A Moonshot AI lançou o Kimi K3.1 Pro em 23 de outubro. Trata-se de uma versão pós-treinada do modelo Kimi K3 da empresa, que vem acompanhada de uma variante mais rápida, o K3.1 Pro Highspeed. Ambos têm uma janela de contexto de 1 milhão de tokens. A Moonshot descreve o K3.1 Pro como um modelo de pesos abertos "classe 3T" e afirma que os pesos completos serão publicados até 4 de novembro de 2026.

Onde você pode usá-lo

O K3.1 Pro está disponível no Kimi.ai, nos aplicativos móveis do Kimi, no Kimi Work e no Kimi Code, além da API do Kimi como kimi-k3.1-pro e kimi-k3.1-pro-highspeed. A Moonshot afirma que o Highspeed roda de 2 a 3 vezes mais rápido que o modelo padrão. No Kimi Enterprise, ele vem desativado por padrão no lançamento e precisa ser ativado por um administrador, e a retenção zero de dados está disponível para clientes da API. O anúncio não traz preços da API, número de parâmetros ou a licença dos pesos abertos.

Os números de benchmark da Moonshot

Todos os números abaixo vêm da publicação da própria Moonshot e não foram verificados de forma independente. Vários são de benchmarks internos da Moonshot.

Programação: no Terminal-Bench 4.0, a Moonshot relata 65,7% para o K3.1 Pro, contra 66,4% do Claude Opus 5.5 e 58,2% do GPT-6 Astra.
Alucinações: em seu benchmark interno Kimi Hallu Bench (conjunto difícil, com ferramentas, quanto menor melhor), o K3.1 Pro marca 8,3, uma queda em relação aos 23,4 do K3, contra 5,5 do GPT-6 Astra e 15,0 do Claude Opus 5.5.
Finanças e trabalho de escritório: 64,4 no OfficeQA Pro v2, que a Moonshot classifica como estado da arte, e 57,6 contra 50,4 do K3 em seu teste interno de modelagem financeira.
Modelagem 3D: 92,7 no BenchCAD com ferramentas, atrás do Claude Opus 5.5 (96,2) e do GPT-6 Astra (95,9).

A Moonshot também afirma ter removido dados relacionados a cibersegurança de partes do treinamento para o lançamento de pesos abertos, e que a capacidade cibernética do modelo permanece abaixo dos modelos proprietários de ponta disponíveis publicamente. Em seu teste interno de cibersegurança, o K3.1 Pro marca 81,0, em comparação com 90,5 de uma versão do Kimi treinada sem essa redução.

Para quem isso importa

Se testes independentes confirmarem os números da Moonshot, o K3.1 Pro colocaria um modelo baixável próximo do Claude Opus 5.5 em tarefas de programação. Isso importa principalmente para empresas que querem rodar um modelo em seus próprios servidores em vez de enviar dados para uma API na nuvem. Um modelo deste tamanho é tarefa para um cluster de servidores, não para um notebook.

O que isso significa se você está escolhendo um modelo

Se você quer um modelo aberto que possa hospedar você mesmo, espere pelos pesos e por benchmarks independentes antes de trocar. Até lá, o DeepSeek é uma opção de pesos abertos amplamente usada, e DeepSeek vs ChatGPT mostra como um modelo aberto se compara a um assistente fechado.

Se você precisa principalmente de contexto longo, já pode experimentar o K3.1 Pro no Kimi.ai com um contrato longo ou uma base de código e avaliar os resultados com seu próprio material.