本地部署 Kimi K3.1 Pro 的起始预算为800万元，推荐配置预算约为3000万元，建议大家向公司领导申请相应的资金。近期，我对 Kimi K3.1 Pro 进行了实测，并与 DeepSeek、Opus 5.5 和 GPT-6 的表现进行了比较。虽然大家对其性能有不同的看法，但我坚信它的实力不可小觑。

本月，K3.1 Pro 已如期开源，阿里云也宣布完成对灵骏真武 M890 超节点的 Day0 适配。今年7月 K3 开源时，我曾估算过配置需求，当时基于英伟达 H200 测试，需用到8台超节点，预算直指3000万元（当前 H200 的价格显著上涨）。K3.1 Pro 权重发布后，我们来看看本地部署所需的硬件和预算。

K3.1 Pro 的架构主要基于 K3，提升体现在后续训练和跨领域强化学习上。该架构具有2.8T总参数的稀疏 MoE，支持约100万 Token 的上下文窗口，权重原生 MXFP4，实测大小为1.56TB，采用线性和稀疏注意力相结合的混合架构，支持多 Token 预测，优化了长上下文的显存和吞吐性能。本次重构涵盖了训练、推理到沙箱评测的全栈工程，成效显著：在 Terminal-Bench 4.0 上，K3.1 Pro 的成绩为65.7%，优于 GPT-6 Astra 的58.2%，仅次于 Claude Opus 5.5（66.4%），而 Kimi Code Bench 3.0 的成绩也提升至61.2%。

阿里云的超节点 M890 现已完成 K3.1 Pro 的 Day0 适配，并在 vLLM 和 SGLang 框架下实现了全链路验证。针对大规模 MoE 的并行计算，阿里云进行了一系列深度优化，减少了高并发时的访问延迟，并加速了低精度矩阵计算。

对于有意进行本地私有化部署的企业，购买 M890 的数量和预算至关重要。经过调查，电信陕西分公司的一则公告显示，32台真武 M890 的预算为约11942.76万元，单台均价约为373万元。每台服务器搭载8张 OAM 加速卡，显存总计约1152GB，而 K3.1 Pro 的权重为1.56TB，这意味着单台服务器难以承担全部权重，必须考虑多机部署。

我整理出了三种配置方案： 方案一：两台16卡配置，预算约820万至850万元，支持1.56TB权重的存储。但显存使用需谨慎。 方案二：四台32卡配置，预算约1600万元，提供4608GB显存的余量，适合企业级应用。 方案三：八台64卡超节点配置，预算约3100万至3200万元，满足64卡全带宽互联的需求，能够最大限度释放算力。

根据技术博客的建议，建议企业使用64卡以上的超节点以保证性能。