月之暗面被曝筹备新旗舰 Kimi K3.1：内部代码现 k3d1-agent 标识，或于 10 月发布

一段内部 JSON、一个被红框圈住的「k3d1-agent」标识符，是目前公开报道里关于月之暗面下一款旗舰模型的核心证据。（凤凰网科技转载）称，科技媒体于 9 月 23 日发文，指月之暗面（Moonshot AI）正在筹备继今年 7 月发布的旗舰 Kimi K3 之后的下一款旗舰模型 Kimi K3.1，依据是 X 用户在据称是月之暗面内部的 JSON/API 响应（JSON 为常用的数据交换格式，API 即应用程序接口）中发现的模型标识。

据转述的配置片段，K3.1 可能提供 Low、High、Max 三档推理强度（reasoning effort），支持最高 100 万 token（词元）的「Extra Long」超长上下文，并带有 Agent（智能体）模式与 Swarm 多智能体选项。在这条消息目前的传播链条里，还没有任何来自月之暗面的官方声音，功能清单和发布时间都可能变动或有误。

消息从一条推文开始

北京时间 9 月 23 日 22:23，@MaxForAI 发帖：「K3.1 已确认泄露！！Coming Soon～」，附一张深色背景的代码截图。约两个半小时后（美东时间 9 月 23 日 12:56），Wccftech 发布报道，作者 Rohail Saleem 把这段被指为月之暗面内部的 JSON/API 响应列为核心证据，称这是月之暗面准备推出下一代模型「至今最清楚的信号」。

发帖人的身份和措辞都需要留意：@MaxForAI 的账号简介自称是 lobehub 的「Head of hype」（造势负责人），有约 4 万名关注者，并非月之暗面的官方人员；推文里的「已确认泄露」只是发帖人的说法，截图是否真的出自月之暗面内部系统，目前没有独立验证。Wccftech 标题用的词也是「teased」（露出端倪），而不是「confirmed」。

截图里的配置：推理档位、上下文与「AI 团队」

从截图和两家媒体的转述看，这段配置片段包含这些信息：

模型标识符：除了被红框标出的「k3d1-agent」，同一片段里还有「k2d6-agent」等名称，说明这份配置清单不止一个模型条目。Wccftech 认为 k3d1-agent 直接指向 Kimi K3.1。
推理强度：reasoningEffortOptions 字段列出 REASONING_EFFORT_LOW、REASONING_EFFORT_HIGH 与 REASONING_EFFORT_MAX 三档，Max 档的显示名就叫「Max」；片段中还有 defaultReasoningEffort（默认推理强度）字段。
上下文长度：一档标注 CONTEXT_LENGTH_L，显示名为「Standard」；另一档显示名为「Extra Long」，标注「Up to 1M tokens; consumes more credits」——即最高 100 万 token，但要消耗更多 credits（平台用量额度）。
Agent 与任务模式：modelId 为「k3-agent-swarm」的条目写着「Assign a task to your AI team...」（把任务分配给你的 AI 团队），附近还有「search, batch processing, and more in one go」（一次性完成搜索、批处理等多项任务）的字样。IT之家把这些概括为 Agent 智能体模式、Swarm 多智能体协作，以及搜索、批处理等任务模式。

泄露之前的圆周率彩蛋

在 9 月 23 日的推文之前，K3.1 的名字已经出现过。，当天早上 @Kimi_Moonshot 官方在知乎前沿（@ZhihuFrontier）突然发了一串没有任何解释的数字：415926535897932384626433832795……正好是圆周率 3.1415926535897932384626433832795……去掉开头「3.1」之后的部分。他把这个谜语解读为「Kimi K3.1」的预告，同时写明：官方还没正式公布 K3.1，官网和文档里的旗舰模型仍然是 K3。

，@MaxForAI 又汇总了一份「未来几天内（也就是中秋/国庆假期前）」可能发布的模型名单，国产模型部分包括 Kimi K3.1、Qwen-4、DeepSeek-V4.1 Pro 等。

前作 Kimi K3：KDA 架构与 DeepSeek 的效率竞争

据 IT之家援引的官方资料，Kimi K3 于 2026 年 7 月发布，是月之暗面目前公开推出的旗舰模型，拥有 2.8 万亿参数、原生视觉能力和 100 万 token 上下文窗口，采用 Kimi Delta Attention（KDA）、Attention Residuals 和稀疏 MoE（专家混合）等架构设计。

Wccftech 在报道里回顾了 KDA 的做法：模型前几层只用一块大小固定的「便签」维护滚动摘要，KV cache（键值缓存）不会随上下文变长而持续膨胀；每隔四层再对全部上下文做一次压缩快照，需要时展开查看，以此大幅降低显存占用。Wccftech 称，K3 在今夏发布时因这种新颖的 KV cache 架构引起轰动；但此后 DeepSeek 发布的 V4.1 Flash 用 CED（因果编码器-解码器）、CSA2（压缩稀疏注意力 2）、FP4 量化与 SWA Bounded Replay 等设计，把 KV cache 压到了每 token 890 字节。在 Wccftech 看来，K3.1 会做出哪些增量改动来应对这种效率优势，是接下来值得观察的问题。

时间口径不一，功能清单未经证实

把消息链摆开：@MaxForAI 的推文 → Wccftech 的转述报道 → IT之家与凤凰网科技的转载。即便在转述链条内部，时间口径也不统一：Wccftech 原文写的是「预计 10 月前」（before October）上线，IT之家转载时写作「预估会在下月（2026 年 10 月）登场」，@MaxForAI 9 月 20 日的名单则指向「中秋/国庆假期前」。这些都是预期，不是日程表。

功能清单同样只能当作待核对的信息：截图左侧内容被截断，字段含义靠媒体转述。目前相对确定的只有 @MaxForAI 9 月 19 日写下的那句状态——官网和文档里的旗舰模型仍然是 K3。k3d1-agent 到底是什么、这句话今天是否还成立，要等月之暗面的官方说明或实际发布才能有答案。