主託管，或透過 vLLM、SGLang、TokenSpeed 等推理引擎部署的團隊。
推薦使用場景
儲庫級工程： 分析大型程式碼庫，實作多檔案變更，偵測故障並進行除錯，審查 Pull Request。
自主程式開發代理： 規劃任務、呼叫工具、執行指令、檢視結果，並迭代至完成。
遊戲與網頁開發： 與 Unity、Unreal Engine、Godot、Three.js 及基於瀏覽器的應用協作。
3D 與 CAD 自動化： 生成建模腳本，從參考重建物件，創建參數化資產。
財務建模： 支援 DCF 與 LBO 分析、試算表自動化、投資研究與文件驗證。
長文件分析： 處理技術規格書、年報、法律文件與大型研究集合。
互動式 AI 產品： 當使用者需要高能力推理模型且更快回應時，使用 Highspeed 變體。
限制與注意事項
無法停用思考： 兩個 K3.1 Pro 版本皆需要思考模式。
Highspeed 用量可能更高： Highspeed 版本的配額消耗約為標準版的兩倍。
無單獨的 Highspeed 基準表： Moonshot AI 將 Highspeed 描述為能力等同，但目前尚未單獨發布經獨立驗證的 Highspeed 分數。
需要完整的 assistant 訊息： 對於多輪對話與工具呼叫，請重新發送完整的 assistant 訊息，包括推理與工具呼叫欄位。
影像輸入格式很重要： 請使用文件化的結構化內容格式，並附帶 Base64 影像資料或支援的 Kimi 檔案 ID。
生成參數可能受限： 如 temperature、top_p、n、presence_penalty 與 frequency_penalty 等參數可能使用固定或建議值。
快取重用可能受影響： 變更推理強度或可重用的提示前綴可能降低上下文快取效率。
基準結果由提供方報告： 已發布的分數未必反映所有程式語言、工具環境或生產工作負載。
價格與限制可能變動： 部署前請確認最新的 API 價格、配額、速率限制與模型可用性。
如何透過 CometAPI 存取 Kimi K3.1 Pro API
步驟 1：建立 CometAPI 帳戶
註冊或登入 CometAPI，並在儀表板建立 API 金鑰。
CometAPI 提供統一介面以存取 Moonshot AI 與其他供應商的模型，使開發者能透過單一 API 平台管理模型存取。
整合前，請在 CometAPI 目錄中查閱 Kimi K3.1 Pro 模型的當前可用性、定價與支援能力。
步驟 2：選擇 Kimi K3.1 Pro 模型
標準模型 ID 為：
kimi-k3.1-pro
若需更快回應，請選擇：
kimi-k3.1-pro-highspeed
Kimi K3.1 Pro 面向複雜推理、程式開發、研究、財務分析與長上下文工作流程。Highspeed 版本更適合回應延遲為優先的互動式應用。
請使用 CometAPI 模型目錄中顯示的精確模型識別符。
步驟 3：透過 CometAPI API 發送請求
CometAPI 為受支援的模型提供商提供統一 API 層。依整合方式不同，開發者可使用其 Chat 或相容 OpenAI 的 API 格式。
將提示或任務加入請求的 content 欄位，選擇目標 Kimi 模型，並在應用程式中處理返回的回應。