The heavier weighting on Non-Hallucination and Agentic Tool Use signals which failure modes actually matter for professional work, and leaderboard positions may shift for models evaluated under the older v1 methodology. Hiring teams and enterprises selecting models for legal, finance or medical workflows can use the six indexes to match models to specific occupations rather than relying on a single aggregate score. Chinese labs' strong open-weight showings from Moonshot, MiniMax and DeepSeek also give cost-sensitive buyers credible alternatives to frontier closed models.
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Kimi K3.1 Pro 权重明天开源,Kimi 团队亲自讲架构决策,做 Agent 部署的话这场直播挺值得蹲。
A personality rewrite this large between consecutive versions means teams tuning prompts or evals around Kimi K3's behavioural profile may see different outputs after upgrading. Developers building character-driven agents or customer-facing assistants should re-run behavioural evaluations before switching to K3.1 Pro. The benchmark also offers a reusable method for tracking such shifts across any model lineage.
Kimi 出了套游戏开发方案,AI 能直接改 Unity 和虚幻引擎里的工程,还能做三消新玩法的可试玩原型,做游戏的可以去官网看看。
有人一条提示词就让 Kimi 自己写 Three.js、跑 Blender,还连上他的 4 张 3090 用 YuE2 配乐,成片质量不输 Opus 5.5,值得看看效果。
字节把 Kimi、GLM、DeepSeek 直接塞进自家办公套件,一个 credits 体系随便切,做企业选型的话很省事。
The v5 rebuild shifts the open-vs-closed frontier gap from 3 points under v4.3 to 12 points, meaning prior open-weight scores may have been inflated by public-question contamination. Practitioners choosing models for real coding work should look at FrontierCode 2.0's merge-based scoring, which measures restraint, style fit and regression risk rather than passable code. Kimi K3.1 Pro nominally leads open-weight models at 46 overall, but its weights only ship by 4 Nov 2026.
模型评测榜 v5 版来了,60% 改用私有题防刷榜,Claude Opus 5.5 拿了第一,开源和闭源差距拉大到 12 分,选模型前可以看看。
这篇不是通稿吹,作者是专门找 Bad Case 测的:K3.1 Pro 复刻超级玛丽、画机械表能打,3D 建模翻车现场也放出来了,想选模型的朋友看这个省得自己踩坑。
Kimi K3.1 Pro 配额用太快被吐槽后,月之暗面直接给订阅用户重置,最低补到 25%,低于的直接清零重来,可以去看看自己的额度。
Moonshot 承认 Kimi K3.1 Pro 扣额度有 bug,每个订阅者直接补回 25% 月度配额,还优化了 subagent 调用省用量。
Moonshot AI 给 Kimi K3.1 Pro 降低了网络攻击能力,做法是过滤训练数据,防止模型被拿去挖软件漏洞,了解下他们怎么做的。
The cybersecurity discussion cuts against the usual AI-lab framing, showing cyber experts and AI experts still read the same events very differently. Builders running open-weight models in production get concrete references to PHP2Shell, LiteLLM and trusted-access debates. The Anthropic junior-hiring segment also speaks directly to career planning for early-stage AI engineers.
Moonshot AI 放出 Kimi K3.1 Pro,Highspeed 版速度翻 2 到 3 倍,还打算开放权重,开源玩家可以盯着。
腾讯的办公助手 WorkBuddy 现在能用 Kimi K3.1 Pro 了,100 万上下文还能跑金融工作流,企业版用户可以先试试高速版。
Open weights shipping on 4 Nov would make K3.1 Pro the leading open-weights model, giving teams a top-4-lab option they can self-host instead of paying API rates. The WebDev ranking also signals it is tuned for practical coding work, not just benchmarks. Builders in Southeast Asia can try it immediately via the API before deciding whether the open weights fit their stack.
Moonshot 家的 Kimi K3.1 pro 模型本身不错,结果被曝买好评刷口碑,连帮它说话的博主都出来划清界限了。
Moonshot 的新款 Kimi K3.1 Pro 打平 Claude Opus 5.5,价格才一半,11 月还要开源 weights,性价比党可以试试。
有人实测 Kimi K3.1 Pro 后发现它说话越来越像 GPT 系了,还做了横向对比视频,K3 那个施瓦西黑洞演示也没了。
Moonshot 的 Kimi K3.1 在 LiveBench 上被 DeepSeek Flash 反超,还有刷分嫌疑,开源榜一还是 DeepSeek。
Moonshot 新出的 Kimi K3.1 Pro 在 Terminal-Bench 4.0 等智能体编程评测排进了第一梯队,不过做 3D 场景的 AA-3D 可能拖后腿。
月之暗面新模型 Kimi K3.1 Pro 能吃 100 万 token 上下文,Terminal-Bench 拿了 65.7%,11 月还开放权重,价格也不贵。
月之暗面发了新模型 K3.1 Pro,3 万亿参数能直接跑 Blender 建模脚本,做 3D 模型还能 3D 打印,编程分数快追平 Claude Opus 5.5 了。
Moonshot 的 Kimi K3.1 Pro 在网络防御基准拿了开源模型第一,CyberGym-E2E-AA 得分 95% 连 GPT-6 Sol 都被超过,不过单任务成本反而变贵了,这篇把各家分数和价格都列得很清楚。
前 AWS AI 负责人 Bindu Reddy 试完 Kimi K3.1 后直接说没到 Opus 那一档,详细跑分马上出,先看看业内的第一反应。
Moonshot 放出 Kimi K3.1 Pro,分数只比 Claude Opus 5.5 低 3 分,价格便宜一半,下个月还开源权重,可以先用 API 试试。
Moonshot 放出内部测试数据:Kimi K3.1 Pro 满血版漏洞利用解决率 90.5%,发布版砍到 81%,比 DeepSeek V4.1-Flash 的 85.7% 低。
月之暗面更新了 Kimi K3.1 Pro,跑分紧咬 Claude Opus 5.5,成本还更低,11 月 4 日放出全量权重可以自己复测。
月之暗面的 Kimi K3.1 Pro 跑分 55,离闭源第一梯队只差 3 分,还打算开源权重,做本地部署的可以盯一下。
Moonshot 的 Kimi K3.1 跟 Opus 5.5 跑同一个智能体任务,26 分钟搞定,价格只有十分之一,做多智能体的可以看看这份对比。
有人在猜 Dario 下篇对华文章会不会又点名 DeepSeek,还顺带对比了 Kimi K3.1,观点挺有意思。
月之暗面新出的 Kimi K3.1 Pro,2.8 万亿参数 MoE,能在 Unreal 和 Blender 里直接干活,11 月 4 号开源,先去 API 试试。
Moonshot 在 Kimi K3.1 发布说明里自曝:训练数据里混入网络安全内容,模型漏洞挖掘能力随之变强,还讲了他们的移除实验。
Moonshot 的 Kimi K3.1 Pro 在 WebDev Arena 冲到第 8,Kimi 整体排到实验室第 4,写网页的能力又上了一个台阶。
月之暗面的 Kimi K3.1 Pro 冲到了 Artificial Analysis 智能指数第 4,跟 Claude Opus 5.5、GPT-6 Astra 同榜竞技,开源模型能做到这个名次不常见。
Kimi K3.1 Pro 智能指数拿 55 分排第 4,智能体任务比上代强一大截,价格还降了 33%,权重也快开源了。
LiveBench 作者发话说要测 Kimi K3.1 了,看能不能赢过 DeepSeek 和 Sol 6.1,基准难刷分,结果应该挺可信。
Moonshot 的 Kimi K3.1 Pro 在 Terminal-Bench 4.0 上快追平 Opus 5.5 了,价格只要一半,还主动砍了攻击类任务能力。
月之暗面出了个 2.8T 参数的开源 MoE 模型,成绩对标 Opus 5.5 和 GPT-6 Astra,还便宜,11 月 4 日就能下载权重自己跑。
Moonshot 的新 Kimi K3.1 Pro 在 14 项基准里 6 项压过美国前沿模型,价格还只有 Opus 5.5 的一半,可以关注。