北京
11月5日消息，月之暗面今日在 Hugging Face 平台开放了 Kimi K3.1 Pro 的模型权重。在 Arena 运营的 Agent Arena 智能体排行榜中，Kimi K3.1 Pro（Max）位列开放权重模型第一、全部参评模型第 13 位，并在工作、编程与聊天三个类别中均居开放模型首位。
Agent Arena 的评测方式与传统的成对盲测不同。它不要求用户对两个回答投票，而是从真实用户的智能体会话中提取信号，包括用户对任务的明确确认、表扬与投诉、纠正指令以及 Shell 命令执行错误等，再通过 Arena 称为“因果追踪”的随机化推断方法估算各模型相对于平均水平的净改进率。
Kimi K3.1 Pro 此次排名基于全球用户超过 1.75 万次真实长周期智能体任务会话，净改进率为 +5.1%，较上一代 K3（Max）的 +0.9% 提升 4.2 个百分点。
分项指标呈现出更具体的改善幅度。衡量 Shell 命令执行可靠性的 Bash Reliability 从 K3 的-4.5%（第 13 名）升至 +7.9%，在开放模型中排名第一；反映用户满意度的 Praise vs Complaint 指标从 +1.3% 升至 +7.7%；衡量模型根据用户反馈调整执行方向的 Steerability 指标达到 +6.5%，同样居开放模型首位。用户明确确认任务完成的 Confirmed Success 为 +3.9%，开放模型第四。
Kimi K3.1 Pro 采用混合专家架构，总参数量 2.8 万亿，单次推理激活约 1040 亿参数，支持约 100 万 Token 上下文窗口。
与 K3 相比，K3.1 Pro 以 K3 为基座进行了大规模联合强化学习后训练，覆盖数百个下游领域，并将部分全注意力层替换为门控稀疏注意力层，以降低长上下文建模的开销。
值得一提的是，开源权重的“可下载”与“可本地运行”之间存在显著距离。2.8 万亿参数以 BF16 精度存储的权重文件约 5.6TB，即使采用 INT4 量化也仍需约 1.4TB，单机消费级显卡基本不具备部署可能。
在终端智能体基准 Terminal-Bench 4.0 上，K3.1 Pro 得分 65.7%，高于 GPT-6 Astra 的 58.2%，与 Claude Opus 5.5 的 66.4% 相差不到 1 个百分点。
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