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Kimi K3.1 Pro：部署與運行模型任務教學

要運行 Kimi K3.1 Pro，可從 Hugging Face 下載開放權重，並部署在至少具備 1.4 TB GPU 顯存的硬件上，然後配合相容的 agentic 執行框架設定採樣參數。

作者： · 閱讀約 6 分鐘

重點
  • Kimi K3.1 Pro 權重需要跨多張 GPU 具備至少 1.4 TB 顯存。
  • 模型在 2.8 萬億總參數中，每個 token 激活 1040 億參數。
  • 標準基準測試執行採用最高推理努力度、temperature 1.0 及 top-p 0.95。
  • Claude Code 或 Kimi Code 等框架可實現長時程 agentic 任務執行。
本文內容
  1. 什麼是 Kimi K3.1 Pro？
  2. 運行 Kimi K3.1 Pro 需要什麼硬件？
  3. 如何部署及運行 Kimi K3.1 Pro
  4. Kimi K3.1 Pro 的基礎設施權衡是什麼？
  5. Kimi K3.1 Pro 如何處理長上下文窗口？
  6. 常見問題

什麼是 Kimi K3.1 Pro？

Kimi K3.1 Pro 是 Moonshot AI 於 2026 年 10 月 24 日發佈的開放權重原生多模態 agentic 模型。它基於 Kimi K3 基礎架構打造，配備 100 萬 token 上下文窗口，每個 token 運行 1040 億個激活參數。

Kimi K3.1 Pro 概覽
開發商
Moonshot AI
發佈日期
24 October 2026
總參數量
2.8 Trillion
激活參數量
104 Billion
上下文窗口
1,048,576 tokens
支援模態
Text, Image

Moonshot AI 表示，Kimi K3.1 Pro 經過強化學習後訓練，覆蓋數百個下游領域。它專為軟件編碼、3D 創作和金融研究等複雜任務而設計。

運行 Kimi K3.1 Pro 需要什麼硬件？

運行 Kimi K3.1 Pro 需要至少具備 1.4 TB 顯存的多 GPU 硬件配置，以儲存其 4-bit MXFP4 量化權重。由於該模型規模過大，無法載入單一 GPU，其 896 個路由專家分佈在互聯的多張 GPU 上。

1.4 TB模型權重所需 GPU 顯存
8 GPUs最小 DGX B300 節點規模
1MToken 上下文窗口大小

據 Analytics Vidhya 報導，包含 8 張 GPU 的 NVIDIA DGX B300 節點可提供 2.3 TB 總顯存，既能容納權重，又能為上下文記憶留出空間。對於生產規模，系統配置通常部署連接 72 張 Blackwell GPU 的 NVIDIA NVL72 機架。

如何部署及運行 Kimi K3.1 Pro

部署 Kimi K3.1 Pro 包括從 Hugging Face 獲取模型權重、配置分佈式 GPU 節點，以及為 agentic 任務設定執行參數。

完成後

使用推薦的硬件和推理參數配置 Kimi K3.1 Pro，可以在 100 萬 token 上下文中執行長時程 agentic 任務。

  1. 從 moonshotai/Kimi-K3.1-Pro 下的 Hugging Face 官方儲存庫下載開放模型權重。
  2. 配置提供至少 1.4 TB GPU 顯存的硬件，例如 8 GPU 的 NVIDIA DGX B300 節點或 NVL72 集群。
  3. 使用 MXFP4 權定量化和 MXFP8 激活參數載入模型。
  4. 將採樣參數設定為最高推理努力度、temperature 為 1.0，以及 top-p 為 0.95。
  5. 整合 Claude Code 或 Kimi Code 等 agentic 執行框架，以運行代碼編寫、終端執行和研究工作流程。

Kimi K3.1 Pro 的基礎設施權衡是什麼？

運行 Kimi K3.1 Pro 涉及低單個 token 計算成本與高總顯存需求之間的結構性權衡。雖然激活參數路由保持了低計算量，但儲存全部 2.8 萬億權重需要龐大的硬件支援。

適合
  • 使用 1040 億激活參數降低單個 token 計算成本
  • 支援高達 100 萬 token 的超大輸入
  • 在終端代碼編寫和金融研究基準測試中取得高評分
不太適合
  • 高顯存佔用，僅載入權重就至少需要 1.4 TB
  • token 在跨節點專家之間路由時存在 GPU 間傳輸延遲
  • 在較小的 8 GPU 配置上上下文記憶體空間有限

Analytics Vidhya 指出，在生成階段，單個 token 會跨多張 GPU 跳轉以到達指定的專家。這種 GPU 間的通訊使得系統互聯速度對解碼效能至關重要。

Kimi K3.1 Pro 如何處理長上下文窗口？

Kimi K3.1 Pro 通過結合線性注意力層與稀疏注意力機制來處理 100 萬 token 上下文。這種設計防止了顯存成本隨提示長度呈二次方增長。

Kimi K3.1 Pro 架構規格
組件規格細節
總層數93 layers (69 KDA + 24 Gated DSA + 1 Dense)
注意力架構Kimi Delta Attention and Gated DeepSeek Sparse Attention
專家配置896 experts (16 selected + 2 shared per token)
量化精度MXFP4 weights and MXFP8 activations
視覺編碼器MoonViT-V2 (401 million parameters)

該模型將全注意力層替換為 69 個 Kimi Delta Attention (KDA) 層和 24 個 Gated DeepSeek Sparse Attention (Gated DSA) 層。KDA 利用 128 乘 128 的矩陣狀態和糾錯 delta 法則更新上下文記憶，避免記憶體無限制膨脹。

常見問題

可以在哪裏下載 Kimi K3.1 Pro？
Kimi K3.1 Pro 的開放模型權重發佈於 Hugging Face，儲存庫路徑為 moonshotai/Kimi-K3.1-Pro。用戶可以直接從 Hugging Face 下載權重進行私有化部署。
運行 Kimi K3.1 Pro 需要多少 GPU 顯存？
Kimi K3.1 Pro 需要至少 1.4 TB 的 GPU 顯存來容納其 4-bit MXFP4 權重。Moonshot AI 和 Analytics Vidhya 表示，具備 2.3 TB 顯存的 8 GPU DGX B300 節點或 NVL72 機架等系統均為合適的硬件平台。
Kimi K3.1 Pro 每個 token 激活多少個參數？
Kimi K3.1 Pro 擁有 2.8 萬億總參數，但對任何單個 token 僅激活 1040 億參數。其混合專家 (Mixture-of-Experts) 路由在 896 個總專家中選擇 16 個路由專家以及 2 個共享專家。
使用 Kimi K3.1 Pro 時應採用哪些採樣設定？
Kimi K3.1 Pro 的官方評測基準採用最高推理努力度、1.0 的 temperature 設定及 0.95 的 top-p。Agentic 工作流可將這些推理參數與 Claude Code 或 Kimi Code 等框架配合使用。
Kimi K3.1 Pro 支援圖像輸入嗎？
是的，Kimi K3.1 Pro 是一個原生多模態模型，支援文字和圖像輸入。它整合了包含 4.01 億參數的 MoonViT-V2 視覺編碼器。

資料來源：Analytics Vidhya · Hugging Face

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