Kimi K3.1 Pro: открытая модель Moonshot заняла 4-е место

Китайская Moonshot AI выпустила Kimi K3.1 Pro, и это одна из самых сильных моделей, которые скоро можно будет скачать и запускать самостоятельно. Компания представила её 23 октября как свою самую мощную модель «класса 3T» с контекстным окном на 1 млн токенов. Вместе с ней вышла K3.1 Pro Highspeed, которая, по словам Moonshot, работает в два-три раза быстрее.

Какое место в рейтингах

Независимый сервис Artificial Analysis дал K3.1 Pro 55 баллов в своём Intelligence Index, то есть 4-е место, позади Claude Opus 5.5 (58), Claude Sonnet 5.5 (56) и Muse Wonder Full от Meta (56). Это на 11 баллов больше, чем у Kimi K3. Когда веса опубликуют, K3.1 Pro станет лучшей моделью с открытыми весами в этом индексе, а разрыв между лучшими открытыми и закрытыми моделями сократится с 12 до 3 баллов.

Сильнее всего модель выросла в агентных задачах, где она сама пользуется инструментами и выполняет многошаговые задания. На Terminal-Bench 4.0 Artificial Analysis намерила 67%, лучший результат среди протестированных им моделей (у K3 было 13%). В других тестах прирост скромнее: Humanity's Last Exam вырос с 47% до 52%.

По данным Artificial Analysis, у модели 2,8 трлн параметров, из которых активны 104 млрд, она принимает текст и изображения, а в API Moonshot стоит $2 за миллион входных и $10 за миллион выходных токенов, на треть дешевле K3.

Хакерские навыки урезали намеренно

Самая необычная часть анонса касается безопасности. Moonshot пишет, что нашла материалы по кибербезопасности в общих обучающих данных и задачах для обучения с подкреплением, и с ними навыки поиска уязвимостей резко росли. Для открытого релиза компания убрала такие данные с обоих этапов обучения.

На собственном бенчмарке эксплойтов Moonshot версия без этих ограничений решала 90,5% задач, а финальная модель 81%. Компания говорит, что так её наступательные возможности остаются ниже, чем у закрытых флагманов, доступных минимум три месяца. Это данные самой Moonshot, поэтому важна независимая проверка. Тем более на этой неделе поиск багов с помощью ИИ выявил критические уязвимости PHP2Shell.

Можно ли запустить дома

Вряд ли. Даже со 104 млрд активных параметров модель на 2,8 трлн требует серверного объёма памяти. Большинство будет пользоваться ею через приложения Kimi или API, а на домашние компьютеры обычно попадают меньшие дистиллированные или квантованные версии от сообщества. Если тема новая, начните с нашего объяснения, что такое модели ИИ с открытыми весами, и гида как выбрать ноутбук для локального ИИ.