Moonshot выпустила Kimi K3.1 Pro: 2,8 трлн параметров и веса 4 ноября

Moonshot выпустила Kimi K3.1 Pro — мультимодальную MoE-модель на 2,8 трлн параметров со 104 млрд активных и контекстом в 1 млн токенов. API уже работает, а открытые веса обещаны на 4 ноября 2026 года. Artificial Analysis поставил модель на четвёртое место в Intelligence Index с 55 баллами. Токены подешевели на треть ($2/$10 за миллион), но на задачу модель тратит на 14% больше выходных токенов. • Highspeed-версия: в 2–3 раза быстрее, вдвое дороже • Code Arena WebDev: 8-е место, 1 692 очка • Cyber Index: 64%, второй результат после GPT-6 Sol Daybreak Blue

AI-обработка оригинала Latent Space (swyx); редакция Hamidun News
Moonshot выпустила Kimi K3.1 Pro: 2,8 трлн параметров и веса 4 ноября
Источник: Latent Space (swyx). Коллаж: Hamidun News.
Слушать статью
Паспорт материала и цифры
ПараметрДанные
ПервоисточникLatent Space (swyx) ↗
Главный редактор
Highspeed-версияв 2–3 раза быстрее, вдвое дороже
Code Arena WebDev8-е место, 1 692 очка
Cyber Index64%, второй результат после GPT-6 Sol Daybreak Blue

Moonshot выпустила Kimi K3.1 Pro: мультимодальную MoE-модель на 2,8 трлн параметров, из которых активны 104 млрд, с контекстом в 1 млн токенов. API и приложения работают с первого дня, а открытые веса компания обещает 4 ноября 2026 года. Artificial Analysis поставил модель на четвёртое место в Intelligence Index с 55 баллами. Если оценки подтвердятся после публикации весов, разрыв между лучшей открытой и лучшей закрытой моделью в этом индексе сократится с 12 пунктов до трёх.

K3.1 Pro — не новая архитектура, а K3 с сильно увеличенным вычислительным бюджетом на пост-обучение. Moonshot перестроила весь стек: RL-фреймворк, инференс длинного контекста, песочницы, планирование роллаутов и общую платформу проверки качества окружений. Это позволило вести совместное RL сразу по сотням прикладных доменов. Самые заметные приросты у модели агентные, а в тестах на знания и науку они скромнее.

Где модель стоит в рейтингах

  • Artificial Analysis Intelligence Index: Opus 5.5 — 58, Sonnet 5.5 и Muse Wonder Full — по 56, Kimi K3.1 Pro — 55, четвёртое место.
  • AA-Omniscience: точность выросла с 48% до 51%, доля галлюцинаций упала с 53% до 44%. Это девять процентных пунктов, а заявленные Moonshot «65% меньше галлюцинаций» относятся к финансовым задачам и считались иначе.
  • Code Arena WebDev: 8-е место, 1 692 очка. Это на девять позиций и 37 очков выше K3. Brand & Marketing — 7-е место, Simulations — 9-е (было 20-е). После публикации весов это будет самая высокая открытая модель Arena, впереди DeepSeek V4.1 Flash.
  • Cyber Index: 64%, лучший результат среди общедоступных моделей и второй в целом после GPT-6 Sol Daybreak Blue (69%, доступ только доверенным). Индекс вырос на 23 пункта с 41% у K3, а CyberGym подскочил с 58% до 95%.

Цена токена и цена задачи

Стандартный тариф: $2 за миллион входных токенов, $10 за выходные и $0,20 за кэшированные. У K3 было $3/$15/$0,30, то есть скидка в треть. Opus 5.5 стоит $4/$20, Astra — $10/$50. Highspeed-версия вдвое дороже стандартной и генерирует в 2–3 раза быстрее.

Однако за выполненную работу платишь не за токен. На Intelligence Index K3.1 Pro выдаёт 55 тыс. выходных токенов на задачу против 48 тыс. у K3, на 14% больше, и это съедает часть скидки. Итог — $1,98 за задачу, почти как у предшественницы. В кибер-наборе модель потребляет примерно вдвое больше входных токенов, поэтому задача выходит в $2,81, на 15% дороже K3 и заметно дороже DeepSeek 1017.

На Arena WebDev картина лучше: медианная задача обходится в $1,23, на 29% дешевле K3. Сравнение с другими моделями:

  • Opus 5 Max: на 74% дешевле при плюс одном пункте предпочтений;
  • GPT-6 Sol Max: на 24% дешевле при плюс 11 пунктах;
  • Qwen3.8-Max: на 47% дешевле при плюс 20 пунктах.

Кибербезопасность: данные вырезали заранее

Moonshot убрала кибер-данные из мид-тренинга и RL, а не только полагалась на отказы на инференсе. По отчёту, внутренний балл упал с 90,5% до 81%, при этом остальные способности продолжили расти. Но публичный API на защитных задачах Artificial Analysis не отказывал ни разу. AA отмечает: у закрытых моделей скрытые возможности могут быть выше публичных оценок, как у GPT-6 Sol, чей доверенный вариант набрал на 32 пункта больше публичного.

Что проверить до 4 ноября

Главная оговорка касается слова «локальная». 2,8 трлн параметров — это примерно 5,6 ТБ в 16 бит или 1,4 ТБ в 4 бита, и это без метаданных квантизации, KV-кэша и обвязки. Активные 104 млрд ускоряют генерацию, но память нужна под весь пул экспертов. Для самостоятельного хостинга нужен кластер ускорителей, а не рабочая станция.

Практически выходит так. Командам с агентным кодингом имеет смысл прогнать собственные задачи и считать стоимость успешного выполнения, а не прайс-лист. Те, кому важна латентность, могут сравнить Highspeed с вдвое более высоким тарифом. Кто планирует свой хостинг, должен дождаться лицензии и условий коммерческого использования, которые пока неизвестны. Для быстрого старта Cline уже предлагает модель через ClinePass за $9,99 в месяц. Кроме того, Moonshot запустила Kimi Hosted Agents — управляемую среду с круглосуточным окружением для долгих задач и мультиагентной работы.

Сюжет

Вопросы и ответы по материалу

Что известно по теме: где модель стоит в рейтингах?

Artificial Analysis Intelligence Index: Opus 5.5 — 58, Sonnet 5.5 и Muse Wonder Full — по 56, Kimi K3.1 Pro — 55, четвёртое место. AA-Omniscience: точность выросла с 48% до 51%, доля галлюцинаций упала с 53% до 44%. Это девять процентных пунктов, а заявленные Moonshot «65% меньше галлюцинаций» относятся к финансовым задачам и считались иначе. Code Arena WebDev: 8-е место, 1 692 очка. Это на девять позиций и 37 очков выше K3. Brand & Marketing — 7-е место, Simulations — 9-е (было 20-е). После публикации весов это будет самая высокая открытая модель Arena, впереди DeepSeek V4

Что известно по теме: цена токена и цена задачи?

Стандартный тариф: $2 за миллион входных токенов, $10 за выходные и $0,20 за кэшированные. У K3 было $3/$15/$0,30, то есть скидка в треть. Opus 5.5 стоит $4/$20, Astra — $10/$50. Highspeed-версия вдвое дороже стандартной и генерирует в 2–3 раза быстрее. Однако за выполненную работу платишь не за токен. На Intelligence Index K3.1 Pro выдаёт 55 тыс. выходных токенов на задачу против 48 тыс. у K3, на 14% больше, и это съедает часть скидки. Итог — $1,98 за задачу, почти как у предшественницы. В кибер-наборе модель потребляет примерно вдвое больше входных токенов, поэтому задача

Что известно по теме: кибербезопасность: данные вырезали заранее?

Moonshot убрала кибер-данные из мид-тренинга и RL, а не только полагалась на отказы на инференсе. По отчёту, внутренний балл упал с 90,5% до 81%, при этом остальные способности продолжили расти. Но публичный API на защитных задачах Artificial Analysis не отказывал ни разу. AA отмечает: у закрытых моделей скрытые возможности могут быть выше публичных оценок, как у GPT-6 Sol, чей доверенный вариант набрал на 32 пункта больше публичного.

ЖХ
Жемал Хамидун — CPO Alpina Digital, продакт-менеджер AlpinaGPT. Делает AI-продукты с 2019 года. Hamidun News — pet project, который вырос в production-агрегатор с 6000+ читателей.
✦ Практика · Hamidun Academy

Соберите рабочего ИИ-агента или сервис своими руками без ручного кода

В Академии Жемала Хамидуна (academy.hamidun.com) открыт бесплатный 72-часовой тест-драйв: интерактивные скетч-уроки по Claude Code и Cursor, живой Tech Radar и готовые шаблоны агентов.

Открыть 72ч бесплатный доступ →Интенсив по Вайб-кодингу
Что вы думаете?
Загружаем комментарии…