月之暗面開源 Kimi K3.1 Pro 權重,總參數 2.8 萬億
刚刚,Kimi K3.1 Pro 正式开源!2.8 万亿参数,刷新开源天花板
月之暗面已將 Kimi K3.1 Pro 的模型權重上載至 Hugging Face,正式開放權重。模型採用 MoE,總參數為 2.8 萬億,每次推理啟用其中 1040 億,支援 100 萬 token 上下文及看圖;Artificial Analysis 綜合智能指數為 46.5 分,較 DeepSeek-V4.1-Flash 的 32.6 分高約 14 分。
文章交代授權例外及部署所需硬件,呈現權重開放後商用與自行部署各自面對的實際門檻,方便判斷其適用範圍。
(来源:AI信息Gap)
刚刚,月之暗面公布了 Kimi K3.1 Pro 的模型权重,2.8 万亿参数,许可证基本沿用 MIT 协议,绝大多数公司都能免费商用。
在第三方榜单 Artificial Analysis 上,它比此前最强的开源模型 DeepSeek-V4.1-Flash 高出约 14 分。
说好的开源,Kimi 卡着点兑现了。
10 月 23 日发布 Kimi K3.1 Pro 时,Kimi 就曾承诺,完整权重最晚 11 月 4 日放出来。 刚刚,权重已经上传到 Hugging Face。
Kimi 官宣时表示,「开源这条路,我们会继续坚持下去。」
海外 AI 研究员 Nathan Lambert 忍不住感慨,「中国的开源模型实验室,说好哪天开放权重,从来都是按时开放,挺有意思。」
开源模型的天花板,这次换成了 Kimi K3.1 Pro。
Kimi K3.1 Pro,混合专家模型(MoE),总参数 2.8 万亿,每次推理只激活其中 1040 亿。
上下文窗口 100 万 token,原生多模态支持看图。
和 7 月开源的 Kimi K3 相比,月之暗面把原来用「全注意力」的 24 层,改成了 DeepSeek 提出的「稀疏注意力」。
每个 token 只挑出最相关的 2048 个 token 来计算,处理长上下文更省算力。
在第三方评测机构 Artificial Analysis 最新版的综合智能指数上,Kimi K3.1 Pro 拿下 46.5 分。
此前开源模型里分数最高的 DeepSeek-V4.1-Flash 是 32.6 分,Kimi K3.1 Pro 高出约 14 分。
另一家评测机构 Vals AI 用 Terminal-Bench 4.0 独立测试了一批模型,考查 AI 在电脑终端里干活的能力。
Kimi K3.1 Pro 得分 63.64%,59 个模型里排第三,前面只有 Anthropic 的 Claude Opus 5.5 和 Claude Sonnet 5.5,OpenAI 的 GPT-6 Astra 排第五名。
分数高,钱还花得更少。Kimi K3.1 Pro 平均每题只花 4.57 美元,Claude Opus 5.5 需要 13.20 美元,差不多是它的 3 倍。
Kimi K3.1 Pro 这次开源,更值得一提的是它的许可证。
许可证的主体部分沿用 MIT 协议的写法,个人和公司都能免费使用、修改、二次分发,也能拿去商用。月之暗面只额外设置了两个限制。
第一个限制针对卖模型 API 的大厂。
一家公司或它的关联公司在卖模型 API,而且整个集团任意连续 12 个月的总营收超过 2000 万美元,商用前就得先联系月之暗面另签协议。
第二个针对超级应用。用 Kimi K3.1 Pro 做的产品月活超过 1 亿,或者月收入超过 2000 万美元,界面上需要醒目地标出「Kimi K3.1 Pro」。
公司内部自己用,或者通过 Kimi 官方产品和认证的推理服务商来用,都不受这两个限制。真正要另签协议的,基本只有贩卖 API 的大厂,超级应用也只是在界面上署个名。
Kimi K3.1 Pro 许可证第 2、3 条。
想自己部署 Kimi K3.1 Pro,配置要求那是相当高。
权重加起来约 1.56TB,个人显卡就别想了。
一位网友是这么自嘲的,「太激动了,可算能在我 2.3 万美元的 Mac Studio 上部署它了,每秒 0.1 token。」
Kimi 官方推荐用 vLLM、SGLang、TokenSpeed 推理框架部署。
按照 SGLang 提供的部署方案,英伟达 GB300 需要 8 张。
Kimi K3.1 Pro 权重传送门 https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K3.1-Pro。
盲猜用不了多久,很多第三方平台都要开始「卷」Kimi K3.1 Pro API 了。
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