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模型要强，生意要赚。

来源丨 AGI 接口

作者丨宋思杭

10 月 24 日凌晨，Kimi K3.1 Pro 发布。

" 我们正式推出 Kimi K3.1 Pro，这是 K3.1 系列的第一个模型，也是我们迄今能力最强的 3 万亿级参数模型。" 月之暗面官方公众号写道。

K3.1 Pro 与 DeepSeek、MiniMax 此次推出的 Flash 模型相比，它仍处于明显更高的价格区间。Kimi 这次率先推出的，是继续提升能力上限的 Pro 版本。

过去两周，国内模型厂商接连发布最新模型：10 月 17 日，DeepSeek 发布 V4.1 Flash-1017；10 月 19 日，MiniMax 发布 M3.1 Flash。两家都在提升能力的同时，强调更高的推理效率和更低的任务成本。

相比之下，Kimi 的侧重点有所不同。Kimi 正在研发 Flash 版本，并计划在下一代旗舰模型中继续扩大参数规模，追求 SOTA。

月之暗面在 IPO 前的关键节点，既保持了以往的思路继续追求 SOTA，同时也想通过 Flash 版本、Pro 版本等提高商业化成绩。

问题是，在有限的资源范围内，如何平衡两者？

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同场竞技

记者对近期发布的三款模型进行了比较。

Kimi K3.1 Pro 与 DeepSeek V4.1 Flash-1017、MiniMax M3.1 Flash 并不属于同一档位，但它们都面向编程、工具调用和长流程任务，在这些共同场景中依然具有可比性。

先看能力。

在第三方评测机构 Artificial Analysis 的综合智能指数中，Kimi K3.1 Pro 约为 55 分，DeepSeek V4.1 Flash-1017 在 max 推理设置下约为 45 分，MiniMax M3.1 Flash 约为 43 分。

至少在这一评测体系下，Kimi 的综合能力领先，另外两款 Flash 模型的得分则较为接近。

相比 K3 约 44 分的成绩，K3.1 Pro 提升了约 11 分——即便没有扩大参数规模，Kimi 依然通过这轮更新获得了明显的能力增益，这种进步在 Agent 任务上更为突出。

更高的能力也对应着更高的调用价格。

按照三家官方美元 API 定价，Kimi K3.1 Pro 每百万未缓存输入 token 收费 2 美元，输出收费 10 美元；MiniMax M3.1 Flash 分别为 0.15 美元和 0.60 美元；DeepSeek V4.1 Flash-1017 在空闲时段与 MiniMax 一致，高峰时段翻倍。

如果按累计输入、输出各 100 万 token 计算，Kimi 的账单为 12 美元，MiniMax 与 DeepSeek 空闲时段均为 0.75 美元—— Kimi 的费用是后两者的 16 倍，相对于 DeepSeek 高峰时段的 1.5 美元则为 8 倍。

相比 K3，K3.1 Pro 的输入、输出单价已经下降了约三分之一，但降价后仍明显高于另外两款 Flash。

这一差距并不意味着 Kimi 的性价比一定更低。同等 token 用量不等于同等工作成果。

对于三款模型都能完成的工作，低价更有吸引力；如果 Kimi 能解决另外两款模型难以完成的问题，更高的价格就可能有其价值。

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场景深耕

重点看，Kimi 更突出 3D 建模和金融研究，DeepSeek 强调完整项目开发，MiniMax 则将电脑操作与跨应用工作流放在显著位置。

Kimi 选择的 3D 和金融场景，都需要模型与专业工具、专业知识结合。

例如，3D 建模需要将物体的形状和空间关系转化为可用的模型资产；金融研究不仅需要整理信息，还涉及跨文档核对、数值推理和财务建模。

这与单纯生成一段文字相比，对最终结果的要求更具体，也更容易暴露模型能力的不足。

这种侧重已经体现在产品中。

Kimi 在此次发布时同步上线了 3D Make 功能，支持模型在线预览、编辑及用于 3D 打印的导出。

在金融方向，其公布的内部测试则分别考察财务建模、研究和模拟商业运营能力。可以看出，Kimi 正试图将通用能力的提升，转化为专业场景中的可用性。

相比之下，DeepSeek 和 MiniMax 本轮强调的，是让开发与办公中的执行能力能够被更低成本地使用：

前者展示从零开发游戏、搭建 3D 场景等完整项目，后者则强调软件开发、电脑操作，以及销售、运营、财务等跨应用工作。

Kimi 更突出的选择，是继续挖掘大底座在高难度任务中的潜力，再用实际效果证明 Pro 的价值。

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双线作战

从参数规模看，Kimi K3 已处于国内模型的最大规模之列。

在下一代旗舰模型上，Kimi 仍瞄准了更大参数的 SOTA 模型，这意味着更高的训练算力需求。

而 Kimi 今年也在加速商业化，海外市场已经成为重要的收入来源。

据媒体 2 月报道，Kimi 当时近 20 天的累计收入已超过 2025 年全年，海外收入也已超过国内。

到了 8 月，月之暗面向投资者披露的 ARR 已突破 10 亿美元，到今年年底有望突破 20 亿美元。

这也让 Kimi 追求 SOTA 的选择有了更直接的商业解释。面向海外市场，它需要争取的，是那些已经在使用海外旗舰模型的用户。

在 K3.1 Pro 的官方评测中，Claude Opus 5.5 和 GPT-6 Astra 便是主要比较对象。

强化编程、3D 建模和金融研究等专业能力，也可以理解为争取这部分用户付费的一种方式。

在刷新模型能力上限的同时，用户体验也同样重要。

K3.1 Pro 上线后，Reddit 上一位用户反馈，自己让模型制作一个基础的 3D 游戏演示，没有启用子 Agent，约 10 分钟就耗尽了五小时窗口内的使用额度，仍未拿到结果。

这意味着，3D 任务可能消耗更多的 Token，从而达到额度上限。

如果复杂任务频繁触及额度上限，模型展示出的能力便很难充分转化为用户日常使用的价值。

对希望留住海外付费用户的 Kimi 来说，任务完成效果、额度消耗和服务的连续性，都将影响下一次续费。

因此，月之暗面需要平衡的，不仅是下一代旗舰的训练投入，还有现有产品的推理成本与用户体验。

这也是 Flash 版本的意义：用成本更低的模型承接日常任务，让旗舰服务于更复杂的需求。

不过，降低成本的前提仍然是能够完成任务，否则省下的调用费用，也可能被重试和人工返工抵消。

商业化与 SOTA 并不天然冲突，但对于 Kimi 而言，仍然需要找到平衡，做一些取舍。