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月之暗面发布 Kimi K3.1 Pro，总参数 2.8 万亿，单次请求激活约 1040 亿，支持百万级 token 上下文，文本与图像输入均可，主打编程与金融研究类智能体任务。同一批消息里还有 Kimi Hosted Agents，把支撑 Agent 运行的 Harness 做成云端服务。
2.8 万亿这个数字怎么看
稀疏激活架构下，总参数决定容量上限，激活参数决定单次推理成本。2.8T 配 104B 激活，比例约 27 比 1，属于比较激进的稀疏设计。好处是能用大容量换效果，坏处是显存占用和调度复杂度上升，对部署硬件不友好。官方称提供英伟达、AMD 与谷歌硬件的首日支持，这句话的信息量比参数更大。
Hosted Agents 解决的问题更实际
企业做 Agent 最烦的不是模型，是那套跑任务的框架：沙箱、会话、重试、工具注册、审计。自建一套要几个月，还要持续维护。托管方案把这块变成服务，给 7 乘 24 小时环境，支持长程任务与多智能体协作，提供 140 多个技能与 30 多个插件，配独立沙箱和网络权限控制，可随时中止会话并导出审计记录。
还有一个 Kimi Inference Hook，在每次推理前按企业规则拦截敏感数据。这个设计比事后脱敏靠谱，属于把合规点前移到入口。
首批给了 8 个金融 Agent 模板
金融场景流程固定、数据敏感、对可追溯要求高，是 Agent 落地最容易出成绩也最容易出事的地方。先做垂直模板而不是通用平台，路线是对的。
提醒
托管意味着代码、数据、执行轨迹都在别人机房里。要过内审的团队，先确认审计导出格式能否对接自己的日志系统，别等上线了才发现拿不出证据链。
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