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Kimi K3.1 泄露：3D 成本仅有 GPT-6 Astra 的 1/14！横扫海外视觉三巨头
摘要
15 分钟交付工业级可交互3D 资产，重写视觉大模型的“理科生法则” 作者丨高允毅 编辑丨岑 峰 刚刚，Kimi 官方发布了一段“极具暗示性”的先导片，各种高能科学画面与粒子特效快速切换，有眼尖的网友已经捕捉到画面中的彩蛋“Kimi K3.1”。Kimi K3.1 要来了？这次它带着极强的视觉效果来了，有网友指出官方视频就是 Kimi K3.1 做的。图注：眼尖的网友在画面中找到了亮点“Kimi K3.1”AI 博主 Chris 不仅肯定了即将发布的消息，而且表示他已经实测了一周。他透露，Kimi K3.1在开源 3D 图形库 Three.js 上表现出色，而且这个模型的成本只有 Kimi K3 的 70%，Token 效率全面升级。从 Chris 晒出的实测画面中，可以看到 Kimi K3.1 跑完了一整套 24 小时昼夜环境模拟，从晨光漫射到夜幕沉落，光影过渡帧级精准，环境细节随光线同步流转，全程丝滑无断点。要知道，Three.js 编写的程序是非常消耗资源的，因为它需要实时计算 3D 空间中的顶点、光影和纹理。而 Kimi 这波相当于用纯代码跑出了渲染级画质。01早有伏笔：从匿名打榜到身份浮出实际上，关于 Kimi K3.1 的消息早已有更多细节流出。9 月底，就有开发者在月之暗面 API 平台的配置文件里，发现了“kimi-k3-1”的模型标识。10 月 21 日，Kimi Code 的模型切换列表中，悄悄新增了 K3.1 选项，相当于官方提前给开发者开了小范围测试。10 月下旬，竞技场突然冒出两个战斗力极强的神秘模型，代号 Kibitz 和 Kalmia。其中，Kibitz 在前端与 3D 代码类任务中表现强势。在 "鹈鹕骑自行车" 这类考验空间想象力的渲染任务中，它凭出色的几何和物理直觉，生成了近乎完美的 3D 动态画面与矢量图；在其他的 3D 体素（Voxel）渲染盲测中，又靠对超长指令的精准控制力胜出。值得注意的是，在生成同等复杂度的 3D 代码时，它的 Token 消耗只有国外顶级模型的几十分之一。很快就有开发者通过分词器特征检验，推测出 Kibitz 就是 Kimi K3.1。这完全符合 Kimi 之前的命名规律，K2.5 叫 Kiwido，K2.6 叫 Kiwire，K3 叫 Kivine，K3.1 对应 Kibitz。随后 SGLang 代码库的一个合并请求，又意外泄露了更多细节：K3.1 新增了“Medium 中等思考”分级，思考强度由三档扩为四档，可根据任务难度灵活调度算力，兼顾速度和深度。02各种案例流传：这是一头 3D 猛兽？在 Arena 盲测中，Kimi K3.1 把网页前端与图形渲染上的优势继承下来并进一步放大，在 3D 图形（Three.js/ WebGL）、交互大屏、H5 动态仿真等 6 大细分领域，展现出一定统治力。网上已经有不少一手内测案例流出，网友惊呼："这是一头 3D 猛兽”。要检验大模型的视觉与空间推理能力，AI 圈有个绕不过去的测试“鹈鹕骑自行车”。这个题目看似简单，实则处处是坑。因为这个画面无法参考现成的鹈鹕骑车素材，必须同时理解鹈鹕的解剖结构和自行车的机械逻辑，再把两个完全不相关的概念组合起来，用纯代码算出几何位置。这要考验模型的“概念组合能力