实测 on AI

Kimi K3.1 Pro一手实测：Godot、Blender全能接，23轮测试自己跑

Sat, 24 Oct 2026 00:00:00 +0000

Kimi K3.1 Pro发布：3万亿参数级模型，在Artificial Analysis全球大模型智能指数榜单中杀入全球前四名，较上一代K3大幅提升11分。
多场景能力实测：成功调用Godot引擎从零开发3D游戏、通过Blender完成复杂3D建模、构建物理仿真系统并自主迭代优化。
金融领域突破：在Office QA Pro v2和SpreadsheetBench 2基准测试中拿下最佳成绩，能端到端完成财务研究和建模工作。源自 | 关注前沿科技量子位 2026-10-24 13:45

梦瑶发自凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI

国模归来！

Kimi携其迄今最强3万亿参数级模型,Kimi K3.1 Pro，杀回来了。

真的蛮感慨，大家都知道这一阵海外巨头的基模大战可谓打得火热，SOTA榜单也是你方唱罢我登场。

反观国产模型这边，倒一度安静了下来。

新模型确实也没断过，但大多是Flash版本，能跟海外旗舰掰手腕的Pro级狠角色，却迟迟没等来。。。

偏偏这节骨眼上，海外针对国产模型能力的种种质疑，也在一波接一波地冒出来。

结果呢？Kimi这回直接杀了个回马枪——全新K3.1系列首发就是Pro，在多个场景表现上K3.1 Pro甚至直逼GPT-6 Astra，直接杀进全球前沿模型第一梯队。

在Artificial Analysis全球大模型智能指数榜单中，Kimi K3.1 Pro以55分杀入全球前四名，较上一代K3大幅提升11分：

基于K3进一步强化后训练，K3.1 Pro支持百万Token上下文窗口，价格仅为GPT-6 Astra的1/5，便宜约80%。

作为Kimi迄今能力最强的3万亿参数级模型，K3.1 Pro这次重点发力长程编程、知识工作和复杂推理等高难度任务。

尤其是在3D创作、金融研究等更专业的场景，模型都迎来了一轮升级，从写代码到调用专业工具，再到处理复杂工作流，覆盖面也越来越广了～

看下面这位小哥用K3.1 Pro搓的鹈鹕骑车动画，空间逻辑和运动轨迹都没得说，效果一点不输海外前沿闭源模型：

再来！看我让K3.1 Pro调用Unity或Godot游戏引擎，从0搓出来的一款《后室》风3D密室逃脱游戏——N多个3D场景、诡异光影、物理交互、烧脑解谜、游戏剧情一个不落，连美式复古风的UI也颇有审美，be like：

值得一提的是，这次同步推出的还有高速版模型Kimi K3.1 Pro Highspeed，同等智能，输出速度达到普通版的约2~3倍。

此外，Kimi这次依然坚持开源路线，完整模型权重将在两周内放出，大家可以搓搓手坐等了～

海外Pro大战打得热火朝天，国产选手这回，终于端上硬菜了。

3万亿参数火力全开，写代码、造游戏、搞3D全都拿捏

作为全新K3.1系列的首款模型，K3.1 Pro在代码、长程任务和3D建模等能力上，这次都迎来了一波明显升级。先看成绩，在代码、Agent和知识类基准测试中，K3.1 Pro已经达到或接近最强闭源模型水平。Terminal-Bench 4.0得分65.7%，超越GPT-6 Astra（58.2%），逼近Claude Opus 5.5（66.4%）。

在考验多步执行、工具调用和端到端问题解决能力的长程编程测试中，K3.1 Pro得分61.2%，较K3（55.95%）进一步提升～

在3D建模这块，Kimi K3.1 Pro这波也给安排明白了——像机械零件、建筑等参数化建模这些复杂任务，我们不用MCP连接器，就能直接接入Blender等专业工具。

具体到实际操作也非常简单，给AI一段文字、一张草图或参考图，模型就能推断物体的形状、比例和空间关系，AI就能重建出可用的3D模型。

在考察3D模型重建能力的BenchCAD测试中，K3.1 Pro还拿下92.7%的高分，逼近Claude Opus 5.5和GPT-6 Astra：

当然，K3.1 Pro这代码能力到底能不能打，还得亲自试试才知道，我们直接实测走起～

调用专业游戏引擎，从0搓出完整3D游戏

第一把直接上强度！

让K3.1 Pro挑战一道游戏引擎+工具调用+3D建模的「综合大题」。这次，我让它调用Godot引擎，从零手搓一款3D摸鱼游戏——《老板来了》。游戏难度也不低，老板得有自己的AI逻辑，随机巡视、突然折返、背后偷袭，还得实时判断有没有抓到现行。与此同时，3D场景、角色交互、碰撞检测、积分结算和胜负机制都得联动，最后还得真能玩。

咱直接看效果，全程零抽卡，K3.1 Pro还真搓出了可玩的3D游戏，画风走的是赛博积木小人儿路线：

整个过程我连手动配置都没碰，K3.1 Pro就自主搞定了Godot部署、引擎调用和项目构建，小白看了直流泪。

不仅如此，模型还自主进行了23轮测试，最终交付了Godot源工程、Linux独立运行版等多个版本，真周全啊：

游戏玩完，我又回头扒了扒玩法机制，发现里面还真藏了不少「细节」。比如摸鱼越久积分越高，但被老板抓到三次直接开除，连收益与风险之间的博弈都考虑进去了。甚至连「死亡凝视」「带薪拉屎大师」等趣味彩蛋都设计进去了，细节还挺有职场代入感，用心了：

果然啊，干有挑战性的任务，还得看大参数模型。。。

3D创作与空间推理全进阶，3D Make也来了

第二局，我们来考察一下今年基模圈大火特火的3D建模能力。

But！我可不想让K3.1 Pro只生成个3D模型那么简单，这次咱依旧上地狱难度——我上传了一张机械键盘参考图，构建包含键帽、机械轴体、定位板、PCB及外壳的完整75%配列键盘。让K3.1 Pro通过Blender从零完成3D建模，同时实现键帽按压、分解动画，并接入Three.js网页进行360°交互展示。这就需要AI确保各零件尺寸、空间位置及装配关系准确，同时处理模型穿模、动画联动、格式转换等工程问题：

△AI生成

没过多久，K3.1 Pro就交付了一个可交互的3D模型。整个过程中，Blender都是由模型自主调用并执行脚本的，我全程没有手动配置，连MCP连接器都不用接。在输出效果中，K3.1 Pro先是对参考图中不可见的机械结构进行了主动推断，还给出了具体的工程设计依据。这也说明了模型已经展现出从几何重建延伸至结构化建模的能力，对零部件之间的空间关系、装配逻辑及工程细节都有一定程度的考虑：

接下来咱直接——上！才！艺！

先说我最满意的一点，这个生成的效果和我给的参考图近乎1:1还原。而且，即便键盘内部被拆开，K3.1 Pro对内部零件的几何形态、内部结构和装配关系也都符合物理规律。甚至，每颗键帽都能独立按压，还能针对不同结构进行分层拆解，360°旋转查看也完全没问题，nice～

对了，值得一提的是，Kimi这次还在kimi.com和Kimi App同步上线了3D Make功能。玩法也so easy，上传一张参考图，再选择想生成的类型，网站、3D建模、3D打印都给安排上了。

生成后还能直接导出视频、实况照片，随手发到社交平台秀一波，主打一个3D创作自由DIY：

我们来看下生成的效果，以下面这个发动机demo为例。从多层涡轮叶片，到内部转子、外壳和连接部件，整个模型的零件层次和空间关系都呈现了出来，密集叶片的细节也没落下。此外模型还考虑到了后续的实际使用，支持导出GLB、3MF等格式，方便进一步进行3D预览、模型编辑和打印。实用性也有了，感兴趣的朋友可以直接上手试试～

从零构建物理仿真，挑战复杂任务自主迭代

最后一局，我们来测测K3.1 Pro这次另一项重要能力——长程编码与自主迭代。这次玩点刺激的，直接送K3.1 Pro去考科目二！而且我还专门上了难度，驾校得自己建，车得自己开，挂科了还得自己找原因、改代码。它需要从0搭建一套轻量级车辆物理仿真系统，再造一个包含倒车入库、侧方停车、S弯等项目的3D驾考场。接着让AI自主驾驶，根据每轮撞墙、压线等失败结果，反复调试代码、优化驾驶策略，直到一次性通过科目二。

令我没想到的是，K3.1 Pro居然自己造了一套3D驾考仿真系统，还让AI司机拿下了满分——先看场地，倒车入库、侧方停车、S弯等项目一个没落下，直接给安排成了完整的3D考试场景。根据测试记录，K3.1 Pro前后折腾了12轮，第11轮诊断续跑达到100分，第12轮才通过严格复核。倒车入库时发现转向过度，它会主动调整控制算法，发现车辆到达终点后仍在加速，又进一步修正速度控制逻辑。更有意思的是，它还会反过来检查规划路径本身是否合理，从转弯半径、车身压线到障碍物碰撞逐一排查：

就这么一轮轮折腾下来，最终成绩还真被它刷出来了——五个项目全部通过，100分，耗时151.03秒，碰撞0次、压线0次、扣分0分。

从发现偏差、定位原因，到修改控制算法、检查路径可行性，再重新运行验证，这套自主调试逻辑确实相当完整。

K3.1 Pro连金融分析师的活儿都接上了

除了代码和3D建模，K3.1 Pro在金融领域的表现，也有不少值得聊的。学生党、打工人应该都懂，面对几十份财报和密密麻麻的Excel表格，光看着就已经头大了。更麻烦的是，还得从中提取关键数据、跨文档核对、计算财务指标，最后搭出一套能用的财务模型。但凡看错一个数字、引用错一处公式，后面的估值和分析结论都可能跟着跑偏！！！而这次，K3.1 Pro已经能将财务研究、数据分析和金融建模串成一套端到端工作。

先看成绩，在两项外部金融基准Office QA Pro v2和SpreadsheetBench 2上，K3.1 Pro均拿下最佳成绩。

前者考察AI对金融文档的检索、核对与推理能力，后者则聚焦Excel财务建模、跨表公式联动及自主纠错能力。

具体到测试成绩，K3.1 Pro的得分甚至超过了Opus 5.5、Fable 5.1和GPT-6 Astra——

再来看个更具体的例子——给英伟达（NVDA）搭建专业财务模型。K3.1 Pro能够从财务数据整理、经营指标预测，一路完成公式联动和估值模型构建。

比较有看头的是，模型中的经营假设还能动态调整，收入增速、利润率等参数一变，最终估值也会跟着更新。甚至还能通过敏感性分析，直观看到不同假设对估值结果的影响，有点专业金融分析师搭模型内味儿了：

确实实用，毕竟省下来的时间摸鱼不好吗。

K3.1 Pro加码大规模RL训练，API输入低至每百万Token 1.3元

K3.1 Pro全方位能力的提升，背后还有一轮训练和工程技术栈的全面升级。

值得一提的是，Kimi K3本身就已经展现出相当强的代码和Agent能力，而这次K3.1 Pro则是在原有基础上，进一步加大了后训练阶段的强化学习（RL）算力投入。

为了支撑数百个下游领域的大规模联合训练，Kimi还系统优化了RL框架、长上下文推理、沙箱基础设施和任务调度等技术栈。

随着RL训练规模进一步扩大，K3.1 Pro在代码、Agent等多个领域也实现了全面提升，尤其是复杂任务中的长程执行和持续迭代能力。

而对用户来说，最直接的好处就是，复杂任务完成得更快、更稳，需要人工反复介入和纠错的次数也更少了～

不过，模型能力卷上去了，大家还有一个非常现实的问题——价格呢？

目前，K3.1 Pro已经上线API开放平台。

输入价格为每百万Token 1.3元（命中缓存）、13元（未命中缓存）。输出价格则为68元。

此外，Kimi这次还同步带来了一个高速版本：Kimi K3.1 Pro Highspeed。

这个版本的差异性主要体现在——在保持同等智能水平的前提下，Highspeed的输出速度达到普通版的约3倍，大家按需选择就好～

这次实测Kimi K3.1 Pro下来，最大的感受就俩字——《丝滑》。想生成3D建模的创作者，不用费劲吧啦找Blender等各种专业工具，就能生成自己所想即所得的3D资产。想Vibe Coding的朋友，从搭项目到调试代码，复杂的长程任务也能让AI丝滑接手，省去不少手动操作的麻烦。

经常和财务报表打交道的友友，也能让AI帮忙检索财报、跨文档核对数据，顺利和领导老板交差了。

这些看似不起眼的小事，偏偏最容易让人抓心挠肝，好在现在，能帮我们解决这些麻烦的办法，也越来越多了。

一代更比一代强，老话是有道理的。

Kimi K3.1 Pro已经上线了，大家直接上手试试。

要是vibe出了什么有意思的东西，欢迎友友们来评论区晒一波！！

参考链接：

[1]Kimi 官网：kimi.com

[2]Kimi 开放平台：platform.kimi.com

国产模型又往前走了一大步：Kimi K3.1 Pro 实测

Sat, 24 Oct 2026 00:00:00 +0000

核心内容点

Kimi K3.1 Pro整体能力仅次于GPT-6-Astra和Claude Opus 5.5，超过GPT-6.1-Sol。
在3D相机实验室测试中，Kimi K3.1 Pro排第二，界面视觉与交互完整度最高。
游戏编辑器案例显示，Kimi K3.1 Pro在审美上完胜GPT-6 Astra。源自 |刘小排r 2026-10-24 07:14

哈喽，大家好，我是刘小排。

今年 7 月，我让 Kimi K3 独立做了一款游戏。那篇文章的最后，我感慨：“我们国产模型真的走到这个时代的牌桌上了。” 当时，世界上最领先模型是Fable 5 和 GPT-Sol-5.6，Kimi K3紧随其后，世界第三。最近我喜欢Kimi K3超过Fable …

Kimi K3 = 中国人自己的Fable 5

后来，一面是Claude不断加强反蒸馏，一面是新一代模型诸如GPT-6-Astra、Gemini 4、Opus 5.5、Fable 5.1等等的能力又往前走了一大截，一面是国产模型厂商集体长时间沉默。10月初的模型智能排行上，前10都没国产模型的身影了。

几件事放在一起，过去两个月我们都很担心：中外差距会不会继续拉大？国产大模型是不是要进入“至暗时刻”了？

直到今天，低调了一百多天的 Kimi，又端出了新东西！

测完之后，我可以说是眼前一亮！国产模型又往前走了一大步！就算海外模型“断供”，我们也有了能扛事的选择。

尤其是审美和 3D，进步很明显。它已经能把一个想法做成像样的、能交互的作品，让我愿意把更多实际任务交给它。

这次在大尺寸模型上继续做强化学习（RL），还能把进步做进实际体验里，我觉得很不容易。

Kimi is back!!!

省流版

不考虑官方Benchmark，以下是我这轮实测后的个人主观感受：

Kimi K3.1 Pro 的整体能力，仅次于 GPT-6-Astra 和 Claude Opus 5.5，超过 GPT-6.1-Sol。在我目前测试过的国产模型里，它暂时排第一，已经可以作为日常使用的模型了。
审美能力很突出。我会把它排在 GPT-6-Astra 前面，仅次于 Claude Opus 5.5。在下面的相机案例里，它的「界面与视觉」一项甚至拿了四家最高分。
3D 能力也很强。官方介绍里专门提到了 3D，我们实际测了一下，发现确实有东西。在下面的相机案例里，它的整体完成度仅次于 Claude Opus 5.5，排在其他模型之前。
我想要特别再次强调： K3.1 Pro综合能力超过 GPT-Sol-6.1。为什么强调这个模型？因为在我公司的日常工作中，我们做的事情，GPT-Sol-6.1 能直接搞定95%的需求，是一个明显的分水岭。 (GPT-Sol-5.6和K3大概能直接搞定90%）。K3.1 Pro 超过GPT-Sol-6.1，意味着真正意义上的国产模型替代时代，揭幕了。

模型能力

Kimi K3.1 Pro 是目前国内厂商训练出来的尺寸最大的模型，参数超过3T（3万亿）。

月之暗面官方的Benchmark显示，在代码、Agent 和知识类基准上，K3.1 Pro 达到或接近最强闭源模型的水平。

如果你和我一样用AI编程，你最应该关注的是 Terminal-Bench 4.0，它是通过真实环境中资源受限的终端任务考察编程智能体的能力，每项任务均设有严格的专项测试。K3.1 Pro 在此项评估中得分 65.7%，超过 GPT-6 Astra（58.2%），与 Claude Opus 5.5（66.4%）仅有微弱差距。

其中，3D建模能力，更是超过Fable 5.1、直逼Opus 5.5和GPT-6-Astra。（这里插一句——月之暗面官方可能保守了 —— 我测了不少3D任务，时常会出现K3.1 Pro超过GPT-6-Astra Max的情况，下面有详情。不过Opus 5.5 是公认第一的位置，仍然暂时无法撼动。）

闲话少说，下面我们看案例！

在这些案例中，Kimi K3.1 Pro都表现突出，足以打破你对国产模型的成见。

实测案例

一、同一道 3D 题：做一台能拆开的相机

官方介绍里专门提到了 3D，那我们就出一道真正考 3D 的题。

题目是：在浏览器里做一个能交互的「3D 教学相机实验室」。目标是让完全不懂相机的人，通过拆开相机、选零件、调光圈和对焦，看懂光是怎么穿过镜头、落到传感器上的。

要求：

机身固定 140×90×45 mm，传感器固定 36×24 mm；
20～35 个能单独选中的零件，光圈至少 9 片叶片，调光圈时叶片要真的开合；
能拆解、收回、隔离零件，能透视看内部；
光圈、对焦、被摄物距离要和光学公式、光路图、读数实时联动，数字必须算对；
做完再改一轮：镜头从 50mm 改成 85mm，不许只改文字，不许偷偷缩放机身。

这道题同时考 3D 建模、工程实现、光学计算和审美，谁都别想蒙混过关！

参赛的四位，括号里是用的编程工具：

Kimi K3.1 Pro（ Kimi Code）
Claude Opus 5.5（Claude Code）
GPT-6-Astra（Codex）
DeepSeek V4.1 Flash 1017（WorkBuddy）

为了看得公平，我们把四份作品放进同一个“摄影棚”里拍：同样的背景、同样的机位、同样的大小，作品本身一行代码没改。视频里所有的拆解、透视、调光圈、复位，都是点它们自己的按钮做出来的。

光看还不够，我们还逐项实测了：

7 组光学工况的读数，和公式逐个核对；
完整操作链走一遍，复位后检查有没有残留；
量尺寸，导出模型查单位。

最后按 6 个维度打分：交互 20、光学 20、3D 结构 20、界面视觉 20、改稿 10、工程 10。

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Kimi K3.1 Pro排第二，比 GPT-6-Astra 高出 9 分。

Kimi K3.1 Pro：最像一款“成品”

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交互完整度、界面与视觉两项，都是四家最高，各 18.5/20。深色展台、编号的实验面板、实时读数卡片，第一眼就像产品发布页。
光学读数 35 项全对。 f/1.8、f/16、对焦 2 米拍 3 米外的物体、0.5 米近摄、20 米远景……7 组工况和公式逐项一致。读数、光路图、预览和 3D 模型用的是同一份计算。
透视模式真能“看穿”。电路板、传感器、镜组、等效主平面一目了然。同样的功能，GPT-6-Astra 按下去外壳还是不透明的。
34 个零件都能单独选中、高亮、隔离，连单片光圈叶片都能拎出来看。
9 片光圈叶片真实开合，开口直径严格等于 f/N。
调焦时镜组真的在动，对焦环跟着转，位移量实时显示。
50mm 改 85mm 是真改：镜筒从 45mm 加长到 78mm，光圈叶片同步加大，机身和传感器一毫米没动。

小遗憾也有：机身框架做成了实心块，导出的 3D 文件没换算成米，叶片之间留了细缝。都是好修的小问题。

Claude Opus 5.5：最严谨，多个维度第一

结构、光学、工程三项第一。机身刻字、镜头铭文、距离刻度这些细节最丰富。光学主平面、入瞳、视场锥被直接画进了 3D，剖视图还带封口。扣分在光圈只有 7 片叶片，也没有连续拆解的滑块。

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DeepSeek V4.1 Flash 1017：外形最像相机，但交互有硬伤

拨盘、热靴、铭牌一应俱全，一眼就能认出是相机。但问题也很明显：

点「复位」之后，滑块回到了 f/4，读数和镜头却还停在 f/16；
隔离「光圈组件」时，9 片叶片一片不剩；
算上拨盘和握柄，整机尺寸超出了题目要求。

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GPT-6-Astra：这道题发挥失常

光学计算是对的，光圈叶片也做得严丝合缝。但问题不少：

「透视内部」按下去，外壳依然不透明，零件互相乱遮；
模型表面有明显的闪烁破面；
顶部的拨盘、快门键被埋进了机身里；
50mm 和 85mm 两个版本外形一模一样，第二轮几乎没动结构。

GPT-6-Astra 整体依然是很强的模型。只是这道题考的恰好是一个完整的 3D 交互作品，而这正是 Kimi K3.1 Pro这次进步最大的地方。

二、游戏编辑器制作

前段时间我写了那个REA的帖子「 REA 只是一个Hype，不值得你浪费时… 」之后, 我就在想, 好像好多次有这种类似的开源工具出现, 使用的案例和场景更多的都聚焦在生产力工具相关上.

以目前AI的智力程度, 哪怕没有这样的Hype, 也肯定有很多能做的事情.

我第一个就想到了游戏玩家.

经常看到全世界的游戏玩家在各种游戏里面一砖一瓦的设计各种好看的建筑, 甚至各种复杂的电路系统. 一砖一瓦的在游戏内铺设这也太麻烦了, 要是能有一个方便的地图编辑器该多方便啊.

这和逆向甚至都没有关系, 尝试让AI理解游戏的地图文件或许就能做到!

要求是：浏览器网页里面, 就可以编辑泰拉瑞亚的游戏地图, 各种方块的放置逻辑符合游戏内逻辑, 并且编辑后的地图可导出在游戏中正常游玩.

过程中我都没想到的是, 他为了用户体验很聪明的找到了我电脑上的游戏本体, 并在里面找了各种贴图文件

最终做出来长这样

下面是GPT-6 Astra的版本

这个案例, 功能上K3.1 Pro和 GPT-6 Astra都正常完成了, 但审美上, 我宣布K3.1 Pro 完胜!

我已经上线了！你可以点这里在线体验: https://terramap.cc/zh-cn/editor/

功能相当完整。

这还没完！

我想如果让AI用这个编辑器创建一个游戏内的2D建筑.，然后再把建筑转个90度,3D效果会是什么样子的呢?

我让K3.1 Pro自己，操作它自己刚刚做的地图编辑器，做地图！

看到一砖一瓦慢慢叠上去、最终变成一整座天空之城，仿佛看到了硅基生命的诞生！

地图编辑的过程，效果是这样的👇

经过一些小小的打磨（均为K3.1Pro自动），最终成品天空之城视频如下！

跟朋友讨论，这两个互有输赢。对比起来，Astra的颜色配色更好，但是Kimi K3.1 Pro 的精细程度更高，细看品质感会更好，在材质的使用上更棒。（你怎么看？）

三. 看不见的城市

最近在阮一峰的科技爱好者周刊里，看到一个很有意思的尝试：把卡尔维诺的《看不见的城市》，用 AI 做成可以在浏览器里旋转、缩放的 3D 场景。

这些城市没有图片或模型，只有文字描述，所以叫做“看不见的城市”。比如，有一个城市叫做艾琳(Irene)，马可波罗这样描述：

“亮灯的时候，假如你站在高地边沿探身外望，看见的城市便是艾琳。透过澄澈的空气，它远远在你下面展开一片浅红。有些地方窗户排列较密，在暗淡的小巷里，灯火逐渐疏落，花园子里是浓稠的阴影，塔楼上有信号火光；如果晚上有雾，朦胧的光线会像吸满牛奶的海绵一样涨起来。”

我也用 Kimi K3.1 Pro做了一版，再和文章中 GPT-6 Astra、Claude Opus 5.5 的作品放在一起，录成了三分屏对比视频。

相比之下, Claude和Kimi都比较好的实现了从高处眺望，城市朦胧的粉红光线“像吸满牛奶的海绵一样涨起来”。

相信你也能看出来吧： Claude Opus 5.5 > K3.1 Pro > GPT-6 Astra

GPT-6 Astra的表现可谓是太让人失望了。

个人感受

这次测完，我愿意把 Kimi K3.1 Pro放进自己的日常工作流了。

海外模型很强，但用起来也并不总让人省心。Astra 状态一波动，就会让人怀疑它是不是又“降智”了；用 Claude，也得考虑账号风控和封禁的风险。

对真正拿 AI 干活的人来说，能不能方便、持续地用上，同样重要。

所以，看到 Kimi K3.1 Pro这次的表现，我很兴奋。我们又多了一个值得认真考虑的选择。

平时用 AI 做东西，总会有一些还没来得及实现的想法。模型的能力往前走一点，我们能尝试的事情，也就多一点。

看到这样的进步发生在国产模型上，我非常高兴。

祝贺 Kimi。

实测 on AI

Kimi K3.1 Pro一手实测：Godot、Blender全能接，23轮测试自己跑

梦瑶 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI

3万亿参数火力全开，写代码、造游戏、搞3D全都拿捏

调用专业游戏引擎，从0搓出完整3D游戏

3D创作与空间推理全进阶，3D Make也来了

△AI生成

从零构建物理仿真，挑战复杂任务自主迭代

K3.1 Pro连金融分析师的活儿都接上了

K3.1 Pro加码大规模RL训练，API输入低至每百万Token 1.3元

国产模型又往前走了一大步：Kimi K3.1 Pro 实测

核心内容点

省流版

模型能力

实测案例

一、同一道 3D 题：做一台能拆开的相机

Kimi K3.1 Pro：最像一款“成品”

Claude Opus 5.5：最严谨，多个维度第一

DeepSeek V4.1 Flash 1017：外形最像相机，但交互有硬伤

GPT-6-Astra：这道题发挥失常

二、游戏编辑器制作

三. 看不见的城市

个人感受

梦瑶发自凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI