Kimi K3.1 Pro: відкрита модель Moonshot посіла 4-те місце

Китайська Moonshot AI випустила Kimi K3.1 Pro, і це одна з найсильніших моделей, які невдовзі можна буде завантажити й запускати самостійно. Компанія представила її 23 жовтня як свою найпотужнішу модель «класу 3T» з контекстним вікном на 1 млн токенів. Разом із нею вийшла K3.1 Pro Highspeed, яка, за словами Moonshot, працює у два-три рази швидше.

Яке місце в рейтингах

Незалежний сервіс Artificial Analysis дав K3.1 Pro 55 балів у своєму Intelligence Index, тобто 4-те місце, позаду Claude Opus 5.5 (58), Claude Sonnet 5.5 (56) і Muse Wonder Full від Meta (56). Це на 11 балів більше, ніж у Kimi K3. Коли ваги опублікують, K3.1 Pro стане найкращою моделлю з відкритими вагами в цьому індексі, а розрив між найкращими відкритими й закритими моделями скоротиться з 12 до 3 балів.

Найбільший приріст в агентних задачах, де модель сама користується інструментами й виконує багатокрокові завдання. На Terminal-Bench 4.0 Artificial Analysis наміряла 67%, найвищий результат серед протестованих ним моделей (у K3 було 13%). В інших тестах приріст скромніший: Humanity's Last Exam зріс із 47% до 52%.

За даними Artificial Analysis, модель має 2,8 трлн параметрів, з яких активні 104 млрд, приймає текст і зображення, а в API Moonshot коштує $2 за мільйон вхідних і $10 за мільйон вихідних токенів, на третину дешевше за K3.

Хакерські навички свідомо урізали

Найнезвичніша частина анонсу стосується безпеки. Moonshot пише, що знайшла матеріали про кібербезпеку в загальних навчальних даних і задачах для навчання з підкріпленням, і з ними навички пошуку вразливостей різко зростали. Для відкритого релізу компанія прибрала такі дані з обох етапів навчання.

На власному бенчмарку експлойтів Moonshot версія без цих обмежень розв'язувала 90,5% задач, а фінальна модель 81%. Компанія каже, що так її наступальні можливості лишаються нижчими, ніж у закритих флагманів, доступних щонайменше три місяці. Це дані самої Moonshot, тож важлива буде незалежна перевірка. Тим паче цього тижня пошук багів за допомогою ШІ виявив критичні вразливості PHP2Shell.

Чи можна запустити вдома

Навряд. Навіть із 104 млрд активних параметрів модель на 2,8 трлн потребує серверного обсягу пам'яті. Більшість користуватиметься нею через застосунки Kimi чи API, а на домашні комп'ютери зазвичай потрапляють менші дистильовані або квантовані версії від спільноти. Якщо тема нова, почніть з нашого пояснення, що таке моделі ШІ з відкритими вагами, і гіда як обрати ноутбук для локального ШІ.