Kimi K3.1 Pro: что изменилось по сравнению с K3

Через три месяца после K3 Moonshot выпустила её дообученную версию. Архитектура прежняя, вычислений на обучение с подкреплением заметно больше. Что это дало в тестах, сколько стоит и когда ждать веса.

Коротко о релизе

Kimi K3.1 Pro вышла 23 октября 2026 года и в тот же день стала доступна во всех продуктах Moonshot: в чате на kimi.com, мобильных приложениях, десктопном Kimi Work, консольном Kimi Code и в API. Это первая модель новой серии K3.1, вместе с ней выпущен ускоренный вариант Highspeed.

Архитектуру отдельно разработчик не расписывает: K3.1 Pro описана как дообученная K3, поэтому параметры, слои и механизм внимания у неё те же, что в спецификации K3. В документации платформы она названа самой сильной моделью Moonshot класса «3 триллиона» с открытыми весами — с оговоркой, что сами веса ещё впереди.

Что нового против K3

Главное отличие не в конструкции, а в обучении. Moonshot пишет, что потратила на дообучение существенно больше вычислений и вела обучение с подкреплением сразу на сотнях прикладных областей. Ради этого пришлось переделать весь стек: фреймворк RL, инференс на длинном контексте, песочницы, расписание прогонов и общую площадку для проверки качества сред. Цель — чтобы каждая новая порция вычислений давала предсказуемый прирост, а не скачки. По словам разработчика, рост получился во всех областях, а не в одной-двух.

На практике выделены четыре направления.

• Код. От мелких правок в живом репозитории до сборки проекта целиком. Отдельно подчёркнута работа с игровыми движками Unity, Unreal Engine и Godot и с Three.js — с более аккуратной вёрсткой, анимацией и композицией, чем у K3.
• 3D. Модель восстанавливает объект по описанию, эскизу или фото и пишет скрипты для Blender и CAD-программ напрямую, без MCP-коннекторов. В чате и приложении к этому добавлен раздел 3D Make: модель можно покрутить, поправить и выгрузить под 3D-печать.
• Финансы. Сквозные задачи: модели в таблицах, исследования с проверяемыми источниками, анализ отчётности. Во внутренних тестах Moonshot прирост против K3 — 7,2 пункта на финансовом моделировании и 11,6 на финансовых исследованиях, а в симуляции управления бизнесом результат вырос примерно в 4,2 раза.
• Фактическая точность. Во внутреннем стресс-тесте Kimi Hallu Bench Hard доля ошибочных утверждений упала с 23,4% у K3 до 8,3%, а ответов хотя бы с одной ошибкой стало в 2,4 раза меньше. Разработчик оговаривает, что выборка нарочно собрана из трудных случаев и это не средняя частота ошибок в обычной работе.

Результаты тестов

Цифры ниже опубликовал сам разработчик; все замеры сделаны на максимальной глубине рассуждения. Сравнение вендорское, поэтому читать его стоит как заявку, а не как независимый результат.

Две цифры вендор выделяет сам. На Terminal-Bench 4.0 K3.1 Pro набирает 65,7% — по его же сводке, на 0,7 пункта меньше Claude Opus 5.5 и больше GPT-6 Astra. На внутреннем Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon результат вырос с 55,95 у K3 до 61,2. Там, где модель отстаёт, это тоже видно: на Terminal-Bench-Science 0.1 у неё 38,1 — заметно ниже закрытых флагманов из той же сводки.

По графику цены и качества, который Moonshot построила на данных лидерборда tbench.ai, одна задача Terminal-Bench 4.0 на максимальной глубине обходится K3.1 Pro чуть дороже $5, а на уровне high — около $4 при результате около 53%.

Независимый агрегатор Artificial Analysis на 29 октября даёт K3.1 Pro 46 баллов пятой версии Intelligence Index при медиане 42 у моделей того же ценового класса и скорость около 43 токенов в секунду — медленнее большинства. Агрегатор пока числит её закрытой моделью: весов ещё нет.

Почему в атаках она слабее, чем могла бы

В анонсе есть необычный раздел. Moonshot заметила, что способности к поиску и эксплуатации уязвимостей растут вместе с объёмом дообучения, и нашла источник: данные по кибербезопасности, растворённые в общем корпусе промежуточного обучения, и такие же задачи в наборе сред для RL. Для открытого выпуска K3.1 Pro эти данные вычистили на обоих этапах, оставив обычные задачи на программирование.

Эффект измерен на внутреннем наборе xdev-bench-hard — эксплуатация недавно раскрытых уязвимостей в ядре Linux, Node.js, JavaScriptCore и другом ПО с включёнными защитами. Контрольная версия без чистки решает 90,5% задач, итоговая K3.1 Pro — 81,0%. По оценке самого разработчика, наступательные возможности модели остаются ниже, чем у закрытых флагманов, которые публично доступны хотя бы три месяца. Moonshot объясняет это принципом: открытые веса не должны сдвигать абсолютный рубеж таких возможностей.

Цены и доступ

В API K3.1 Pro дешевле предшественницы — для смены поколения это редкость.

Цены за миллион токенов, без надбавки за длину контекста. Модель открывается после первого пополнения баланса платформы хотя бы на $1, лимиты зависят от накопленной суммы пополнений — подробности на странице API Moonshot. Для клиентов API есть режим Zero Data Retention.

В чате и приложениях флагманские модели расходуют кредиты из общего пула подписки. В Kimi Work для K3.1 Pro нужна версия приложения 3.1.0 или новее, в Kimi Code модель выбирается командой /model. В корпоративном Kimi Business доступ по умолчанию выключен — его включает администратор организации. Как устроены тарифы — на странице подписка и цены.

Когда будут веса

Moonshot повторяет схему, опробованную на K3: сначала API, затем полные веса. K3 вышла 16 июля, а веса появились 27 июля. Для K3.1 Pro обещан срок «до 4 ноября 2026 года». На 29 октября репозитория в организации moonshotai на HuggingFace нет, лицензия не объявлена. K3 выкладывалась под собственной Kimi K3 License с коммерческими порогами; сохранится ли та же схема, станет ясно только с публикацией.

Чуда на домашнем железе от весов ждать не стоит: архитектура та же, что у K3, а K3 в опубликованном виде занимает около 1,56 ТБ и требует десятков серверных GPU. Что нужно для запуска, разобрано на странице скачать Kimi.

Кому переходить сейчас

В чате и подписке переход делается в интерфейсе: модель выбирается из списка. Для разработчиков вопрос острее. С 31 октября 2026 года вся серия K2 — K2.6 и K2.7 Code — закрывается для новых пользователей API, к концу декабря её отключат совсем, и документация для всех уходящих моделей рекомендует одну замену — kimi-k3.1-pro.

При переезде с K2 надо учесть три вещи. Рассуждение у K3.1 Pro включено всегда, а глубина задаётся полем reasoning_effort вместо параметра thinking. Ответ ассистента в многоходовом диалоге нужно возвращать целиком, вместе с цепочкой рассуждений. И выход стоит дороже: $10 против $4 у K2.7 Code, так что для потока мелких правок счёт вырастет. Остальные изменения и даты отключений — на странице версии Kimi.

Частые вопросы