Компания Moonshot AI в пятницу выпустила Kimi K3.1 Pro — первую модель новой серии K3.1. Согласно техническому блогу компании, она постепенно становится доступной на Kimi.ai, в приложениях Kimi для iOS и Android, в настольном приложении Kimi Work, в инструменте для программирования Kimi Code и в API Kimi. Попробовать модель можно бесплатно: на странице тарифов Moonshot K3.1 Pro указана в бесплатном плане с пометкой «Limited usage» («ограниченное использование») в вебе и в Kimi Work, но сколько именно бесплатного использования это покрывает, не сказано. Для K3.1 Pro Highspeed, которая, по словам Moonshot, быстрее в два-три раза, нужен тариф Pro или выше.
Kimi K3.1 Pro от Moonshot AI
K3.1 Pro — это дообученная версия Kimi K3, вышедшей в июле, на которую потратили заметно больше вычислительных ресурсов на этапе пост-обучения. Moonshot описывает её как модель с архитектурой «смесь экспертов» (mixture-of-experts): 2,8 трлн параметров в сумме, из них 104 млрд активны на каждый запрос, контекстное окно — 1 млн токенов. В тесте Terminal-Bench 4.0, проверяющем кодинг-агентов на задачах в терминале, Moonshot сообщает о результате 65,7%. Claude Opus 5.5 чуть выше — 66,4%, а GPT-6 Astra набирает 58,2%. Это собственные данные компании. В независимом индексе Artificial Analysis Intelligence Index K3.1 Pro получает 55 баллов по словам Саймона Уиллисона (Simon Willison) против 58 у Opus 5.5. Доступ через API стоит 2 доллара за миллион входных токенов и 10 долларов за миллион выходных — на треть дешевле, чем у Kimi K3.
Киберспособности: что убрали из обучения
В блоге необычно много места отведено кибербезопасности. Moonshot сообщает, что по мере масштабирования пост-обучения способность модели находить и эксплуатировать уязвимости стабильно росла. Компания связала это с киберсодержимым в общем обучающем корпусе и с кибер-задачами в средах обучения с подкреплением. Для релиза с открытыми весами компания, по её словам, «выявила и удалила киберданные на обоих этапах обучения», сохранив общие задачи по программированию, нужные модели.
Эффект Moonshot измерила с помощью xdev-bench-hard — внутреннего теста, в котором ИИ-агент должен эксплуатировать недавно раскрытые уязвимости в таком ПО, как ядро Linux и Node.js. Контрольная точка, обученная без этих мер, решила 90,5% задач, а итоговая K3.1 Pro — 81%. То есть способность никуда не делась. По данным The Next Web, исходная K3 на том же тесте набрала 33,3%. Moonshot говорит, что K3.1 Pro по-прежнему уступает закрытым передовым моделям, которые общедоступны не менее трёх месяцев. Ни одна из этих цифр не проверена независимо. Насколько быстро открытые модели догоняют лидеров, в начале октября показала Anthropic, протестировав GLM-5.3.
Открытые веса и риски
Дополнительные усилия связаны с планируемым открытым релизом. Moonshot обещает опубликовать полные веса модели до 4 ноября; по состоянию на воскресенье версии K3.1 на Hugging Face не было. После публикации открытые веса отозвать нельзя, а встроенные защитные механизмы другие люди могут вырезать. Страница на Hugging Face от компании Audn AI уже объявляет о планах убрать защиту K3.1 Pro после релиза, как это было сделано с GLM-5.3. Однако снятие ограничений не вернёт модели возможности, которым она в обучении не научилась. Moonshot пишет, что стремится «не выпускать открытые веса, которые расширят абсолютную границу кибервозможностей», но намерена шаг за шагом поднимать уровень, доступный в открытых моделях.
Модель такого размера всё равно не запустится на обычном ПК или ноутбуке. Поэтому тот, кто пробует K3.1 Pro, работает на серверах Moonshot, а компания упоминает только опцию нулевого хранения данных (zero data retention) для клиентов API. Перед использованием китайских ИИ-сервисов вроде Kimi и DeepSeek стоит заранее оценить, как они обращаются с данными.
