Kimi K3.1 洩露：3D 成本僅有 GPT-6 Astra 的 1/14！橫掃海外視覺三巨頭

15 分鐘交付工業級可交互3D 資產，重寫視覺大模型的“理科生法則” 作者丨高允毅 編輯丨岑 峰 剛剛，Kimi 官方發佈了一段“極具暗示性”的先導片，各種高能科學畫面與粒子特效快速切換，有眼尖的網友已經捕捉到畫面中的彩蛋“Kimi K3.1”。Kimi K3.1 要來了？這次它帶著極強的視覺效果來了，有網友指出官方視頻就是 Kimi K3.1 做的。圖注：眼尖的網友在畫面中找到了亮點“Kimi K3.1”AI 博主 Chris 不僅肯定了即將發佈的消息，而且表示他已經實測了一週。他透露，Kimi K3.1在開源 3D 圖形庫 Three.

js 上表現出色，而且這個模型的成本只有 Kimi K3 的 70%，Token 效率全面升級。從 Chris 曬出的實測畫面中，可以看到 Kimi K3.1 跑完了一整套 24 小時晝夜環境模擬，從晨光漫射到夜幕沉落，光影過渡幀級精準，環境細節隨光線同步流轉，全程絲滑無斷點。要知道，Three.js 編寫的程序是非常消耗資源的，因為它需要實時計算 3D 空間中的頂點、光影和紋理。而 Kimi 這波相當於用純代碼跑出了渲染級畫質。01早有伏筆：從匿名打榜到身份浮出實際上，關於 Kimi K3.1 的消息早已有更多細節流出。

9 月底，就有開發者在月之暗面 API 平臺的配置文件裡，發現了“kimi-k3-1”的模型標識。10 月 21 日，Kimi Code 的模型切換列表中，悄悄新增了 K3.1 選項，相當於官方提前給開發者開了小範圍測試。10 月下旬，競技場突然冒出兩個戰鬥力極強的神秘模型，代號 Kibitz 和 Kalmia。其中，Kibitz 在前端與 3D 代碼類任務中表現強勢。在 "鵜鶘騎自行車" 這類考驗空間想象力的渲染任務中，它憑出色的幾何和物理直覺，生成了近乎完美的 3D 動態畫面與矢量圖；在其他的 3D 體素（Voxel）渲染盲測中，又靠對超長指令的精準控制力勝出。

值得注意的是，在生成同等複雜度的 3D 代碼時，它的 Token 消耗只有國外頂級模型的幾十分之一。很快就有開發者通過分詞器特徵檢驗，推測出 Kibitz 就是 Kimi K3.1。這完全符合 Kimi 之前的命名規律，K2.5 叫 Kiwido，K2.6 叫 Kiwire，K3 叫 Kivine，K3.1 對應 Kibitz。隨後 SGLang 代碼庫的一個合併請求，又意外洩露了更多細節：K3.1 新增了“Medium 中等思考”分級，思考強度由三檔擴為四檔，可根據任務難度靈活調度算力，兼顧速度和深度。02各種案例流傳：這是一頭 3D 猛獸？在 Arena 盲測中，Kimi K3.

1 把網頁前端與圖形渲染上的優勢繼承下來並進一步放大，在 3D 圖形（Three.js/ WebGL）、交互大屏、H5 動態仿真等 6 大細分領域，展現出一定統治力。網上已經有不少一手內測案例流出，網友驚呼："這是一頭 3D 猛獸”。要檢驗大模型的視覺與空間推理能力，AI 圈有個繞不過去的測試“鵜鶘騎自行車”。這個題目看似簡單，實則處處是坑。因為這個畫面無法參考現成的鵜鶘騎車素材，必須同時理解鵜鶘的解剖結構和自行車的機械邏輯，再把兩個完全不相關的概念組合起來，用純代碼算出幾何位置。這要考驗模型的“概念組合能力”、“物理直覺能力”、“空間幾何能力”。

圖注：早期模型實測出的亂七八糟的“鵜鶘騎自行車”早期 Claude 3.5 畫出的自行車只是兩個圈加個三角，鵜鶘就是個帶香蕉嘴的圓球，堪稱 “抽象派代表作”。而 Kimi K3.1 的實測結果，直接把難度拉滿。圖注：早期 Claude 3.5 畫的“鵜鶘騎自行車”在網友的實測案例中可以看到，Kimi K3.1 做了一個自行車騎鵜鶘的荒誕堆疊，卻符合一定的物理規律，重心壓得住、車身立得穩。除了鵜鶘，夜空掛著新月，遠處山丘輪廓襯著橙紅色落日餘暉，左側紅白條紋的燈塔射出光束，背景小屋亮著暖光。細節上，海浪、小螃蟹、遠處帆船剪影一應俱全。整個畫面構圖完整、光影層次豐富，所有物體的空間關係完全正確。

更關鍵的是，這不是像素生成的圖片，是模型用代碼一行行算出來的矢量渲染，就像用數學公式完美還原了整個童話場景。對此，網友直言：“這種堆疊構圖+光影層次+物體關係理解，已經不是簡單SVG能隨便糊弄的水平，完成度直接比肩 Opus 5.5，國產模型的前端視覺能力已經殺進第一梯隊。” 有網友直接用 Kimi K3.1 生成了一座中世紀城堡，效果十分驚豔。城堡的細節設計非常豐富：主體是層層疊疊的多層塔樓，塔尖插著旗幟，在風中微微揚起；城門吊橋橫跨護城河，周邊環繞著群山、草地和錯落的民宅。天空中還有飛鳥與浮雲，光線被壓成黃昏最後一抹暖色，打在石牆上形成明暗過渡，整座城堡彷彿 "在一天將盡時懸浮於空中"。

更難得的是，懸浮的巖體、層疊的塔樓、依附的階梯和植被，全都處在同一個空間邏輯裡，彼此自洽。不過這位網友測完後表示“感覺有點像 GPT-6.1 Sol Max”。還有人指出，Kimi K3.1 新增了高級控制功能，有時間控制、渲染質量切換等等，能讓場景效果很豐富。另一個案例是生成一整列能跑的蒸汽火車， Kimi K3.1不僅交付速度極快，而且完成度很高。尤其是，它還能把整列火車 "拆開" 給你看：車頭、車廂、黑色的圓柱形儲氣罐、紅色的車輪，所有部件都被拆解成獨立零件，懸空錯落地懸浮在畫面裡，每個零件形態完整、位置精確，像一張會動的“工程圖”。從 3D 交互工程的角度看，Kimi K3.

1 找到新的能力突破口。海外主流模型大多停留在靜態建模和基礎畫面渲染，Kimi K3.1 則把結構設計、機械聯動、交互邏輯連貫地串在一起，能完整的拆解視圖、動態調速、實時數據追蹤。這些說明模型讀懂了物理工程原理，而不只是在堆視覺。它既保留了 GPT 式的通用理解，也具備 Anthropic 式的深度邏輯推演，這也許正是國產 AI 技術迭代的一條獨特路徑。有網友用 Kimi K3.1 ，15分鐘就完成高精度、交互式3D直升機模型。懂行的人表示，這些都是寶貴的3D資產，能大幅壓縮原型製作週期。鑑於 Kimi K3.1 出色的視覺表現，網友們忍不住拿它和全球頂尖視覺模型一一對比。

在與 GPT-6 Astra 對比中，兩個模型都在《我的世界》造建築，一個搭出機器人造型的建築，一個蓋出球形建築，似乎各有千秋，但 Kimi K3.1 的成本只有 GPT-6 Astra 的約 1/14。圖注：GPT-6 Astra與 Kimi K3.1 挑戰在《我的世界》造建築在與 Haiku 5.5 的對比中，兩個模型同時搭建村莊模型，都包含巨龍襲擊、雷暴和晝夜循環等功能設定，兩者生成時間都是15分鐘，在細節效果不相上下的情況下，不少網友表示更喜歡 Kimi K3.1 的整體視覺效果。不過，在一項 "哪家模型能追上 Claude Opus 5.5" 的實測中，Kimi K3.

1 暴露了明顯短板：它生成的長頸鹿奔跑畫面，動作不符合正常的生物運動軌跡，觀感十分怪異。總體來看，Kimi K3.1 已經證明了中國大模型在 "代碼 + 視覺 + 推理（Reasoning）" 的多模態交叉領域，具備了不輸於美國頂尖閉源模型、甚至在特定實用場景下超越它們的實力。這有望大幅降低各行業開發 3D 與 Agent 應用的門檻，對於開發者做創意應用、企業做可視化項目、團隊做自動化工作流而言，都是福音。03Kimi 的視覺野心：靠代碼卷出一條新路Kimi 的視覺能力之所以這麼猛，核心是它走了一條和傳統文生圖完全不同的路。

簡單說，傳統模型是 "憑印象畫"，容易出現結構崩壞、物體穿模；Kimi 是先寫嚴謹的 3D 圖形學代碼，再渲染出來自查，發現 "輪子扁了"" 顏色不對 " 就自動重寫代碼修正，相當於邊畫邊驗算。

這套能力不是一蹴而就的，Kimi 已經佈局了近兩年： 2024 年 12 月，Kimi 推出 K1 視覺思考模型，首次把強化學習引入視覺領域，在物理、化學圖形題盲測中首次超越國外標杆； 2025 年 4 月，Kimi 開源 Kimi-VL 系列模型，基於 MoonViT 架構，僅 28 億激活參數，就在 MathVision 數學視覺和 OCR 領域打平百億級大模型，解決了 “看圖費算力” 的痛點； 2026 年 7 月，2.

8 萬億參數的 Kimi K3 發佈，直接拿下 Arena 前端代碼競技場全球第一，在數據可視化、交互動效等 6 大前端領域超越頂尖閉源模型，奠定了 Web 3D 與圖形生成的統治力； 如今的 K3.1，從匿名測試的表現看，其在3D與前端場景的優勢有望延續。一方面，Kimi 用不到十分之一的成本，在 3D 交互、前端工程這些高實用價值場景裡，追平甚至局部反超了海外頂尖閉源模型。另一方面，它會重點提升 Agent 長時間連續執行任務的能力。為此，團隊計劃利用後期訓練、電腦操作和真實任務數據，進一步優化模型。

與此同時，據野村證券的報告顯示，月之暗面正在研發一款參數量預計達 5 萬億至 6 萬億的更大模型（外界稱為 Kimi K4）。相比今年 7 月發佈的 Kimi K3，新模型的參數規模接近翻倍。但目前他們正面臨算力不足的最大障礙，具體訓練進度尚不清楚。參考鏈接：https://x.com/Kimi_Moonshot/status/2113445757185606062上車，帶你看遍全球 AI 頂會精華可獨家暢覽：專家演講PPT大會報告全文熱門論文解讀學術新星訪談掃描上方二維碼或點擊「閱讀原文」關注專區。