实测 Kimi K3.1 Pro,国模终于继续卷旗舰

刚刚,Kimi 正式发布了新一代旗舰模型 K3.1 Pro。在国产大模型纷纷卷起速度和价格的当下,Kimi 又把竞争带回了性能天花板之争。

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前两天,大模型竞技场上一款叫 Kibitz 的神秘模型,就已经引起了大家的关注。社交媒体的信息流里,都是用这款模型生成的各种惊艳的案例。

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图|提示词:编写一个骑自行车的鹈鹕的 SVG,尽可能详细

这个骑自行车的鹈鹕,一行提示词已经进化到在不同的环境背景里面骑行,还能调节步频。不少网友认为,效果已经足以媲美 GPT-6 Astra 和 Opus 等前沿闭源模型。

现在 Kibitz 的真实身份也揭晓了,它就是 Kimi K3.1 Pro。一起公开的,还有这款新模型在竞技场上的盲测成绩。

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在代码、Agent 和知识类基准上,K31. Pro 都紧追最强闭源模型,在 Artificial Analysis 「智能指数」直接跃升到全球第四,开源第一。

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除了保持 benchmark 的领先,K3.1 Pro 一如既往地没有选择走两三个月来国模的 Flash 路线,它继续用旗舰大模型来占据国产模型 Pro 档位的第一。

K3.1 Pro 拥有3 万亿级参数模型,支持 100 万上下文,并计划 11 月 4 日前开放完整模型权重。这次 Kimi 还同步推出了 K3.1 Pro Highspeed 高速版本,在保持相同的智能水平的前提下,输出速度能做到普通版的 2-3 倍。

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图|全新 Kimi K3.1 Pro 已经在 Kimi 官方网页和 App、Kimi Code、CLI,以及 API 上线

我们连夜测试了 K3.1 Pro 在代码、3D 创作、金融研究与建模等方面的能力,只能说那个「大而美」的 Kimi 时隔100天又回来了。

各种 3D 大场面,全部都能做

这段时间最「大」的场面莫过于「特斯拉能飞」了,我们也是安排 K3.1 Pro 复刻一下特斯拉的空中特技。

模型利用 Three.js 和 SVG 制作了一段汽车短片,白色的 Roadster 冲上巨大的 C 形轨道,在最高处倒挂一秒,随后脱离轨道,喷出冷气,在半空翻回正面,最后四轮落地。

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图|提示词来源:X@my189 预览链接:https://q6tpvtie4twcu.kimi.page/

回到地面, 再让 K3.1 Pro 用一句话就造出一个 3D版「一剑冰封整座城」。

生成的雨夜古城里,玩家蓄力拔剑后,寒潮沿街巷向远处推进,把城楼、屋顶、树木和河面依次冻成透亮的冰晶。

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K3.1 Pro 真正做到了「一句话就生成可玩特效」,场景的视觉冲击力、材质、灯光、空间层次和动作节奏做到了像正式游戏的大招展示。

古城之后,画面再转进墨西哥高地的蝴蝶森林,以帝王蝶的越冬栖息地为主题,生成一个虚拟的 3D 场景。

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图|预览链接:https://6f7tb5wqi4f5m.kimi.page/

蝴蝶给画面带来了几种不同的尺度,远处是压满枝头的色块,靠近以后是层叠的翅膀,再近一些,才看清单只蝴蝶的纹样。透过翅膀的光,也让这个 3D 案例有了和古城不同的质感。

除了让 K3.1 Pro 生成这些 3D 大场面,Kimi 这次还同步上线了一个挺有意思的新功能:3D Make。我们可以直接在线预览、编辑 3D 模型,调整好之后,模型文件还能下载下来,拿去 3D 打印。

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图|可以直接把「骑自行车的鹈鹕」下载为 blend 或 glb 等 3D 资产的文件格式

如果不打算打印,3D Make 也支持把作品导出为视频或实况照片,直接分享到社交平台,可太适合 AI 玩家了。

从审美到工程,Kimi 的另一面

从 3D 项目成为今年大模型的必测项目以来,能看到模型在 3D 效果上的表现都越来越好,更多的细节表现,渲染也更高效,能体现不同模型区别的,更多的还是在模型的审美上,或者说模型的「品味」。

网页,这项曾经是 Kimi 最具优势的项目,随着 K3.1 Pro 的能力提升,现在我们用更简单的方式,更快得到一个真正有设计感的网页。

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图|https://s4l7pmwerocje.kimi.page

类似的能力,给 K3.1 Pro 一张房间照片,它能把照片里的空间变成一个可以旋转浏览的 3D 网页。

桌子、椅子、书架和摆件先从原位分离,桌板和桌腿、椅背和座面、屏幕和支架再逐步展开。最后,所有物件像拆机摄影那样,整齐铺成一个矩形。

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图|https://zoqnbv5ocsizg.kimi.page/

又或者让 K3.1 Pro 用 Blender 脚本生成一个 3D 机器人资产,然后再为这款掌心大小的桌面陪伴机器人做一场可交互的 3D 发布会。

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K3.1 Pro 生成的网页,把材质、镜头和排版都做到了尽可能精致,同一套模型在这里既能演示,也能继续交给设计师修改。

最近用大模型做出来比较好玩的还有解释机器,我们丢给它一个「XX 是怎么工作的」问题,它就把答案做成一台可以点的互动机器,用一个独立的 HTML 页面,把真实的部件、可以按步骤点亮的按钮、以及能剖开看内部运作的窗口都囊括进来。

发送提示词「冰箱是怎么制冷的」让 K3.1 Pro 做一个网页,生成的效果很适合用来做简单的科普。

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图|https://kvqmkfuf2q7lg.kimi.page

还有前段时间有个做插画的 Skill 很火,当时的教程推荐使用 Claude Code 的模型和工具。我们也把它安装到 Kimi 里,看看它能不能也生成像 Opus 5.5 一样高水准的动效插画网页。

Anatomy 这个 Skill 的特点也是把技术概念做成一台「真的机器」来解释,它几乎不会使用画方框和箭头的方式,而是发明一个物理装置,让它的工作原理本身就是那个概念。

然后我们在测试 K3.1 Pro 的时候,给它上了点难度,要求它来解释一下海底光缆是怎么连接全球互联网。

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事实证明,在处理这类有专门 Skill 的创作任务时,K3.1 Pro 完全可以用来替代 GPT-6 Astra 或 Opus 5.5 等前沿旗舰模型,我们可以花更少的钱就得到同样好的效果。

除了 3D 能力的提升,我们还发现,K3.1 Pro 经过大规模强化学习之后,长程编码能力也有了明显增强。

比如在测试中,我们顺手让它做了一段动态图形视频。提示词只有一句话:「制作一段充满动感的 15 秒动态图形视频,展现你是一位多么出色的动态设计师,就像这是你简历用的作品集短片一样。」

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最终生成的成品,已经有了比较完整的节奏、转场和视觉语言。

Kimi 在通用编程和长程调试上的增强,不只体现在创意生成任务里,也体现在更复杂的软件理解和复现任务上。

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刚好 Arc 将在 12 月关闭,我们就想着安装好 REA 后,让 K3.1 Pro 复刻一个同款的 Arc 浏览器。

能看到 K3.1 Pro 对安装包进行了完整的检查,提取了详细的应用信息。而复刻的版本,我们也能像用 Arc 一样,使用标签页拆分、侧边栏、全局搜索以及空间等功能。

除了好看,还很专业

3D、网页和动效这些案例,最容易让我们看到模型的进步。但对于真正需要用 AI 干活的企业来说,模型能否正确处理复杂数据、完成专业任务,可能比做出一个漂亮的网页更重要。

金融就是一个很好的例子,如果让 AI 总结一份财报很简单,但要同时读取多份金融文件,交叉核对数据,再建立一份包含大量公式的财务模型,难度就高了不少。

根据 Kimi 公布的成绩,这次 K3.1 Pro 在金融领域的表现也有明显提升。在 Office QA Pro v2 和 SpreadsheetBench 2 两项外部基准测试中,K3.1 Pro 均超过了 GPT-6 Astra、Opus 5.5 等前沿闭源模型。

前者考察模型对真实金融文档的分析能力,后者则要求 AI 真正操作电子表格,包括建立财务模型、处理跨表公式和诊断错误。

国产模型终于继续卷 Pro 了

下半年大模型更新基本收缩成两条主线,卷智价比的「斩杀线」,以及顶尖的前沿能力。

从 DeepSeek V4 Flash 开始,大家不约而同地把重点放在了卷成本和速度的 Flash 上。

另一边,Claude Opus 5.5、GPT-6 Astra 等前沿模型接连更新,尤其是在编程、3D 创作和复杂 Agent 任务上,表现一次比一次惊艳。

Kimi K3 在今年 7 月发布时,把国产开源模型的规模提升到了 2.8 万亿参数。当时它最受关注的一点,是让开源模型的整体能力进一步逼近了美国顶级闭源模型。

但模型的迭代速度实在太快,短短两个月,很多 Flash 模型已经达到甚至超越之前的旗舰模型,「斩杀线」不断刷新,而 Claude 则稳稳占据的前沿模型的头把交椅。

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现在,Kimi 终于带着 K3.1 Pro 回来了,它当然还没有全面超过这些闭源旗舰,但从这次的实测来看,至少国产模型这一边,终于又有选手能和它们正面较量了。

某种程度上,Kimi K3.1 Pro 也代表着一条「大而美」的技术路线。

过去一段时间,大模型行业热衷于证明一件事,小模型也能办大事。通过技术工程,更少的参数、更低的推理成本,也能在 Benchmark 上交出接近旗舰模型的成绩单。

但 Benchmark 上分数接近,不代表现实世界里的能力就完全相同。

类似的差异在开放式任务中尤其明显。两款模型即便跑分相差无几,真正拿来写文章、做创意策划或者分析复杂问题时,较大模型仍然可能展现出更敏锐的洞察力、更丰富的想象力,以及更细腻的语言表达能力。

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参数规模并不能直接等同于智能水平,但在架构、训练质量和推理条件相近的情况下,更充足的模型容量,会带来知识储备和综合能力上的优势。

面对大型代码工程、复杂 Agent 工作流等现实任务,模型还需要持续规划、调用工具、应对突发状况,并在漫长的执行过程中始终理解自己究竟要完成什么。相比标准化测试,真实世界对模型的要求显然更加复杂。

说到底,模型可以越来越便宜,简单任务也可以交给越来越小的模型,但真到了需要干大活儿的时候,用户依然需要一个能力上限足够高的 Pro。

从这个角度来看,Kimi K3.1 Pro 的意义也正在于此。当行业都忙着把模型做得更快、更省时,仍然有人愿意继续探索大模型的能力上限,让国产模型有机会参与全球最顶尖的能力竞争。

说实话,能重新对一款国产旗舰模型有这样的期待,还是挺让人兴奋的。

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