Moonshot AI a lancé Kimi K3.1 Pro le 23 octobre. Il s'agit d'une version post-entraînée du modèle Kimi K3 de l'entreprise, accompagnée d'une variante plus rapide, K3.1 Pro Highspeed. Les deux disposent d'une fenêtre de contexte d'1 million de tokens. Moonshot décrit K3.1 Pro comme un modèle à poids ouverts de « classe 3T » et indique que les poids complets seront publiés d'ici le 4 novembre 2026.

Où l'utiliser

K3.1 Pro est disponible sur Kimi.ai, dans les applications mobiles Kimi, dans Kimi Work et Kimi Code, ainsi que via l'API Kimi sous les noms kimi-k3.1-pro et kimi-k3.1-pro-highspeed. Moonshot indique que Highspeed fonctionne 2 à 3 fois plus vite que le modèle standard. Dans Kimi Enterprise, il est désactivé par défaut au lancement et doit être activé par un administrateur, et une rétention zéro des données est proposée aux clients de l'API. L'annonce ne précise ni les prix de l'API, ni le nombre de paramètres, ni la licence des poids ouverts.

Les chiffres de benchmarks de Moonshot

Tous les chiffres ci-dessous proviennent de la publication de Moonshot elle-même et n'ont pas été vérifiés de manière indépendante. Plusieurs sont issus des benchmarks internes de Moonshot.

Code : sur Terminal-Bench 4.0, Moonshot rapporte 65,7 % pour K3.1 Pro, contre 66,4 % pour Claude Opus 5.5 et 58,2 % pour GPT-6 Astra.
Hallucinations : sur son benchmark interne Kimi Hallu Bench (ensemble difficile, avec outils, un score plus bas étant meilleur), K3.1 Pro obtient 8,3, contre 23,4 pour K3, 5,5 pour GPT-6 Astra et 15,0 pour Claude Opus 5.5.
Finance et travail de bureau : 64,4 sur OfficeQA Pro v2, que Moonshot qualifie d'état de l'art, et 57,6 contre 50,4 pour K3 sur son test interne de modélisation financière.
Modélisation 3D : 92,7 sur BenchCAD avec outils, derrière Claude Opus 5.5 (96,2) et GPT-6 Astra (95,9).

Moonshot indique également avoir retiré des données liées à la cybersécurité d'une partie de l'entraînement pour la version à poids ouverts, et que la capacité du modèle en matière de cybersécurité reste en retrait par rapport aux modèles propriétaires de pointe disponibles publiquement. Sur son test interne de cybersécurité, K3.1 Pro obtient 81,0, contre 90,5 pour une version de Kimi entraînée sans cette réduction.

À qui cela s'adresse

Si des tests indépendants confirment les chiffres de Moonshot, K3.1 Pro placerait un modèle téléchargeable à proximité de Claude Opus 5.5 sur les tâches de code. Cela concerne avant tout les entreprises qui souhaitent exécuter un modèle sur leurs propres serveurs plutôt que d'envoyer des données vers une API cloud. Un modèle de cette taille nécessite une grappe de serveurs, pas un ordinateur portable.

Ce que cela signifie si vous choisissez un modèle

Si vous voulez un modèle ouvert que vous pouvez héberger vous-même, attendez la publication des poids et des benchmarks indépendants avant de changer. En attendant, DeepSeek est une option à poids ouverts largement utilisée, et DeepSeek vs ChatGPT montre comment un modèle ouvert se compare à un assistant fermé.

Si vous avez surtout besoin d'un contexte long, vous pouvez dès à présent essayer K3.1 Pro sur Kimi.ai avec un contrat long ou une base de code, et juger les résultats sur vos propres données.