Модель Kimi K3.1 Pro с открытыми весами от Moonshot AI, выпущенная 2 11: прошла пост-обучение методом крупномасштабного совместного обучения с подкреплением на базе Kimi K3, являясь первой моделью серии K3.1. Архитектура MoE, общее количество параметров — 2.8T, активация на токен — 104B; нативная поддержка текстового и графического ввода (визуальный энкодер MoonViT-V2), контекстное окно — 1,048,576 токенов. Веса оптимизированы с помощью обучения с учетом квантования до формата MXFP4 (активации в формате MXFP8). По сравнению с K3, слои Gated MLA с полным вниманием заменены на Gated DSA (разреженное внимание DeepSeek), что повышает эффективность при работе с длинным контекстом. Официально заявлено о значительном улучшении в программировании, создании 3D-контента, финансовых исследованиях, фактической точности и агентных возможностях. За последние 7 периодов не включалась.
Рост рейтинга: 499 · Лайки: 510 · Количество загрузок: 797
Обоснование
- В официальных результатах (при максимальной интенсивности рассуждений) лидирующие позиции занимают задачи по длительному программированию и агентные тесты: SWE Marathon v1.1 51.7, HLE-Full с инструментами 70.0, Agents' Last Exam 43.2, OfficeQA Pro v2 64.4 — все они показывают лучшие результаты в таблице; Terminal-Bench 4.0 65.7, OSWorld V2.1 79.6 близки к показателям Claude Opus 5.5 из таблицы: 66.4 / 81.8; BrowseComp 92.1.
- Официально заявлено о снижении уровня галлюцинаций: на внутреннем бенчмарке Kimi Hallu Bench Hard (с инструментами, чем ниже, тем лучше) получен результат 8.3, который в таблице ниже только у GPT-6 Astra (5.5), тогда как DeepSeek-V4.1-Flash-1017 показывает 23.3.
- Детали архитектуры и настроек оценки опубликованы подробно: 93 слоев (69 слоя KDA + 24 слоя Gated DSA), 896 экспертов, из которых на каждый токен выбирается 16 плюс 2 общих эксперта; размер словаря — 160K. В сносках указаны агентные фреймворки, использованные для каждой оценки (в основном Claude Code или Kimi Code), а также источники сравнительных баллов.
Использование
- Без самостоятельного развертывания: выберите kimi-k3.1-pro на платформе platform.kimi.ai; официально предоставляются интерфейсы, совместимые с OpenAI / Anthropic.
- Самостоятельное развертывание: официально рекомендуются vLLM, SGLang и TokenSpeed; в карточке модели даны ссылки на руководства по развертыванию для каждого из них (например, recipes.vllm.ai/moonshotai/Kimi-K3.1-Pro); репозиторий содержит пользовательский код (configuration_kimi_k3.py, kimi_k3_processor.py и др.).
- Интенсивность рассуждений устанавливается параметром reasoning_effort на верхнем уровне запроса: low / high / max (по умолчанию max); при многоходовых диалогах и вызовах инструментов необходимо возвращать в массив messages полную исходную сообщение от assistant, полученное из API, включая поля reasoning_content и tool_calls; для официальных оценок использовались параметры temperature 1.0 и top_p 0.95.
Риски
- Все результаты основаны на самооценке разработчика, причем 9 пунктов относятся к внутренним бенчмаркам (Kimi Code Bench, Business Operation, PerceptionBench, Kimi Hallu Bench и др.); баллы закрытых моделей могут включать регрессии. Есть также задачи с явно отстающими результатами: Program Bench 31.5 (у Claude Opus 5.5 — 65.0), Terminal-Bench-Science 0.1 38.1 (у GPT-6 Astra — 68.1), HLE-Diamond 39.4 (у GPT-6 Astra — 65.8).
- Очень большой размер модели: в карточке не указаны аппаратные требования; при общем количестве параметров 2.8T, даже с использованием формата MXFP4, модель может работать только на многопроцессорных серверных кластерах, поэтому частным пользователям практически доступен только API; поддерживается только ввод текста и изображений.
- Лицензия представляет собой модифицированную MIT (Kimi K3.1 Pro License): если вы предоставляете модель как сервис и совокупная выручка вашей компании и связанных сторон за 12 месяцев превышает 2,000 млн долларов США, перед коммерческим использованием необходимо заключить отдельное соглашение с Moonshot AI; если месячная активная аудитория продукта превышает 1 млрд или месячный доход превышает 2,000 млн долларов США, необходимо явно указывать Kimi K3.1-Pro в интерфейсе. Внутреннее использование не подпадает под эти два ограничения.