# Kimi K3.1 Pro：部署與運行模型任務教學

作者：Schnalz.net · 2026年11月5日

https://schnalz.net/zh-HK/ai-guides/kimi-k3-1-pro-how-to-deploy-and-run-model-tasks

> 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。

## 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。

## 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
- **1M** Token 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：Kimi K3 Architecture Explained: How a 2.8T Model Runs Efficiently](https://www.analyticsvidhya.com/blog/2026/10/kimi-k3-architecture/)
- [Hugging Face：moonshotai/Kimi-K3.1-Pro · Hugging Face](https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K3.1-Pro)