Kimi K3.1 和 K3 的上下文同為 100 萬 tokens，差在輸出上限與長程任務能力，產品文件寫明單次輸出上限 104 萬，長程程式設計基準 61.2 對 55.95。參數規模 3 萬億級，K3.1 Pro 是月之暗面迄今最強的開放權重旗艦。
Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon 是月之暗面的內部基準，考多步執行、工具調用與端到端問題解決，K3.1 Pro 得 61.2%，K3 是 55.95%。分差不算大，但這套題考的是連著做幾十步不掉鏈子，掉一步整題就廢。
對外可比的只有 Terminal-Bench 4.0，考真實環境裡資源受限的終端任務，K3.1 Pro 得 65.7%，GPT-6 Astra 是 58.2%，Claude Opus 5.5 是 66.4%。兩項擺在一起看，K3.1 Pro 的位置是貼著最強閉源模型，不是拉開距離。
產品文件裡記著一輪事實準確性專項最佳化，在使用者標記過錯誤的一組去標識化對話裡，單項事實陳述錯誤率從 K3 的 23.35% 降到 6.85%，含至少一處錯誤的回答佔比只有前代的約 46.4%。這組樣本是刻意挑模型容易錯的情形，不代表日常水平，但縱向可比。
金融口徑的提升更具體。財務建模基準較 K3 提高 14%，金融研究基準提高 20%，商業運營基準得分 37.0，約為 K3 的 4.2 倍。三項都指向同一件事，長鏈路的經營決策任務被補強了。
3D 建模是這一代拉開差距的地方。給一段文字、一張草圖或參考圖，它能推斷形狀、比例與空間關係，再重建為可用模型；動手方式是直接寫並運行 Blender、SolidWorks、Rhino 的腳本，不依賴 MCP 連接器，完成素材構建、幾何與材質細化、場景搭建，再把這套場景接進 Three.js 或遊戲引擎。
遊戲引擎這側覆蓋 Unity、Unreal Engine、Godot。程式碼任務上，它能修真實程式碼庫裡的單個問題，也能從零搭完整項目，產出的前端頁面與 Three.js 互動場景在構圖、排版、動效上比前代好一截。
硬指標並排放在一張表裡，差異一目瞭然：
| 項目 | Kimi K3.1 Pro | K3 |
|---|---|---|
| 上下文視窗 | 100 萬 tokens | 100 萬 tokens |
| 單次輸出上限 | 預設 131072，最大 104 萬 | 按 K3 文件預設值 |
| 參數規模 | 3 萬億級 | 未公開同口徑數字 |
| 思考模式 | 常開，low / high / max | 常開，檔位更少 |
| 輸入單價 | 每百萬 tokens 13 元 | 每百萬 tokens 20 元 |
| 輸出單價 | 每百萬 tokens 26 元 | 每百萬 tokens 40 元 |
價格行值得單獨說。新一代更強，單價反而低三成，快取寫入與命中價同步下調。按同一份對話量估算，換代不僅不掉錢，賬單是往下走的。
單輪問答、短文改寫、簡單檢索這類活，兩代的差別使用者感知不到，K3 更省也更穩，沒必要動。值得換的是三類，跨倉庫改程式碼、需要調外部專業軟體的 3D 與工程任務、多步驟金融分析，這些活裡掉一步就全廢，基準分的差會變成返工次數。
從 K3 模型遷過來成本很低，把 model 欄位換成 kimi-k3.1-pro 即可，介面與 OpenAI SDK 一致。要留意的是預設推理強度鎖在 max，長任務更快出結果之前，等待時間會明顯變長，批次調用先把 reasoning_effort 調到 low 試跑。
一樣長，兩代都是 100 萬 tokens，定價頁統一標註 1,048,576。變長的是單次輸出，K3.1 Pro 的 max_completion_tokens 預設 131072、最大可設 1048576。兩代視窗一致。
看任務形態。長程多步提升最明顯，內部 Long-horizon 基準從 55.95 升到 61.2；Terminal-Bench 4.0 榜單頁上是 65.7，超過 GPT-6 Astra 的 58.2。單檔案小改動這類任務，兩代體感接近。
真的。輸入從每百萬 tokens 20 元降到 13 元，輸出從 40 元降到 26 元，快取命中價從 2 元降到 1.3 元，定價頁寫著這組數。高速版是例外，輸入 26 元、輸出 52 元，比 K3 貴一倍。快取命中價同步下調了兩成多。
能。官方說明是不依賴 MCP 連接器，直接編寫並運行 Blender、SolidWorks、Rhino 的腳本，完成素材構建、幾何與材質細化、場景搭建。擅長參數化建模，例如機械零件、建築模型、可配置產品與定製傢俱。
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