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Kimi 推出 3D Make:K3.1 Pro 可直接操作 Blender、CAD 和 Unreal/Unity/Godot 引擎建模、搭场景、做游戏

月之暗面 Kimi 官方账号 10 月 30 日 03:14(UTC)发布 3D Make,称 Kimi 可连接 Blender 和 CAD 等工具来建模、组装场景和开发游戏,已在 kimi.ai 和 Kimi Work 上线。官方同步发布的 3D 教程说明,K3.1 Pro 经过专门训练,通过 Python 脚本操作 3D 软件,即使没有 MCP 支持的专业软件也能纳入工作流;人物、动物等网格模型则自动调用 Tripo 等扩散模型生成。需要本地软件的插件仅在 Kimi Work 中可用。

Kimi 推出 3D Make:K3.1 Pro 可直接操作 Blender、CAD 和 Unreal/Unity/Godot 引擎建模、搭场景、做游戏

核心要点速览

  • 上线范围:3D Make 已在 kimi.ai 和 Kimi Work 提供,依赖本地软件的插件仅限 Kimi Work
  • 两种建模路线:参数化建模由 K3.1 Pro 写 Python 脚本完成(家具、机械件、建筑),网格建模自动调用 Tripo、Meshy、Hyper3D 等服务
  • 引擎适配:官方称已适配 Unreal Engine、Unity 和 Godot,可导入模型、搭场景、逐步实现玩法
  • 官方案例:K3.1 Pro 发布视频里的天宫场景用 Unreal Engine 5.8 制作,源模型合计 3600 万个三角形,用 Nanite 和 Lumen 渲染
  • 跑分:官方未公布 3D 相关基准,教程也承认部分任务需要多轮修改,骨骼绑定和复杂材质仍是短板
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Kimi 官方就 K3.1 Pro 订阅限流与额度误耗致歉:全体订阅用户一次性返还 25% 月度额度,并下调子 Agent 调用与输出长度

月之暗面官方账号 @Kimi_Moonshot 在 UTC 2026-10-25 20:14 发帖(原帖),承认 K3.1 Pro 订阅计划出现限流和不必要的额度消耗,称「这是我们的问题,本应更早修复」。补偿方案:所有计划的每位订阅用户获得一次性用量重置,返还 25% 月度额度(已用不足 25% 的直接清零),约等于一周用量,用量条将在太平洋时间当天结束前更新。官方同时调整了计划参数,减少不必要的子 Agent 调用和输出长度,让额度更耐用。

核心要点速览

  • 补偿力度:一次性返还 25% 月度额度,约等于 1 周用量(官方原帖)
  • 已用不足 25% 的用户用量直接清零,覆盖所有订阅计划
  • 生效时间:用量条在太平洋时间 10-25 当天结束前更新(约新加坡时间 10-26 15:00)
  • 根因方向:官方称将减少不必要的子 Agent 调用和输出长度,并调整计划参数
  • 背景:K3.1 Pro 于 10-23 发布,API 价格 $2/$10 每百万 token(官方口径)
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关联模型 / 智能体 / 厂商:

2.8 万亿参数 Kimi K3 单请求飙至 842 tok/s!NVIDIA 联合 vLLM 开源 1.2 万行 CuTe DSL 巨型融合内核,GB300 NVL72 交互吞吐暴涨 1.8 倍

vLLM 联合 NVIDIA 正式发布面向月之暗面旗舰模型 Kimi K3(SemiAnalysis 披露达 2.8 万亿参数)的底层解码巨型内核(Megakernel):由 NVIDIA CentML 工程师采用 CuTe DSL 编写的 1.2 万行代码将注意力、MoE 路由与跨卡通信深度融合,将单层内核启动数从 23 个砍至 13 个、单层耗时从 130 µs 压至 69 µs。在 16 卡 NVIDIA GB300 NVL72 上配合 DSpark 投机解码实现 Batch=1 高达 842 tok/s 的极速输出(提速 1.73 倍),并在 SemiAnalysis AgentX 负载上实现最高 1.8 倍的 P90 单用户交互吞吐提升(突破 403.2~423 tok/s/user),下一步将适配 DeepSeek-V4.1-Flash 与 GLM-5.3。

2.8 万亿参数 Kimi K3 单请求飙至 842 tok/s!NVIDIA 联合 vLLM 开源 1.2 万行 CuTe DSL 巨型融合内核,GB300 NVL72 交互吞吐暴涨 1.8 倍

核心要点速览

  • NVIDIA CentML 联合 vLLM 为 2.8 万亿参数 Kimi K3 打造 1.2 万行 CuTe DSL 解码巨型内核,将单层内核数从 23 个减至 13 个、单层耗时从 130 µs 压至 69 µs
  • 在 16 卡 NVIDIA GB300 NVL72 上配合 DSpark 投机解码实现 Batch=1 高达 842 tok/s 输出(提速 1.73 倍),无投机 Batch=1 达 256.4 tok/s(提速 1.88 倍)
  • 在 SemiAnalysis AgentX 基准上将 P90 单用户交互吞吐提升至最高 403.2~423 tok/s/user(最高 1.8 倍提升),DeepSeek-V4.1-Flash(PR #61868)与 GLM-5.3 支持即将合入
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关联模型 / 智能体 / 厂商:

月之暗面 Kimi K3 席卷海外市场,公司估值突破 500 亿美元大关

月之暗面(Moonshot AI)凭借最新一代长程推理模型 Kimi K3 在全球开发者社区的热度飙升,公司估值已突破 500 亿美元大关,成为亚洲估值最高的独立 AI 独角兽企业。多家国际主流顶级主权基金与风投机构积极参与其最新轮次,Kimi 在超长上下文代码重构与科研分析上的留存率创下新高。

核心要点速览

  • Kimi K3 在长程上下文数学计算、跨语言代码重构与深度逻辑链上实现重大飞跃
  • 公司估值突破 500 亿美元,标志着中国独立大模型力量进入全球科技顶级阵营
  • 国际用户与开发者 API 调用量爆发式增长,构建了高粘性的长程智能体生态
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关联模型 / 智能体 / 厂商:
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月之暗面 Kimi k1.5 开放千万行代码库混合检索 API:代码语义搜索响应压降至 80 毫秒

月之暗面(Moonshot AI)面向企业开发者开放了基于 Kimi k1.5 的超大规模代码混合检索 API(Hybrid Code Search)。结合向量密集语义表征与稀疏 AST 关键词倒排索引,该接口在面对超过 1,000 万行超大单体仓库时,符号定位与跨文件调用链检索延迟缩短至 80ms 以内。

核心要点速览

  • 融合密集向量与稀疏 AST 语法树倒排索引,精准解决跨模块重名方法与宏定义混淆问题。
  • 针对 1,000 万行以上的超大代码仓库,语义级符号召回耗时稳定在 80ms 以内。
  • 开放标准 REST 与 gRPC 协议,可作为企业内部 AI 编程助手与 Code Review 系统的检索底座。
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