Kimi K3.1 Pro：
金融研究与财务建模全面升级

2026 年 9—10 月，全球大模型市场迎来一轮密集更新。9 月，OpenAI 接连推出 GPT-6 Astra、GPT-6 Sol 等模型；Anthropic 也发布了 Claude Opus 5.5 和 Claude Sonnet 5.5。10 月 24 日，Kimi 正式发布 K3.1 系列首款模型 Kimi K3.1 Pro。这是 Kimi 迄今能力最强的 3 万亿级参数模型，支持百万 Token 上下文，重点强化代码、3D 创作、金融研究以及长程 Agent 能力。与此同时，Kimi 还同步推出 K3.1 Pro Highspeed 高速版，在保持相同模型智能水平的情况下，输出速度提升约 2～3 倍。面对不断增加的选择，你更需要知道：新模型能做什么，在哪里体验，完成自己的任务要花多少钱？

QVeris Playground 已接入 Kimi K3.1 Pro 和 Kimi K3.1 Pro Highspeed。打开同一个页面，即可选择两个版本，尝试代码生成、创作构思、文档分析和研究任务；需要外部资料时，还可以结合当前可用的数据服务与工具继续探索。

这篇文章会帮助你选版本、看费用、找到第一个值得尝试的问题。模型能力与接口说明可参阅 Kimi 官方文档。

QVeris 为你提供专业数据与工具的发现、检查和调用入口，也提供可直接体验模型的 Playground。你可以先用 Kimi 写一段代码、整理一份材料，或者拆解一个研究问题；当问题需要外部事实，再寻找适合的数据服务。

QVeris 的 Data & Tools 目录覆盖公司与金融、社交媒体、医药与生命科学、论文与专利、电商产品、贸易和日常服务等类别。无论是查公司财报、整理行业资料，还是了解产品信息，都可以从具体问题出发，确认服务的覆盖范围与调用条件。

需要开展多步骤研究时，可进入 QVerisLab（内测），调整预填的量子计算行业研究任务，围绕数据检索、业绩复盘和来源核验继续展开。

Kimi 提供理解、推理与生成能力；QVeris 提供模型入口和专业数据工具的连接方式。网页体验之后，你还可以通过 QVeris 模型网关与工具接口，把验证过的用法接进自己的应用。

Kimi 官方将本次升级的重点放在代码、3D 创作、金融研究和长程 Agent 能力上。结合 100 万 token 上下文与视觉理解，你可以从下面六类任务开始，找到与工作最相关的用法。模型概览见 Kimi K3.1 Pro 官方说明。

AI 编程：写网页、改代码、解释报错

把页面需求、代码片段或报错信息交给 Kimi，要求它给出实现、修改原因与验证步骤。初次体验可以从一个响应式网页开始，再逐轮调整布局和交互；已有代码也可以让它协助定位问题、检查输入校验或梳理重构思路。官方编程产品的模型配置见 Kimi Code 文档。

3D 建模与创作：从文字需求到场景代码

Kimi 官方展示了空间推理、参数化建模与专业工具脚本能力。你可以在 QVeris 先提出一个 3D 产品展示需求，让 Kimi 拆解尺寸、结构和交互，并生成 Three.js 示例或 Blender 脚本；再放入对应运行环境验证。官方案例与 3D Make 产品说明可查阅 Kimi 技术介绍。

长文档分析：读材料、比观点、提取行动项

处理长篇产品文档、研究材料或多份会议记录时，可以要求 Kimi 按问题提炼重点、比较分歧，并保留章节或段落位置。先在输入框提供需要处理的文本片段；更大规模材料可通过支持的接口组织。文件格式、实际输入额度和接入方式需要结合所用界面确认。

视觉理解：解读图表、界面与参考图

模型支持视觉输入，可用于解释图表、分析界面布局或理解参考图中的关系。做应用接入时，可依据 官方视觉输入示例组织请求，再确认所选网关与客户端支持的格式。只需要文本讨论时，也可以先描述图表或设计目标，让 Kimi 梳理分析步骤。

行业与金融研究：把资料整理成有来源的结论

从竞品功能比较、产品资料梳理，到财报核验与公司研究，都可以让 Kimi 帮你组织问题、比较证据和解释差异。QVeris 提供专业数据服务的发现与调用入口，让需要新资料的任务有机会继续取数，并把来源、时间和缺失项保留在结果里。

Agent 与工具调用：把大问题拆成可检查的步骤

你可以先让 Kimi 列出步骤，再结合可用工具完成查询、核对与汇总；开发者也可把这样的流程接入自己的应用。模型的工具调用能力、QVeris 当前可用工具和运行环境一起决定能完成哪些操作，接口用法见 Kimi 工具调用文档。

新模型的能力介绍已经很丰富，真正开始使用时，入口、版本、资料和费用却仍然需要你逐一确认。QVeris 把这些步骤放到一条更容易继续的使用路径中。

你不必一开始就设计完整 Agent。先完成一个小目标，例如“生成咖啡店网页”“整理产品功能对比”或“核验三个财报指标”，再沿着有效的结果继续。

根据 Kimi 官方文档，K3.1 Pro 支持 1M 上下文、工具调用和结构化输出。Highspeed 的定位是同等智能、更快生成，官方给出的输出速度约为标准版的 2–3 倍。

“更快生成”不等于整项任务同比例加速。一项完整任务还可能包括资料检索、工具响应、代码运行和多轮核对。若你的任务大部分时间花在取数，选择前应观察完整流程。

QVeris 的 Kimi K3.1 Pro 输入价格为 $1.9351／百万 tokens，缓存读取为 $0.1935／百万 tokens。以下为截至 2026 年 10 月 24 日的三方价格，统一使用美元／百万 tokens。QVeris 为用户实际售价；Kimi 官方采用国际站 API 美元报价；OpenRouter 对应其 Moonshot AI 与 Moonshot AI Highspeed 端点。输入指未命中缓存的输入。

相较 Kimi 官方国际站和表中 OpenRouter 端点，QVeris 的输入价格约低 3.25%，缓存读取价格低 3.25%，输出价格约高 1.22%。长材料阅读与长篇生成的成本结构不同，需要结合实际输入、缓存和输出用量比较。查看 QVeris 定价与积分说明，了解可选方案、积分充值及按量计费规则。

Kimi 国内站人民币报价为：Pro 输入 ¥13、输出 ¥68、缓存命中 ¥1.30；Highspeed 分别为 ¥26、¥136、¥1.30，均按百万 tokens 计费。国内与国际站分别定价，这里保留原币种，不以临时汇率换算排名。

读一批材料，再生成一份短摘要，怎么算？

假设使用 100,000 个未缓存输入 tokens 和 5,000 个计费输出 tokens：Pro 在 QVeris 的模型费约为 $0.2441，Kimi 官方国际站和 OpenRouter 均为 $0.2500；Highspeed 在 QVeris 约为 $0.4882，另外两者均为 $0.5000。

如果换成 10,000 个输入与 50,000 个输出 tokens，Pro 的模型费则约为 QVeris $0.5255、OpenRouter $0.5200。输出占比变高，比较结果也会改变。以上是单价演算，不是某项任务的固定账单。

一次完整任务，还需要看哪些费用？

• 模型用量：根据实际计费的输入、缓存命中与输出计算；多轮任务可能继续增加用量。
• 数据和工具：QVeris 的 Discover 与 Inspect 免费，实际调用按能力规则收费。查看 定价与积分说明，并在运行前检查所选工具的费用。
• 平台及缓存费用：OpenRouter Standard 当前对购买 credits 收取 5.5% 平台费；其他方案规则不同。缓存写入也应与读取分开核对，参见 Kimi 计费说明。

上面的演算未计入工具、缓存写入、充值平台费和税费。通过 QVeris 模型网关调用时，模型按实际用量结算为 Credits；最终费用以执行时的规则和账单为准。

价格之外，怎样选择平台？

OpenRouter 提供多模型 Chat、API 与工具调用支持。QVeris 提供模型体验与网关，也把专业数据服务的发现和调用连接到任务中。若你要从写代码继续到产品调研，或从文档阅读继续到财报核验，除了 token 单价，还可以一起比较资料获取、工具调用与接入步骤。

当问题需要模型知识之外的资料，QVeris 的专业数据与工具目录可以帮助你寻找新的输入。下面是可以自行替换主题、范围和时间的任务方向：

• 行业与论文研究：围绕一个技术主题整理资料，比较观点，要求保留论文、机构或原始发布页面。
• 产品与竞品研究：对比产品功能、价格或公开评价，标注资料日期，把可核实的信息与推断分开。
• 内容与品牌分析：根据取得的公开讨论材料整理关注点，再让 Kimi 生成内容选题、说明文案或沟通提纲。
• 日常信息查询：围绕天气、汇率或物流等具体问题，找到匹配服务，再让模型解释返回结果。

到 Data & Tools 发现服务，查看字段、覆盖范围和收费方式后，再选择是否调用。先明确问题，通常比一次性要求一份包罗万象的报告更容易得到可检查的结果。

Kimi 官方发布的内部金融基准覆盖财务建模、金融研究与商业运营。其中，金融研究较 K3 提升 20%，财务建模提升 14%。前者关注能否在证据与截止条件约束下输出可核验的研究结果，后者考察公式联动、财务逻辑与最终工作簿质量。这些是特定基准的模型对比结果，具体任务表现还取决于资料与工具环境。

根据 Kimi 官方技术介绍，在内部事实准确性压力测试 Kimi Hallu Bench Hard 中，K3.1 Pro 的单项事实陈述错误率从 K3 的 23.4% 降至 8.3%。这组结果体现了模型在该测试中的事实准确性改进，也为关注资料核对与来源追溯的研究任务提供了一个评估维度。

该测试刻意聚焦模型容易出错的高难度情形，所报告的数字不代表日常使用中的整体错误率，也不是 QVeris 的独立实测。实际金融任务仍需核对原始资料、报告期和计算口径。

金融研究是 Kimi 本次升级重点之一，也是 QVeris 专业数据工具的重要使用场景。你可以先核验 NVIDIA 最新已披露季度的收入、净利润与经营现金流，要求保留报告期、币种、单位、披露时间与官方来源，再让模型解释变化。现金流若只有年初至今累计值，应保留累计口径。

在 QVerisLab 开始专业金融研究

围绕量子计算行业，在 QVerisLab 中梳理技术路线、商业化进展与竞争格局，将市场一致预期、管理层指引与已披露业绩交叉对照，识别有证据支撑的预期差。研究覆盖财报后的业务路径、催化因素与关键风险，形成业绩复盘、前瞻情景和来源清单；关键数字注明计算口径，事实与判断清晰区分，引用追溯至一手来源。

从财务指标，继续读到原文

想知道管理层如何解释利润率变化，或者风险因素是否新增，可以通过 DataSinking 财报工具查找报告、定位章节并读取正文，再由 Kimi 整理观点与证据。具体路径见 财报检索与章节阅读指南。

从单家公司，继续比较经营表现

比较两家公司时，先统一期间、币种与指标定义，再比较收入增长、利润率与现金流。需要为工作流选择数据源，可阅读 适合 Kimi 的金融数据 API 指南。让每项结论有来源、有口径，才便于继续研究。

1. 打开 QVeris Playground。下方按钮会预填量子计算行业深度研究任务，你可以先调整研究截止日期、覆盖市场和重点公司。
2. 选择 Kimi 模型。在菜单中选择 kimi-k3.1-pro 或 kimi-k3.1-pro-highspeed，确认版本后开始体验。
3. 明确范围，再检查费用。从行业与公司范围、预期差和业绩复盘等要求开始，按页面提示登录，并查看调用前费用信息。
4. 检查结果并继续迭代。核对数字、报告期和一手来源，区分市场一致预期、管理层指引与分析判断。比较两个版本时，保持问题和资料范围一致。

需要 Kimi API 接入时，可查看 QVeris 的 模型网关文档，使用 QVeris API Key 和 OpenAI 兼容接口，模型 ID 以网关可用列表为准。Kimi 的原生参数、视觉输入和工具调用示例见 Kimi 官方 API 文档；接入时同时核对网关对相应参数的支持。

需要连续追问财报细节、快速调整分析框架时，可以选择 Kimi K3.1 Pro Highspeed。它在保持相同模型智能水平的基础上提高输出速度，适合财报快读、指标核验与多轮分析。以 NVIDIA 最新已披露季度为例，先生成结构化业绩摘要，再围绕利润率、现金流和指引继续追问。