23 октября Moonshot AI выпустила Kimi K3.1 Pro — дообученную версию своей модели Kimi K3 — вместе с более быстрым вариантом K3.1 Pro Highspeed. У обеих контекстное окно 1 млн токенов. Moonshot называет K3.1 Pro открытой моделью «класса 3T» и обещает опубликовать полные веса до 4 ноября 2026 года.

Где ей пользоваться

K3.1 Pro доступна на Kimi.ai, в мобильных приложениях Kimi, в Kimi Work и Kimi Code, а также через Kimi API под именами kimi-k3.1-pro и kimi-k3.1-pro-highspeed. По словам Moonshot, Highspeed работает в 2–3 раза быстрее стандартной версии. В Kimi Enterprise модель на старте выключена, её включает администратор; для клиентов API доступен режим без хранения данных. Цен на API, числа параметров и лицензии открытых весов в анонсе нет.

Цифры Moonshot

Все результаты ниже взяты из поста самой Moonshot и независимо не проверялись. Часть из них — внутренние тесты компании.

Программирование: на Terminal-Bench 4.0 Moonshot приводит 65,7% у K3.1 Pro против 66,4% у Claude Opus 5.5 и 58,2% у GPT-6 Astra.
Галлюцинации: на внутреннем Kimi Hallu Bench (сложный набор, с инструментами, чем меньше, тем лучше) у K3.1 Pro 8,3 против 23,4 у K3, 5,5 у GPT-6 Astra и 15,0 у Claude Opus 5.5.
Финансы и офисная работа: 64,4 на OfficeQA Pro v2 — Moonshot называет это лучшим результатом — и 57,6 против 50,4 у K3 на внутреннем тесте финансового моделирования.
3D-моделирование: 92,7 на BenchCAD с инструментами — после Claude Opus 5.5 (96,2) и GPT-6 Astra (95,9).

Moonshot также пишет, что для открытого релиза убрала данные по кибербезопасности из части обучения и что в этой области модель уступает общедоступным закрытым передовым моделям. На внутреннем тесте по кибербезопасности у K3.1 Pro 81,0 против 90,5 у версии Kimi, обученной без такого ограничения.

Кому это важно

Если независимые тесты подтвердят цифры Moonshot, K3.1 Pro станет моделью, которую можно скачать и которая близка к Claude Opus 5.5 в задачах программирования. Важнее всего это компаниям, которые хотят запускать модель на своих серверах, а не отправлять данные в облачный API. Модель такого размера — задача для серверного кластера, а не для ноутбука.

Что это значит, если вы выбираете модель

Если вам нужна открытая модель для собственного хостинга, дождитесь весов и независимых тестов, прежде чем переходить. А пока распространённый открытый вариант — DeepSeek; как открытая модель выглядит рядом с закрытым ассистентом, показывает сравнение DeepSeek и ChatGPT.

Если вам в первую очередь нужен длинный контекст, K3.1 Pro уже можно попробовать на Kimi.ai — загрузите длинный договор или кодовую базу и оцените результат на своём материале.