据硅谷科技媒体SiliconANGLE报道，中国人工智能公司Moonshot AI于10月24日发布后期训练升级版旗舰大模型Kimi K3.1 Pro，并称其在部分任务上可超过Claude Opus 5.5与GPT-6 Astra，但在网络安全基准测试中明显落后。

Kimi K3.1 Pro基于该公司7月发布的Kimi K3升级而来。原版模型由896个神经网络组成，总参数为3万亿，但每次推理只激活其中16个网络，以降低推理成本。Kimi K3还采用Kimi Delta Attention，这是对Gated DeltaNet的记忆节省定制实现，可减少模型注意力机制解读用户提示时占用的内存。报道称，这一设计可能延续至K3.1 Pro。

Moonshot AI表示，新模型的后期训练流程消耗的处理能力明显多于以往类似项目，并运行在升级后的后期训练栈上。公司在流程中加入自动化质量检查，同时提升了底层基础设施效率。

3D建模是Kimi K3.1 Pro表现较具竞争力的领域。创建物体三维模型通常有两种方式：工程师直接绘制，或编写代码以数值方式定义几何形状。Kimi K3.1 Pro采用后一种方式，在3D模型编码基准BenchCAD上得分92.7%，与Astra和Claude Opus 5.5相差不到4个百分点。该模型不仅能生成静态3D模型，还能制作动画。Moonshot AI在一项测试中用它生成人体运动动画模拟，并在内部评估中创建了多款3D视频游戏。报道称，游戏生成对AI模型难度较高，因为包含大量代码，一个错误就可能导致崩溃。

在编程基准Terminal-Bench 4.0上，Kimi K3.1 Pro得分65.7%，比Astra高出逾7%，但略低于Opus 5.5。在衡量复杂财务分析任务的OfficeQA Pro v2上，它的表现超过了上述两款模型。

网络安全是Kimi K3.1 Pro的明显短板。报道称，其在常用网络安全基准上的得分显著低于Astra和Opus 5.5。Moonshot AI表示，工程师在后期训练数据集中刻意移除了网络安全相关信息，以应对安全风险；公司计划在未来模型中配备更先进的漏洞分析功能。

Kimi K3.1 Pro发布时通过Moonshot AI的付费云服务提供。该公司计划在11月4日前开源模型权重。