琳小航AI 日报

Kimi K3.1 Pro 发布：3 万亿参数级开源权重，上下文 100 万 token，权重 11 月 4 日前放出

内容：月之暗面发布 K3.1 系列的第一款模型 Kimi K3.1 Pro，官方称是目前最强的 3 万亿参数级开源权重模型，上下文 100 万 token。同时放出 K3.1 Pro Highspeed，速度是 K3.1 Pro 的 2 到 3 倍。今天已经在 Kimi.ai、Kimi Work、Kimi Code 和 Kimi API 上线，完整模型权重 11 月 4 日前放出。

数据：官方公布的 Terminal-Bench 4.0 得分 65.7%，高于 GPT-6 Astra 的 58.2%，略低于 Claude Opus 5.5 的 66.4%；自家的编程长任务测试 Kimi Code Bench 3.0 得 61.2%，上一代 K3 是 55.95%。这些都是官方自测的数字。

亮点：官方说金融测评 OfficeQA Pro v2 得 64.4 分；内部的幻觉压力测试里，按论点算的幻觉率从 K3 的 23.4% 降到 8.3%，官方特别注明这是压力测试口径，不代表日常的错误率。kimi.ai 上同时新增了 3D Make，可以在线预览、编辑 3D 模型，下载成 3D 打印文件。

Anthropic 建议少用 Subagent，能合并就合并

内容：推文转述 Anthropic 的一篇文章，他们在多个企业项目里发现，单 Agent 加 Skills 的效果常比复杂的多 Agent 架构好，有个客户改成单循环后速度快了约 2 倍。

卡点：合并 Subagent 也会出事。客服系统里合并后延迟是降了，但有一个原本能完成的任务失败了，主 Agent 漏掉了向物流专家确认送达时间这一步，所以每合并一个都要跑端到端评测，看哪些原本通过的任务突然失败。

办法：并行研究、独立验证、Context 隔离这些场景，Subagent 依然有价值。推文说 Anthropic 还开源了一套迁移工具，能分析现有架构，逐步合并 Subagent，并比较改动前后的质量、成本和延迟。

3090 和 4090 的 AI 运算限速被破解，项目已放出

内容：推文说，有人找到 GPU 启动固件里的漏洞，在驱动加载前改掉了控制运算速度的寄存器，把 FP16、BF16 这类 AI 运算的限速放开。3090 的 PyTorch 测试从 75 TFLOPS 提到 135 TFLOPS，4090 的同类运算从约 165 提到 331。

卡点：这些数字是推文作者自己测的，没有第三方复测。改启动固件有风险，动手前要先看项目说明。

763B 的 DeepSeek 量化版，推文说 12GB 显卡能跑

内容：ISTA-DASLab 团队发布 DeepSeek-V4.1-Flash 的非均匀量化版，最低压到 1.75 bpw，约 231GB。推文说单张 12GB 显卡加 46 到 64GB 内存就能跑，Engram 表直接用 SSD 内存映射，不用全部装进内存或显存。

数据：推文测 RTX 3060 上 IQ2_XXS 约 8 到 10 tok/s，并说 IQ2_XXS 在 AIME25、GPQA-Diamond、LiveCodeBench v6 上恢复了原始模型 100% 的分数。

卡点：首次下载要 240 到 270GB 空间，硬盘不够的别装。跑分恢复率是推文转述，没有核对原报告。