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Kimi K3.1 Pro 權重正式開放:2.8T 參數免費下載,編程跑分貼近 Claude Opus 5.5

Kimi K3.1 Pro 權重 11 月 4 日正式開放下載,2.8 萬億參數、100 萬上下文,編程能力貼近 Claude Opus 5.5,但 8 張 GPU 門檻唔係人人玩得起。

2026.11.06Ah Kwan(左定坤)約 4 分鐘閱讀
編程代碼特寫相片(資料圖片),封面標題「Kimi K3.1 Pro 開放權重免費下載」

Moonshot AI 終於兌現承諾。11 月 4 日,Kimi K3.1 Pro 嘅完整模型權重正式上架 Hugging Face,任何人都可以免費下載,唔使申請、唔使排隊。呢個係 10 月 23 日發佈以嚟,Kimi K3.1 Pro 最重要嘅一步:由一個只能經 Kimi App 同 API 用到嘅模型,變成開發者可以自己攞返屋企部署、微調嘅開放權重模型。

2.8 萬億參數,100 萬上下文

Kimi K3.1 Pro 係 Moonshot K3.1 系列嘅第一個模型,由 Kimi K3 經過大規模聯合強化學習再訓練出嚟,定位係原生多模態嘅 agentic 模型,主打編程、3D 生成、金融研究同埋事實準確度。模型卡列出嘅規格相當誇張:

  • 混合專家架構(MoE),總參數 2.8 萬億,每次推理實際啟動 104B 參數
  • 896 個專家,每個 token 揀其中 16 個
  • 上下文長度 100 萬 token(1,048,576)
  • 支援文字同圖像輸入,視覺編碼器 MoonViT-V2 有 4.01 億參數
  • 權重用 MXFP4 量化,經量化感知訓練,檔案合共約 1.56TB,分 96 個檔案下載

參數規模上,Kimi K3.1 Pro 係目前公開權重模型入面最大嗰批之一。Hugging Face 嘅倉庫冇設任何存取限制,下載即用。

編程跑分貼近 Claude Opus 5.5,但係廠方數據

Moonshot 公布嘅跑分相當進取。喺 Terminal-Bench 4.0 呢個專門考編程 agent 嘅測試入面,Kimi K3.1 Pro 攞到 65.7%,只係比 Claude Opus 5.5 嘅 66.4% 低少少,同時拋離 GPT-6 Astra 嘅 58.2%。其他測試亦唔弱:HLE-Full 連工具 70.0%、BrowseComp 92.1%。

不過要講清楚:呢啲數字全部係 Moonshot 自己公布,暫時未有獨立第三方大規模驗證,跑分設定亦係廠方最有利嘅條件。當成參考可以,唔好當成定論,真正實力要等獨立評測出爐先知。

免費下載,但授權有附帶條件

Kimi K3.1 Pro 用嘅唔係 MIT、Apache 呢類標準開源授權,而係 Moonshot 自己寫嘅授權條款。對一般開發者同中小企嚟講,實際上同免費開源差唔多:可以隨便用、改、微調、賣。但有兩條紅線要留意:

  • 如果以模型即服務(Model as a Service)形式經營,而過去 12 個月累計收入超過 2,000 萬美元,就要先同 Moonshot 簽另外一份協議,先可以用嚟做商業用途。
  • 月活躍用戶超過 1 億,或者月收入超過 2,000 萬美元嘅產品,必須標示模型名稱。

換句話講,個人開發者、研究者同細公司基本上無阻,大型雲端服務商想攞去賣 API 就要傾掂數先。

下載容易,跑起上嚟唔容易

權重開放唔等於人人都跑得起。1.56TB 下載量本身已經係一個門檻,更重要係硬件:Moonshot 建議用 vLLM、SGLang 或者 TokenSpeed 部署,vLLM 最簡單嘅配置都要 8 張數據中心 GPU 先至跑得郁。手提電腦唔使諗。

對香港絕大多數開發者嚟講,實際用法仍然係經 API:Kimi K3.1 Pro 喺 Moonshot 平台收費係每百萬輸入 token 2 美元、輸出 10 美元,比 K3 平咗三分之一。另有一個快 2 至 3 倍嘅 Highspeed 版本,收費貴一倍,但今次開放嘅權重只限標準版。

另外要提返,vLLM 嘅部署指令要加 –trust-remote-code,即係會執行倉庫入面嘅程式碼,所以一定要由 Moonshot 官方帳戶下載,唔好用來歷不明嘅鏡像。

對香港開發者有咩實際影響

權重開放最大嘅意義,係令 Kimi K3.1 Pro 由「租用」變成「擁有」。本地團隊可以將模型部署喺自己嘅伺服器,敏感數據唔使經第三方 API;亦可以針對自己嘅行業數據做微調,呢啲都係 API 用法做唔到嘅。開源生態亦會即時受惠:vLLM 同 SGLang 已經有現成部署方案,社群好快會有更多量化版本同工具。

不過現實啲講,短期內最大得益者係雲端託管商同本身有 GPU 叢集嘅團隊。香港一般開發者同初創,未必會即刻自建部署,API 價錢平咗、選擇多咗,先係最直接嘅好處。

仲有啲嘢未講清楚

有報道提到,Kimi K3.1 Pro 訓練過程可能用過 GPT-6 Astra 嘅輸出,呢個講法暫時未獲證實,Moonshot 亦冇回應。訓練數據來源一向係開放權重模型最敏感嘅問題,呢點值得繼續留意。

整體嚟講,呢次係中國開源模型陣營又一次加碼:參數規模、上下文長度同跑分都企喺前列,授權對一般用家友善,但真正實力同埋訓練數據爭議,仲要等社群實測先有答案。

資料來源

Ah Kwan

Ah Kwan(左定坤)

我係 Ah Kwan(左定坤,阿坤),一個做咗 11 年香港手機新聞網站 ePrice HK 嘅編輯,而家會係鍾意親身試、用廣東話分享科技嘅自媒體創作者。呢度我會繼續分享我嘅產品實測、科技新聞,同 YouTube 影片。

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