Moonshot AI представила обновленную модель Kimi K3.1 Pro

Китайский стартап в сфере искусственного интеллекта Moonshot AI представил обновленную модель Kimi, которая демонстрирует улучшенные возможности в написании кода, финансовом анализе и 3D-дизайне, при этом намеренно ограничивая свои способности к проведению кибератак.

Moonshot AI: новые возможности и технические характеристики

Модель Kimi K3.1 Pro заняла четвертое место в независимом рейтинге Intelligence Index от оценщика Artificial Analysis, набрав 55 баллов, что на 11 баллов больше, чем у ее предшественницы. По словам оценщиков, она станет самой высоко оцененной моделью с открытыми весами в этом индексе после публикации соответствующих файлов.

Первая модель серии K3.1 уже доступна через приложения Kimi, инструменты для разработчиков и специализированные платформы. Компания планирует выпустить полные веса модели (файлы, необходимые разработчикам для самостоятельного запуска) к 4 ноября.

Модель содержит 2,8 трлн параметров, из которых около 104 млрд активируются для обработки каждого токена. Контекстное окно в один миллион токенов позволяет системе обрабатывать огромные объемы информации в рамках одной сессии. В Moonshot AI отметили, что обновление было создано путем дополнительного обучения предыдущей версии Kimi K3, а улучшения направлены на выполнение практических задач: от разработки программного обеспечения и создания 3D-активов до анализа финансовых документов и выполнения сложных многоэтапных заданий.

Ограничение киберугроз и этический подход к обучению

Компания также удалила данные, связанные с кибербезопасностью, из части своего конвейера обучения, включая среды обучения с подкреплением, сохранив при этом задачи общего программирования.

«Мы стремимся не выпускать открытые веса, которые расширили бы абсолютные границы кибернетических возможностей», — заявили в Moonshot AI.

Во внутреннем тестировании компании по обнаружению и использованию уязвимостей версия K3.1 Pro набрала 81,0%, по сравнению с 90,5% у сопоставимой версии без подобных ограничений безопасности. Эти данные были предоставлены самой компанией.

Несмотря на это, Moonshot AI сообщила о конкурентоспособных результатах в общем программировании. В оценке с использованием бенчмарка Terminal-Bench 4.0, который проверяет способность агентов выполнять практические вычислительные задачи, K3.1 Pro набрала 65,7%, опередив модель GPT-6 Astra от компании OpenAI (58,2%) и лишь немного уступив Claude Opus 5.5 от компании Anthropic (66,4%).

Moonshot AI: сокращение разрыва с мировыми лидерами и планы на IPO

Запуск новой модели происходит на фоне подготовки Moonshot AI к выходу на публичный рынок. В этом месяце агентство Bloomberg Intelligence сообщило, что базирующаяся в Пекин (Beijing) фирма завершила частный раунд финансирования, оценивающий ее примерно в 355 млрд юаней (около 4,5 трлн рублей), и нацелена на дебют на бирже в Гонконг (Hong Kong) в первом квартале 2027 года.

Согласно отчету Bloomberg Intelligence, ведущие китайские модели искусственного интеллекта сократили разрыв в производительности со своими американскими конкурентами примерно до 3%, что является самым низким показателем за всю историю наблюдений. Старший аналитик агентства Роберт Ли (Robert Lea) отметил, что скорость этого процесса сближения ставит новые вопросы о том, как долго США смогут сохранять свое технологическое лидерство, и может помочь китайским ИИ-компаниям захватить большую долю глобального рынка.

Индекс искусственного интеллекта Стэнфордского университета за 2026 год подтвердил, что разрыв в производительности между ведущими моделями США и Китая «фактически закрылся». По состоянию на март лучшая американская модель все еще опережала китайскую, но всего на 2,7%, а модели из двух стран несколько раз менялись местами на вершине рейтингов с начала 2025 года.

Чжан Яцинь (Zhang Yaqin), основатель и декан Института исследований искусственного интеллекта в промышленности при университете Цинхуа (Tsinghua University), заявил, что китайские модели вошли в мировой высший эшелон, при этом Китай все больше прокладывает свой собственный путь в таких областях, как эффективность моделей, разработка с открытым исходным кодом и промышленное применение.

В то же время профессор компьютерных наук университета Цинхуа (Tsinghua University) Тан Цзе (Tang Jie) отметил, что Китаю все еще необходимо догонять мировых лидеров в области высокопроизводительных вычислительных чипов, фундаментальной архитектуры ИИ и более широкой технологической экосистемы, а также создавать больше прорывов, зарождающихся внутри страны, а не просто улучшать существующие подходы.

Официальные сайты: