Moonshot AI опубликовала открытую модель Kimi K3.1 Pro
Китайский разработчик ИИ Moonshot AI опубликовал веса мультимодальной модели Kimi K3.1 Pro с 2,8 трлн параметров и контекстным окном в миллион токенов. Модель создана на основе Kimi K3, разработчики заявляют об улучшениях в программировании и агентных задачах.
Разработчик систем искусственного интеллекта Moonshot AI, создающий семейство языковых моделей Kimi, выложил на платформе Hugging Face веса модели Kimi K3.1 Pro. Модель относится к категории open-weight: её обученные параметры доступны для публичной загрузки. Она изначально мультимодальная, то есть работает с текстом и изображениями, и рассчитана на агентные задачи, в которых система самостоятельно выполняет многошаговую работу. Разработчики называют её своей самой мощной моделью в классе примерно в три триллиона параметров.
Архитектура
Kimi K3.1 Pro построена по схеме «смеси экспертов» (Mixture-of-Experts): всего в ней 2,8 трлн параметров, из которых на каждый токен активируется 104 млрд. В модели 896 экспертов, для каждого токена выбираются 16, кроме того, есть два общих эксперта. Контекстное окно составляет 1 048 576 токенов. По сравнению с Kimi K3 слои полного внимания заменены слоями Gated DeepSeek Sparse Attention, чтобы эффективнее обрабатывать длинные тексты. Для работы с изображениями используется кодировщик MoonViT-V2 на 401 млн параметров, а веса квантованы в формате MXFP4.
Результаты
Модель стала первой в серии K3.1 и получена дополнительным обучением Kimi K3 с масштабным обучением с подкреплением в сотнях областей. Разработчики сообщают об улучшениях в программировании, создании 3D-контента, финансовых исследованиях и фактической точности. В опубликованных таблицах тестов модель сравнивается с Claude Fable 5.1, GPT-6 Astra, Claude Opus 5.5, DeepSeek-V4.1-Flash-1017 и GLM-5.3. Например, в тесте Terminal-Bench 4.0 Kimi K3.1 Pro набрала 65,7 балла, а Claude Opus 5.5 — 66,4. В ряде других тестов, включая Program Bench, она уступает конкурентам. Результаты в основном получены самими разработчиками, часть тестов внутренние.
Доступность
К модели можно обратиться через API на platform.kimi.ai, выбрав kimi-k3.1-pro; API совместим с форматами OpenAI и Anthropic. Рекомендуемые движки для запуска — vLLM, SGLang и TokenSpeed. Глубина рассуждений задаётся полем reasoning_effort со значениями «low», «high» и «max», по умолчанию используется «max».
