Китайська лабораторія штучного інтелекту Moonshot AI випустила Kimi K3.1 Pro у четвер, першу модель у своїй новій серії K3.1 і те, що компанія називає своєю найпотужнішою відкритою моделлю на сьогоднішній день, з вікном контексту в 1 мільйон токенів. Запуск також представляє Kimi K3.1 Pro Highspeed, варіант, за словами компанії, працює в два-три рази швидше, ніж стандартна модель. Обидва доступні одразу на Kimi.ai, Kimi Work, Kimi Code та Kimi API, а повну вагу моделі заплановано опублікувати до 4 листопада.

Випуск припав на важливий момент [гонки відкритих моделей] (https://aibuzzwire.news), через кілька днів після того, як DeepSeek повідомив про раунд фінансування в 15 мільярдів доларів, який посилив конкуренцію між передовими лабораторіями Китаю. Bloomberg охарактеризував запуск як перше велике оновлення Moonshot після його власного «моменту DeepSeek», і модель негайно привернула увагу Hacker News, де за кілька годин вона набрала майже 400 балів.

Четверте місце в Індексі штучного аналізу

Головний результат отримано від Індексу штучного аналізу інтелекту, де Kimi K3.1 Pro набирає 55 балів — стрибок на 11 балів у порівнянні зі своїм попередником, Kimi K3, що ставить його на четверте місце в загальному заліку. За даними Artificial Analysis, лише три запатентовані моделі займають вищу позицію: Claude Opus 5.5 від Anthropic на 58 місці, Claude Sonnet 5.5 на 56 місці та Muse Wonder Full на 56 місці.

Розрив має найбільше значення для того, що станеться далі. Якщо Moonshot надішле ваги за графіком до 4 листопада 2026 року, K3.1 Pro стане моделлю з відкритими вагами, яка набрала найвищих балів, скоротивши відстань між найкращими відкритими та пропрієтарними моделями з 12 балів до 3 — якщо припустити, що протягом наступних тижнів нічого більше не зміниться.

Decoder повідомив, що кількість параметрів залишається на рівні 2,8 трильйона, тоді як Moonshot описує систему як версію Kimi K3 після навчання, побудовану зі значно більшим обчисленням після навчання. Компанія стверджує, що провела широкомасштабне спільне підсилювальне навчання в сотнях низьких доменів, переробивши фреймворк RL, довгоконтекстний висновок та інфраструктуру ізольованого програмного середовища таким чином, щоб кожен крок обчислення забезпечував стабільну віддачу.

Agentic Coding — це зірка шоу

Найсильніші переваги K3.1 Pro виявляються в агентських завданнях. На Terminal-Bench 4.0, який оцінює агенти кодування для реалістичних завдань терміналу з обмеженими ресурсами, модель набирає 65,7% — випереджає OpenAI GPT-6 Astra з 58,2% і трохи відстає від Claude Opus 5.5 з 66,4%. На перспективу, Kimi K3 отримав лише 13% у тому ж тесті.

На внутрішньому тесті Moonshot Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon, який вимірює багатоетапне виконання та наскрізне вирішення проблем у різних областях інженерії, K3.1 Pro набирає 61,2% проти 55,95% у K3. За агентним тестом GDPval-AA, який відстежує Artificial Analysis, модель досягає 1846 Ело — на 312 балів вище K3 і в межах досяжності Claude Opus 5.5 на 1866 і Muse Wonder Full на 1857.

Рівень галюцинацій також різко знизився. У внутрішньому дослідженні компанії Kimi Hallu Bench Hard рівень галюцинацій знизився з 23,4% з K3 до 8,3% — хоча Moonshot попереджає, що тест є навмисним стрес-тестом, а не показником загального рівня помилок, і GPT-6 Astra все ще лідирує з показником 5,5%.

3D-сцени, ігрові механізми та фінансові дослідження

Крім необроблених тестів, Moonshot позиціонує K3.1 Pro як творчий і професійний інструмент. Компанія продемонструвала модель створення повного досвіду на ігрових движках, включаючи Unity, Unreal Engine і Godot, поєднуючи їх із веб-пошуком і генерацією 3D. Відповідно до технічного блогу компанії, його інтерфейсний вихід — інтерактивні сцени Three.js і 3D-ресурси — демонструє сильнішу композицію, типографіку та анімацію, ніж його попередник.

Moonshot також повідомляє про успіхи у внутрішніх фінансових тестах: K3.1 Pro покращив на 7,2 бала у фінансовому моделюванні та на 11,6 бала у фінансових дослідженнях порівняно з K3, а також перевершив усі протестовані моделі в тесті офісних завдань OfficeQA Pro v2. Як і у випадку з усіма внутрішніми оцінками, які повідомляють постачальники, незалежна перевірка буде справжнім випробуванням.

Ціни впали на 33%

Поряд зі збільшенням можливостей Moonshot знизив ціни. K3.1 Pro коштує 2 долари США за мільйон вхідних токенів і 10 доларів США за мільйон вихідних токенів, з кешованим введенням у 0,20 долара — це приблизно на 33% менше, ніж ціна K3 API, згідно з The Decoder. Високошвидкісний варіант використовує 4 долари США за мільйон вхідних токенів і 20 доларів США за мільйон вихідних токенів в обмін на швидший висновок у два-три рази.

Така ціна ставить K3.1 Pro значно нижче флагманських рівнів пропрієтарних моделей, за якими він зараз займає перше місце в таблицях лідерів, і це поєднання значною мірою пояснює ентузіазм спільноти розробників. Для команд, які виконують агентські робочі навантаження, які спалюють мільйони токенів, різниця між 10 і 25 дол. США за мільйон вихідних токенів швидко зростає.

Чому листопадовий випуск ваги має значення

Реліз відкритої ваги, запланований на 4 листопада, є, мабуть, справжньою опорною точкою історії. Обважнювачі Kimi K3 з’явилися на Hugging Face на початку цього року за дозвільною ліцензією, і їх швидко взяли на озброєння підприємства, які розгортають самостійно. Якщо K3.1 Pro постачатиметься, як і було обіцяно, із збереженням четвертого місця, він надасть розробникам модель, яку можна завантажувати, на відстань до Claude Opus 5.5 — важливого рубежу, якого раніше не було у відкритому випуску.

Суперники не стоять на місці. Повідомляється, що DeepSeek зростає більш ніж вдвічі, ніж початкова ціль, остання серія Qwen продовжує публікувати високі відкриті цифри, а західні лабораторії продовжують рухати власну стелю. Але траєкторія чітка: розрив, який цього тижня склав 12 пунктів за індексом штучного аналізу, може вимірюватися однозначними цифрами — або навіть менше — до кінця року.

На даний момент K3.1 Pro і K3.1 Pro Highspeed працюють на споживчих продуктах і API Kimi, із зворотним відліком ваги до 4 листопада.

---

Будьте попереду ШІ

Отримуйте останні новини штучного інтелекту, аналіз і прориви — усе в одному місці.

Читати більше новин AI →