Kimi K3.1模型信息提前流出,3D代码生成成本约为GPT-6 Astra的1/14

Kimi K3.1已经证明了中国大模型在”代码+视觉+推理(Reasoning)”的多模态交叉领域,具备了不输于美国顶尖闭源模型、甚至在特定实用场景中的竞争力。

月之暗面旗下Kimi系列即将迎来新版本。Kimi官方近日发布一段先导视频,画面中出现的”Kimi K3.1″字样被网友识别为新品预告。与此同时,多位开发者与AI博主披露了该模型的实测信息,称其在3D代码生成与前端渲染任务中表现突出,且调用成本显著低于海外头部模型。

据AI博主Chris透露,其已对Kimi K3.1进行约一周实测。该模型在开源3D图形库Three.js上表现良好,成本约为Kimi K3的70%,Token效率有所提升。实测画面显示,模型完成了一整套24小时昼夜环境模拟,从晨光漫射到夜幕过渡,光影变化与环境细节保持同步。Three.js程序需实时计算三维空间中的顶点、光影与纹理,资源消耗较高,Kimi K3.1以纯代码方式生成了接近渲染级别的画面效果。

Kimi K3.1的曝光并非始于官方发布。9月底,开发者在月之暗面API平台的配置文件中发现”kimi-k3-1″的模型标识;10月21日,Kimi Code的模型切换列表中新增K3.1选项,被视为官方面向开发者开放的小范围测试。10月下旬,模型竞技场出现两个代号为Kibitz和Kalmia的神秘模型,其中Kibitz在前端与3D代码类任务中表现强势。开发者通过分词器特征比对,推测Kibitz即为Kimi K3.1,这一判断与Kimi此前的命名规律一致:K2.5对应Kiwido、K2.6对应Kiwire、K3对应Kivine。此外,SGLang代码库的一项合并请求显示,K3.1新增”Medium中等思考”分级,思考强度由三档扩展为四档,可根据任务难度调度算力。

在模型竞技场的盲测中,Kimi K3.1在3D图形(Three.js/WebGL)、交互大屏、H5动态仿真等六个细分领域展现出较强能力。业内常用的”鹈鹕骑自行车”测试同时考察概念组合、物理直觉与空间几何能力,早期Claude 3.5的生成结果较为抽象,而Kimi K3.1在网友实测中生成的画面具备完整的构图与光影层次,物体空间关系正确,且输出为代码计算的矢量渲染而非像素生成图像。另有案例显示,该模型可生成包含多层塔楼、吊桥、护城河与植被的中世纪城堡场景,各元素处于同一空间逻辑内;在蒸汽火车案例中,模型能将车头、车厢、储气罐、车轮拆解为独立零件并精确排布,呈现类似工程图的动态拆解视图。

从应用角度看,有开发者使用Kimi K3.1在15分钟内完成高精度、可交互的3D直升机模型。此类输出可作为3D资产用于原型制作,有助于压缩前端与游戏等场景的开发周期。与海外模型的对比中,Kimi K3.1在《我的世界》建筑生成任务上的成本约为GPT-6 Astra的1/14;在与Haiku 5.5搭建村庄模型的对比中,两者生成时间均为15分钟,细节效果接近。不过实测也暴露出短板:在生成长颈鹿奔跑画面时,模型输出的动作不符合正常生物运动轨迹。

从已披露的信息看,Kimi K3.1的迭代重点落在代码、视觉与推理的多模态交叉领域。海外主流模型在3D任务上多集中于静态建模与基础渲染,Kimi K3.1则将结构设计、机械联动与交互逻辑串联,支持拆解视图、动态调速与实时数据追踪。若上述能力在正式发布后得到验证,国内大模型在3D内容生成与前端开发工具链中的可用性将进一步提升,模型调用成本也将成为其参与企业级竞争的关键变量。

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