Kimi K3.1 和 K3 的上下文同为 100 万 tokens，差在输出上限与长程任务能力，产品文档写明单次输出上限 104 万，长程编程基准 61.2 对 55.95。参数规模 3 万亿级，K3.1 Pro 是月之暗面迄今最强的开放权重旗舰。
Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon 是月之暗面的内部基准，考多步执行、工具调用与端到端问题解决，K3.1 Pro 得 61.2%，K3 是 55.95%。分差不算大，但这套题考的是连着做几十步不掉链子，掉一步整题就废。
对外可比的只有 Terminal-Bench 4.0，考真实环境里资源受限的终端任务，K3.1 Pro 得 65.7%，GPT-6 Astra 是 58.2%，Claude Opus 5.5 是 66.4%。两项摆在一起看，K3.1 Pro 的位置是贴着最强闭源模型，不是拉开距离。
产品文档里记着一轮事实准确性专项优化，在用户标记过错误的一组去标识化对话里，单项事实陈述错误率从 K3 的 23.35% 降到 6.85%，含至少一处错误的回答占比只有前代的约 46.4%。这组样本是刻意挑模型容易错的情形，不代表日常水平，但纵向可比。
金融口径的提升更具体。财务建模基准较 K3 提高 14%，金融研究基准提高 20%，商业运营基准得分 37.0，约为 K3 的 4.2 倍。三项都指向同一件事，长链路的经营决策任务被补强了。
3D 建模是这一代拉开差距的地方。给一段文字、一张草图或参考图，它能推断形状、比例与空间关系，再重建为可用模型；动手方式是直接写并运行 Blender、SolidWorks、Rhino 的脚本，不依赖 MCP 连接器，完成素材构建、几何与材质细化、场景搭建，再把这套场景接进 Three.js 或游戏引擎。
游戏引擎这侧覆盖 Unity、Unreal Engine、Godot。代码任务上，它能修真实代码库里的单个问题，也能从零搭完整项目，产出的前端页面与 Three.js 交互场景在构图、排版、动效上比前代好一截。
硬指标并排放在一张表里，差异一目了然：
| 项目 | Kimi K3.1 Pro | K3 |
|---|---|---|
| 上下文窗口 | 100 万 tokens | 100 万 tokens |
| 单次输出上限 | 默认 131072，最大 104 万 | 按 K3 文档默认值 |
| 参数规模 | 3 万亿级 | 未公开同口径数字 |
| 思考模式 | 常开，low / high / max | 常开，档位更少 |
| 输入单价 | 每百万 tokens 13 元 | 每百万 tokens 20 元 |
| 输出单价 | 每百万 tokens 26 元 | 每百万 tokens 40 元 |
价格行值得单独说。新一代更强，单价反而低三成，缓存写入与命中价同步下调。按同一份对话量估算，换代不仅不掉钱，账单是往下走的。
单轮问答、短文改写、简单检索这类活，两代的差别用户感知不到，K3 更省也更稳，没必要动。值得换的是三类，跨仓库改代码、需要调外部专业软件的 3D 与工程任务、多步骤金融分析，这些活里掉一步就全废，基准分的差会变成返工次数。
从 K3 模型迁过来成本很低，把 model 字段换成 kimi-k3.1-pro 即可，接口与 OpenAI SDK 一致。要留意的是默认推理强度锁在 max，长任务更快出结果之前，等待时间会明显变长，批量调用先把 reasoning_effort 调到 low 试跑。
一样长，两代都是 100 万 tokens，定价页统一标注 1,048,576。变长的是单次输出，K3.1 Pro 的 max_completion_tokens 默认 131072、最大可设 1048576。两代窗口一致。
看任务形态。长程多步提升最明显，内部 Long-horizon 基准从 55.95 升到 61.2；Terminal-Bench 4.0 榜单页上是 65.7，超过 GPT-6 Astra 的 58.2。单文件小改动这类任务，两代体感接近。
真的。输入从每百万 tokens 20 元降到 13 元，输出从 40 元降到 26 元，缓存命中价从 2 元降到 1.3 元，定价页写着这组数。高速版是例外，输入 26 元、输出 52 元，比 K3 贵一倍。缓存命中价同步下调了两成多。
能。官方说明是不依赖 MCP 连接器，直接编写并运行 Blender、SolidWorks、Rhino 的脚本，完成素材构建、几何与材质细化、场景搭建。擅长参数化建模，例如机械零件、建筑模型、可配置产品与定制家具。
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