大模型网摘V4.1-Flash-1017 对比 Kimi K3.1 Pro：百万上下文两强，按负载选型
10 月的开放权重阵营把 100 万 token 上下文变成了标配：DeepSeek 现役 Flash 档由 V4.1-Flash-1017 快照提供服务，月之暗面则在 10 月 23 日发布了 3T 级的 Kimi K3.1 Pro。两款模型都能一次读进百万 token，但技术路线、计费方式与能力侧重差别不小，值得放在一张表里对比。
规格：两条不同的技术路线
V4.1-Flash-1017 是一个 552B 骨干参数的 MoE 模型。官方技术报告（arXiv:2609.19969）给出的是 CED 因果编码器-解码器架构：解码阶段每 token 激活 16B 参数，预填充阶段只需 8B，明显偏向智能体场景常见的重输入负载；配合 CSA2 跨层 KV 复用与 FP4 KV 缓存，全局 KV 缓存占用压到每 token 890 字节，约为 V4-Flash 的四分之一，持久化 KV 部分经 SWA Bounded Replay 优化后约为前代的八分之一。模型在 45T token 多模态语料上完成预训练，支持图片输入；V4-Pro-0813 则不支持视觉。
K3.1 Pro 走的是吨位路线：3T 级参数开放权重，是 K3（2.8T）加大后训练算力的产物，上下文 1,048,576 token，仅支持思考模式且无法关闭。同场推出的 K3.1 Pro Highspeed 保持同等能力，输出速度约 2-3 倍，配额消耗约为常规版 2 倍。完整权重承诺 11 月 4 日前放出。
基准：不同坐标系下的读数
Flash 档在 DeepSWE v1.1 上 Pass@1 为 77.0%，平均单任务成本约 $0.20。K3.1 Pro 在 Terminal-Bench 4.0 得分 65.7%，同场对比的 GPT-6 Astra 为 58.2%、Claude Opus 5.5 为 66.4%；官方自报的 Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon 得分 61.2%（K3 为 55.95%），3D 方向 BenchCAD 得分 92.7%。需要提醒：两家选用的高难度基准并不相同，数字不能直接换算成能力高低，只能各自与自己赛道里的参照系比。
成本与并发：按量计费对比订阅套餐
deepseek-flash 按量计费，峰谷定价（每百万 token）：输入缓存未命中 $0.15/$0.30（谷/峰），输出 $0.60/$1.20，缓存命中低至 $0.003，并发限额 2500，具体见本站的 API 接入速查。K3.1 Pro 目前主要在 Kimi Code 订阅内使用：Plus 及以上套餐可用，1M 上下文需要 Pro 档；Highspeed 版配额消耗约 2 倍。其按量 API 价格截至发稿未见公开价目，需要以官方平台页面为准。
按负载选型
高并发长文档处理、视觉输入、成本敏感的批处理负载，deepseek-flash 的组合更省心：峰时输出 $1.20/百万 tokens、缓存命中近乎免费、并发 2500。终端编码智能体、超长 horizon 的智能体任务、3D 与游戏创作，K3.1 Pro 的基准读数更有说服力，且 Highspeed 版能缓解思考模型的响应等待。私有化部署方面，Flash 的权重以 MIT 许可开放、即下即用；K3.1 Pro 完整权重尚未放出，许可证与量化细节待官方披露，两者放在一起看的时机要等 11 月初。两款模型的定位差异，也可以放到本站 10 月的 开放权重旗舰规格对照里横向看；同门两档怎么选见 V4-Pro-0813 对比 V4.1-Flash，K3.1 Pro 的发布要点见 发布报道。