Kimi K3.1 Pro 是 Moonshot AI 的 K3.1 系列中推出的首个模型。它结合了“万亿级”（3-trillion-class）模型能力、原生的 100 万 token 上下文窗口以及原生视觉理解。此次发布重点覆盖需要多步骤的编码、3D 创建与研究任务。第二个版本 K3.1 Pro Highspeed 则优先提供更快的响应。
对于正在考虑是否要尝试的读者来说，有用的问题是：你的工作中究竟需要改进哪一部分——是要在大量资料中进行推理、把一个任务通过多轮修订最终落地，还是减少迭代之间的等待时间。
Kimi K3.1 Pro 现在已在 iWeaver 中提供，且 iWeaver 提供该模型的免费试用。下面是一种切实可行的评估方式，并结合与发布内容相关的关键细节一并介绍。
K3.1 Pro 有哪些变化？
已经在使用上一代模型了吗？可参考 Kimi K3.1 Pro vs. Kimi K3 来做升级决策框架。
Kimi 将 K3.1 Pro 描述为基于 K3 的后训练版本，拥有更多的后训练计算量。其发布示例涵盖软件开发、参数化 3D 建模以及基于文档的金融研究。完整模型权重预计最晚在 2026 年 11 月 4 日发布；托管访问与可下载权重的时间表分别不同。
如果你计划本地部署，这一区别就很关键。你可以在权重到达之前先评估托管模型，但托管评估并不能证明未来本地部署的硬件条件、许可条件或服务成本。
对于日常知识工作，把此次发布当作一个理由去测试你已理解但较难的任务。熟悉的任务会给你一个参照点：你能识别出缺失的资质、错误的计算，或超出证据范围的结论。
一百万 token 只有在“资料确实有用”时才有意义
更大的上下文窗口意味着可以容纳更多内容。但它并不会告诉你：每一段与任务相关的表述都会被正确使用。
设想你要从访谈记录、需求文档以及竞争对手报告中准备一份产品研究简报。提出“进行全面分析”会留下许多决策空间：哪些证据更关键、冲突应如何处理，以及最终简报应该包含哪些内容。
更有价值的提问会把这些决策明确化：
将需求文档与访谈记录进行对比。识别每一项有支持证据的客户需求，引用对应的相关来源片段，并标注那些缺少访谈证据支持的需求。最后，为下一轮研究提出三个问题。
把资料放在一起的好处在于，你可以对它们进行对照比较。评价结果时，不要只看它生成了多少文本，而要看它是否找到了正确的关联关系，并保留了例外情况。
在上传资料集之前，先去重并为剩余文件打标签。确保日期与版本信息清晰可见。如果两份报告结论不一致，请先让模型展示分歧，再尝试进行综合。
K3.1 Pro vs. Highspeed：你该选哪个？
想更深入了解响应速度与支出情况，请阅读 Kimi K3.1 Pro vs. Highspeed。
Kimi 将 Highspeed 定位为：能力与 K3.1 Pro 类似，但输出速度大约提升 2 到 3 倍。目前，其 API 平台列出了以下每百万 token 的美元计价标准：
| API 价格 | K3.1 Pro | K3.1 Pro Highspeed |
|---|---|---|
| 输入 | $2 | $4 |
| 输出 | $10 | $20 |
| 缓存写入 | $2 | $4 |
| 缓存命中 | $0.20 | $0.20 |
这些是 API 价格，和面向消费者的订阅以及 iWeaver 的试用条款是分开的。
当你在评估回答质量时，建议先从常规模型开始。如果你反复等待正在打断你的工作，比如需要审阅多轮连续修订，请考虑 Highspeed。你应当基于自己的实际工作负载对总任务成本与完成时间进行对比；供应商提供的“输出速度数值”并不能描述工具辅助任务中的每一部分。
在评估时保持输入一致。切换模型的同时更换资料与提示词，会让你很难弄清究竟是什么导致了差异。
如何在 iWeaver 中试用 Kimi K3.1 Pro
要查看完整操作演练，请参考 How to Use Kimi K3.1 Pro。
使用免费试用完成一个有边界的任务，例如把一小组项目文档转换为决策简报。iWeaver 支持在其知识工作流中进行文档分析、摘要以及思维导图。探索 iWeaver。
1. 选择你能够验证的材料
从两份或三份彼此相关且你熟悉内容的文档开始。加入包含例外情况或相互冲突细节的来源，让这个任务不仅仅停留在“写摘要”。
如果你只需要先做概览，请使用 AI Document Summarizer。在要求进行更广泛的综合之前，先回顾提取出的要点。
2. 设定输出与证据规则
在可用的模型选择中使用 Kimi K3.1 Pro，并提出一个具体要交付的成果。把第一个任务控制得足够小，以便你可以完整检查。
例如：
仅使用所提供的文档，起草一份项目决策简报。包含拟议的决策、支持证据、仍未解决的冲突以及缺失信息。为每一项事实性表述附上对应的来源引用。把建议标注为“建议”。如果某个细节缺失，请说明。
这是一条建议性的评估提示，并不意味着模型一定会遵循每一条指令。请检查引用是否支撑了相应的主张。
3. 在扩大任务前先检查结果
挑选若干项主张（包括最关键的一项），并追溯它们的原始出处。核对日期、单位、归属以及例外情况。让模型修改任何对证据表述过度的段落。
如果你需要对文档进行可视化概览，PDF to Mind Map 工作流提供了另一种组织主要观点的方式。把思维导图当作导航工具，并回到原始来源进行更细致的核验。
当小任务跑通后，再扩大资料集或提高输出复杂度。这样你会更清楚地看到：工作流从哪里开始需要更多指导。
开发者在接入前应检查什么
Kimi Code 使用的 ID 是 k3.1-pro 和 k3.1-pro-highspeed。其文档说明 K3.1 Pro 需要启用思考模式，并建议从较旧模型切换时开启一个全新的会话。上下文访问也取决于你的会员等级：所宣传的最大值并非在每一个方案中都可用。
在未核对的情况下，不要直接复制其他接入渠道的设置。模型 ID、端点、方案可用额度以及应用控制，都应当从你实际使用的服务对应文档中获取。
对于编码评估，在运行之前先定义一个可观测的结果：应该通过的失败测试、应该消失的可复现缺陷，或带有明确验收标准的功能。同时也要回顾所做的更改以及最终解释。
你应该信任这些基准宣称到什么程度？
Kimi 在编码与知识工作类评估中报告了多项改进。这些是供应商基于指定工具与评测条件给出的结果；本文并未提供独立的上手基准测试。
在你自己的试用中，记录四件事：输出是否正确、需要纠正的幅度有多大、完整任务要花多久，以及通过你选择的接入路径需要花多少钱。即便是“打磨过的首轮回答”，也可能仍需要相当程度的核查。
当你的工作涉及对多个来源进行对照，或需要把复杂任务通过多轮修订推进到位时，K3.1 Pro 值得评估。带着清晰的交付物、证据规则，以及你能够核验的结果来试。先在 iWeaver 的免费试用中从一个文档工作流开始，然后再根据模型实际交付的内容进行扩展。