周末国产大模型密集发力：月之暗面发布 3 万亿参数的开源模型 Kimi K3.1 Pro，把开源与闭源前沿的差距压缩到 3 分；MiniMax 也开源了多模态模型 M3.1 Flash。Meta 则以 Muse Wonder 系列宣告重回前沿赛道。
1. Kimi K3.1 Pro 发布：开源模型距前沿仅差 3 分
月之暗面 10 月 24 日发布 Kimi K3.1 Pro，它是 7 月开源的 Kimi K3 的后训练升级版：总参数 2.8 万亿（官方定位 3 万亿级）、激活约 1040 亿，支持 100 万 token 上下文。在第三方平台 Artificial Analysis 的智能指数上，K3.1 Pro 以 55 分位居全球第四，仅次于 Claude Opus 5.5、Sonnet 5.5 和 Muse Wonder Full，比上一代 K3（44 分）高出 11 分。完整权重将于 11 月 4 日前开放，届时将取代 Kimi K3 成为史上得分最高的开源模型，开源与闭源前沿的差距从 12 分缩至 3 分。
跑分表现（官方与第三方公布数据）：
| 测评项目 | Kimi K3.1 Pro | 上一代/竞品 | 谁赢 |
|---|---|---|---|
| Terminal-Bench 4.0（终端编程智能体） | 65.7% | GPT-6 Astra 58.2%、Claude Opus 5.5 66.4% | Opus 5.5 微弱领先 |
| Artificial Analysis 智能指数 | 55 | Kimi K3 44 | K3.1 Pro |
| GDPval-AA（真实工作任务 Elo） | 1846（全球第三） | Opus 5.5 1866、Muse Wonder Full 1857 | 竞品领先 |
| Kimi Code Bench 3.0（长程编码） | 61.2% | Kimi K3 55.95% | K3.1 Pro |
| Kimi Hallu Bench Hard（工具调用幻觉率） | 8.3% | Kimi K3 23.4% | K3.1 Pro |
新技术：这不是换架构，而是把后训练算力大幅加码——在数百个领域做大规模联合强化学习，让模型"越练越聪明"，并重构了训练框架和调度系统把新增算力转成稳定输出。同时推理强度新增 medium 档，凑齐 low/medium/high/max 四档；另出 Highspeed 版，生成速度约为标准版的 2 至 3 倍。
价格（较上一代降价约三分之一，约为 Claude Opus 5.5 的一半）：
| 模型 | 输入（每百万 token） | 输出 | 定位 |
|---|---|---|---|
| Kimi K3.1 Pro | ¥13（$2） | ¥68（$10） | 开源前沿 |
| Kimi K3（上一代） | $3 | $15 | 上代旗舰 |
| Claude Opus 5.5 | $4+ | $20+ | 闭源最强 |
| GPT-6 Astra | $10 | $50 | OpenAI 旗舰 |
缓存命中的输入低至 ¥1.3（$0.2），对 100 万上下文的长对话场景非常划算。
怎么选：它强在终端编程、Agent 任务和极致性价比，弱在绝对智能仍略逊 Opus 5.5。在意成本又需要前沿能力的开发者（尤其原 K3、GPT-6 Astra 用户）值得切换；追求单项极致或重度依赖 OpenAI 生态的可再观望。
2. MiniMax 开源 428B 多模态模型 M3.1 Flash
MiniMax 开源 M3.1 Flash 权重：总参数 428B、激活仅 23B 的 MoE 架构，支持文本、图像、视频联合输入，单次可处理 100 万 token。通过稀疏注意力、量化感知训练和功耗感知调度，推理速度提升近 3 倍、Agent 任务综合成本降 70%，上线 72 小时真实用户处理超 100 万亿 token；代码测试 DeepSWE 达 73.7%，华为昇腾、NVIDIA、AMD 等芯片厂商首日完成适配。
3. Meta 发布 Muse Wonder 系列，重回前沿赛道
Meta 推出 Muse Wonder / Muse Wonder Full，公司称这标志着它重新跻身全球前沿 AI 玩家行列。测评显示 Muse Wonder Full 在法律文档、软件开发专项基准上超越 GPT-6 Astra 和 Claude Fable 5.1，整体能力略低于 Claude Opus 5.5；新增 Active Memory、Active Focus 两项特性，缓解长任务下的目标漂移和错误累积。模型将提供 API，并配套 MuseCode 编程工具。
4. 其他值得关注
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