Moonshot AI випустила Kimi K3.1 Pro: MoE-модель із загалом 2,8 трлн/104 млрд активних параметрів і контекстом на 1 млн

Moonshot AI щойно випустила Kimi K3.1 Pro, першу модель у своїй серії K3.1. Kimi K3.1 Pro — це модель класу 3T із відкритими вагами* та контекстним вікном на 1 мільйон токенів. Команда Moonshot позиціонує її проти найсильніших пропрієтарних моделей у тестах на програмування, агентні можливості та знання. Для розробників вона має дешевше API, ніж K3, а відкриті ваги поки що недоступні. *очікується, що відкриті ваги будуть випущені в листопаді 2026 року.

Коротко

• Розмір: 2,8T загалом, 104B активних параметрів (MoE), контекст на 1 млн токенів.
• Працює на: сьогодні — через Kimi API. Для K3 Moonshot рекомендує суперноди з 64+ прискорювачами, з вагами MXFP4 та активаціями MXFP8. Це не модель для одного GPU.
• Продуктивність: майже на рівні передових пропрієтарних моделей у термінальному програмуванні; поступається їм у наукових термінальних завданнях.
• Найкращий результат: SWE-Marathon — 51,7, попереду всіх моделей у таблиці Kimi (за власними даними).
• Найгірший результат: Terminal-Bench Science 0.1 — 38,1 проти 68,1 у GPT-6 Astra у таблиці Kimi.

Що таке Kimi K3.1 Pro?

Kimi K3.1 Pro — це версія Kimi K3 після донавчання, із набагато більшими обчислювальними ресурсами для донавчання. Команда Moonshot провела спільне навчання з підкріпленням у сотнях прикладних доменів. Для цього команда Moonshot оптимізувала фреймворк RL, інференс із довгим контекстом, інфраструктуру пісочниці та планування розгортання.

Базова архітектура K3 використовує Kimi Delta Attention (KDA) та Attention Residuals (AttnRes). Вона активує 16 із 896 експертів через фреймворк Stable LatentMoE. Модель приймає текст, зображення та відео через API, згідно з документацією швидкого старту.

Команда Moonshot також випустила Kimi K3.1 Pro Highspeed. Згідно з офіційним блогом Moonshot, вона працює у 2–3 рази швидше.

Як Kimi K3.1 Pro показує себе в бенчмарках?

Усі наведені нижче показники надані самою Moonshot за максимального рівня міркувань max, переважно з використанням оболонки Claude Code.

• Програмування: у Terminal-Bench 4.0 K3.1 Pro набирає 65,7%. Це лише трохи нижче за Claude Opus 5.5 із результатом 66,4% у таблиці Kimi. У SWE-Marathon вона лідирує з результатом 51,7, випереджаючи Opus 5.5 із 46,3. У Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon, внутрішньому бенчмарку, модель набирає 61,2 проти 55,95 у K3.
• Наука: Terminal-Bench Science 0.1 є очевидним слабким місцем. K3.1 Pro набирає 38,1 проти 68,1 у GPT-6 Astra та 63,3 у Opus 5.5 у таблиці Kimi.
• 3D і CAD: у BenchCAD з інструментами K3.1 Pro набирає 92,7. Opus 5.5 набирає 96,2, а GPT-6 Astra — 95,9. Без інструментів K3.1 Pro набирає 72,8, майже стільки ж, як Opus 5.5 із результатом 73,0.
• Фінанси: K3.1 Pro демонструє передовий результат 64,4 у OfficeQA Pro v2. У Frontier Finance вона набирає 58,6. У внутрішніх фінансових тестах модель покращила результат K3 на 7,2 бала в моделюванні та на 11,6 бала в дослідженнях.
• Галюцинації: у Kimi Hallu Bench Hard, внутрішньому стрес-тесті, частка галюцинацій на рівні тверджень знизилася з 23,4% (K3) до 8,3%. Це приблизно відповідає падінню на 65%, про яке повідомляє Moonshot. GPT-6 Astra все ще демонструє нижчий показник — 5,5% у тому самому тесті.

Як Kimi K3.1 Pro працює з кіберризиками?

Moonshot вилучила дані, пов’язані з кібербезпекою, із етапів проміжного навчання та RL для випуску з відкритими вагами. На власному xdev-bench-hard нефільтрований чекпойнт розв’язав 90,5% завдань за показником pass@3. Версія K3.1 Pro, що була випущена, розв’язує 81,0%. Moonshot зазначає, що в наступальних кіберзавданнях модель поступається передовим пропрієтарним моделям.

Як розробники можуть отримати доступ до Kimi K3.1 Pro?

Модель доступна на Kimi.ai, Kimi Work, Kimi Code та через Kimi API. Ідентифікатори API — kimi-k3.1-pro та kimi-k3.1-pro-highspeed. Кінцева точка сумісна з OpenAI.

Ціна K3.1 Pro становить $2,00 за вхідні та $10,00 за вихідні дані на мільйон токенів. Звернення до кешу коштують $0,20. Highspeed коштує $4,00 за вхідні та $20,00 за вихідні дані. Ціна самого K3 становила $3,00 та $15,00.

Практичні обмеження з інструкції швидкого старту:

• Режим міркувань завжди увімкнений. Рівень міркувань може бути low, high або max (типове значення — max).
• Температура 1,0 і top-p 0,95 фіксовані.
• Типовий обсяг виводу становить 131 072 токени, а максимальний — 1 048 576.
• Доступ відкривається після мінімального поповнення на $1.
• Вхідні зображення не можуть надходити за публічними URL. Використовуйте base64 або ідентифікатори завантажених файлів.

Як вона порівнюється з конкуруючими моделями?

*Показник узято з порівняльної таблиці Kimi; його не підтверджено на власній сторінці конкурента.

Які є обмеження?

• Ваги ще не оприлюднені, тому самостійний запуск сьогодні неможливий.
• Розмір 2,8T вказує на обслуговування в багатовузловій конфігурації класу супернод.
• У термінальних завданнях із великим обсягом наукового контенту модель відстає від GPT-6 Astra та Opus 5.5 більш ніж на 25 балів.
• Кілька заявлених перемог отримано на внутрішніх бенчмарках.
• Для K3 Moonshot попереджала, що видалення історії міркувань у середовищі дестабілізує вивід. Документація K3.1 Pro також зазначає, що потрібно повертати повне повідомлення асистента.

Ключові висновки

• Kimi K3.1 Pro: 2,8T загалом, 104B активних параметрів, контекст на 1 млн токенів.
• Terminal-Bench 4.0 — 65,7%, на 0,7 бала менше, ніж у Opus 5.5.
• Лідирує в SWE-Marathon із результатом 51,7; значно поступається в Terminal-Bench Science (38,1).
• API коштує $2/$10 за мільйон токенів, що дешевше за K3.
• Очікується, що відкриті ваги з’являться в листопаді 2026 року.

---

Перегляньте офіційний технічний блог, інструкцію швидкого старту API та публікацію про запуск у X. Уся подяка — досліднику цього проєкту. Також підписуйтеся на нас у Twitter і не забудьте приєднатися до нашого субреддіту ML із понад 150 тисячами учасників та підписатися на нашу розсилку. Стривайте! Ви є в Telegram? тепер ви також можете приєднатися до нас у Telegram.

Потрібно співпрацювати з нами для просування вашого репозиторію GitHub АБО сторінки Hugging Face АБО релізу продукту АБО вебінару тощо? Зв’яжіться з нами