Kimi K3.1 Pro 是代理式网络防御领域新的 #1 公开可用模型，在 Artificial Analysis Cyber Index 上仅次于受信任访问模型 GPT-6 Sol（Daybreak Blue）

@Kimi_Moonshot 的 Kimi K3.1 Pro 在 Artificial Analysis Cyber Index 上得分 64%，领先此前领先的公开可用模型 DeepSeek V4.1 Flash 1017（57%）7 分，落后 GPT-6 Sol（Daybreak Blue，max，69%）5 分，后者仅通过 OpenAI 的受信任访问计划提供。一旦 K3.1 Pro 的权重发布，K3.1 Pro 也将成为网络防御领域领先的开源权重模型。

Artificial Analysis Cyber Index 衡量代理式网络防御任务上的能力，由三个基准组成：CWE-Bench-AA、DeepsecBench-AA 和 CyberGym-E2E-AA。该指数主要通过模型公开可访问的 API 进行评估，反映开发者可用的网络能力。

来自 OpenAI、Anthropic 和 Google 的专有模型可能具有更强的网络能力，但因安全拒答而失分：通过 OpenAI 受信任访问计划提供的 GPT-6 Sol（Daybreak Blue，max）比其公开版本高 32 分。Kimi K3.1 Pro 未遇到任何安全拒答。

关键结果：

➤ #1 公开可用模型、总排名 #2：Kimi K3.1 Pro 得分 64%，较 Kimi K3（41%）提升 23 分，并领先 DeepSeek V4.1 Flash 1017（57%）。仅受信任访问的 GPT-6 Sol（Daybreak Blue，max，69%）得分更高

➤ CyberGym-E2E-AA 得分在所有模型中最高：K3.1 Pro 在 CyberGym-E2E-AA 上得分 95%，领先 GPT-6 Sol（Daybreak Blue，93%）以及下一个公开可用模型 Mistral Large 4（82%）。在 DeepsecBench-AA 上，K3.1 Pro 得分 37%，落后于 GPT-6 Sol（Daybreak Blue，48%）和 GPT-6 Sol（46%）。在 CWE-Bench-AA 上得分 61%，落后 GPT-6 Sol（Daybreak Blue，65%）4 分，DeepSeek V4.1 Flash 1017 以 69% 领先

➤ 尽管 token 价格更低，每任务成本仍增加 15%：K3.1 Pro 的每任务成本为 $2.81，高于 GPT-6 Sol（Daybreak Blue，max，$1.77）和 DeepSeek V4.1 Flash 1017（$0.42）。Kimi K3.1 Pro 每 token 比 Kimi K3 便宜 33%（每 1M 输入/输出 token 为 $2/$10 对 $3/$15），但使用的输入 token 约为 2 倍，导致每任务成本高出 15%（$2.81 对 $2.45）