一个多月前被 OpenAI 点名的月之暗面，把 2.8T 权重放出来了

模型卡直接拿 GPT-6 Astra 做对照，OpenAI 兼容接口是它进入现有工具链最短的路

要点：月之暗面（Moonshot）已在 Hugging Face 发布 Kimi K3.1 Pro 权重，总参数 2.8T、激活 104B，上下文约 100 万 token，官方 API 同时兼容 OpenAI 与 Anthropic 接口。按其自报数据，它在部分编程智能体基准上超过 GPT-6 Astra，在另一些项目上明显落后。

从蒸馏指控到权重发布

两家公司最近一次正面相遇是在 9 月 30 日。OpenAI 发文称瓦解了一场针对其推理模型的协调式蒸馏行动，并称核心活动与月之暗面相关人员有关，这件事当时的细节本站写过。OpenAI 的公开文章没有给出归因依据，发稿时也未见月之暗面公开回应。

K3.1 Pro 是 7 月发布的 K3 的后训练版本，10 月 23 日先上 API，并预告 11 月 4 日前放出完整权重，这次算是按期兑现。需要说清楚：目前没有公开信息把蒸馏指控和这个模型的训练联系起来，把两者并排放，只是因为它们构成了同一段竞争关系的前后两幕。

和 GPT-6 Astra 对照，强项弱项都很集中

以下均为 Moonshot 博客和模型卡的自报结果，部分基准由其内部搭建：

Terminal-Bench 4.0：K3.1 Pro 65.7，Astra 58.2
SWE Marathon v1.1：K3.1 Pro 51.7，Astra 42.5
OfficeQA Pro v2：K3.1 Pro 64.4，Astra 54.4
BenchCAD（带工具）：K3.1 Pro 92.7，Astra 95.9
Program Bench：K3.1 Pro 31.5，Astra 50.0
Terminal-Bench-Science 0.1：K3.1 Pro 38.1，Astra 68.1
幻觉率 Kimi Hallu Bench Hard：不带工具 5.4% 对 4.2%，带工具 8.3% 对 5.5%（越低越好）

这张表最该看的不是谁赢的项多，因为项目是 Moonshot 选的。值得留意的是分化程度：长跑式工程任务和办公问答上领先近 10 分，换到科学计算终端任务就落后 30 分。对选型的人来说，这意味着「开放权重追平闭源」这类概括用处不大，得拿自己的任务去测。

OpenAI 兼容接口是入口，渠道和许可才是门槛

官方 API 模型名是 kimi-k3.1-pro，据报道标准档每百万 token 输入 2 美元、输出 10 美元。用 OpenAI SDK 的代码换个 base URL 就能发起请求，但有一处和习惯不同：多轮对话时要把 reasoning_content 连同 tool_calls 完整回传，reasoning_effort 也默认是 max，直接沿用旧配置可能既出错又费钱。

另一条路是托管渠道。9 月底 Baseten 加入 OpenAI 企业渠道后，企业已经可以在 Codex 里选用 Kimi K3，费用计入 OpenAI 采购承诺额度。K3.1 Pro 是否跟进，目前没查到公开说法，而它的许可证恰好与这类生意相关：年收入超过 2000 万美元的模型即服务业务，须先与 Moonshot 另签协议；通过认证推理伙伴使用则不受此限。Baseten 在不在认证之列，同样未见说明。

就算底层换了模型，Codex 客户端这一层并不会变，登录与网络方面的问题依旧照原来的稳定使用办法处理。

两个还没有答案的问题

第一，OpenAI 会不会拿出更具体的蒸馏证据，或者月之暗面会不会正面回应。这决定了美国企业采购部门在看这类模型时，心里要多打几分折扣。第二，第三方复现。权重公开后，这些自报分数终于可以被别人重跑，尤其是那些内部基准之外的公共榜单。接下来几周的独立结果，比今天这张表更能说明 K3.1 Pro 和 GPT-6 Astra 到底隔着多远。