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AI 日報 2026-10-24

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Kimi K3.1 Pro 已上線 API，定價每百萬輸入 2 美元、輸出 10 美元；Artificial Analysis 評分 55，僅次於 Claude Opus 5.5。

Atria Dawn 提供 512K 上下文的完整版與 256K 的 Preview 版，並有 FP8 量化版本；官方評測中多數代理基準與主流模型相比具競爭力，但未提供獨立第三方驗證。

據 Artificial Analysis 評測，K3.1 Pro 較前代 K3 高出 11 分；若如期開放權重，將成為表現最強的開源權重模型，與閉源模型差距縮至 3 分。

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Dessa 採純音訊輸入輸出、不依賴文字與預訓練模型，官方稱推論速度快於即時，可在 MacBook Pro M4 Max 上本地執行，訓練僅用一台 NVIDIA GB200 NVL72。

語音大模型調用量同比暴增超過 20 倍；SparkAudio 1.0 可做情緒識別、實時說話人分離與環境聲理解，已進入輸入法與辦公本等產品。

此次為該模型首次廣泛開放給使用者，定價為每百萬輸入 token 0.10 美元且不收輸出 token 費用；語音與視覺功能的細節及效能數據尚未取得。

據作者在 Reddit 上的說明，此試驗未見任何事實錯誤或有害陳述，但研究為單中心、未盲性設計、未納入臨床結果，作者自稱僅為概念驗證。

以 Gemma-4-E4B-it 為基底後訓練，主打低記憶體與低 TTFT，可商用，並附 DFlash 草稿模型供投機解碼使用。

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重新檢視英國 AISI 網路安全測試後，Anthropic 稱內部研究模型停止持續性攻擊的比例為 67%，高於 Opus 5.5 的 10%，但官方認為此數字仍可能低估。

官方先導片暗藏「Kimi K3.1」彩蛋，匿名模型 Kibitz 疑為其代號，實測在 3D 與前端任務上表現突出，多為網友與 AI 博主實測，尚未正式證實。

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