Moonshot AI выпустила Kimi K3.1 Pro: 2.8T параметров, 1M контекст и слабые места в науке

Moonshot AI выпустила Kimi K3.1 Pro — первую модель из серии K3.1. Это Mixture-of-Experts (MoE) с 2.8 трлн параметров, из которых активны 104B. Модель поддерживает окно контекста до 1 млн токенов и уже доступна в Kimi API. Разработчики позиционируют её как открытую (веса выйдут в ноябре 2026) и сравнивают с сильнейшими проприетарными системами на тестах кодинга, агентности и знаний.

Архитектура K3.1 Pro базируется на Kimi K3: используются Kimi Delta Attention (KDA), Attention Residuals (AttnRes) и Stable LatentMoE, активирующий 16 из 896 экспертов. Пост-тренировка включала совместное RL на сотнях доменов. Moonshot также запустила версию Highspeed, которая работает в 2-3 раза быстрее.

Самые сильные результаты — кодинг: на Terminal-Bench 4.0 модель набрала 65.7% против 66.4% у Claude Opus 5.5, а на SWE-Marathon — 51.7, обогнав Opus (46.3). Слабейшая зона — научные задачи: Terminal-Bench Science — лишь 38.1, в то время как у GPT-6 Astra 68.1, у Opus 63.3. По галлюцинациям модель улучшилась: claim-level упали с 23.4% (K3) до 8.3%, но GPT-6 Astra всё ещё лучше (5.5%).

На практике K3.1 Pro нельзя запустить на одной GPU — Moonshot рекомендует суперноды с 64+ ускорителей с точностью MXFP4/MXFP8. Цены API ниже, чем на K3. Модель принимает текст, изображения и видео. Пока это сильный игрок в узких нишах кодинга, но общий фронтир не покорён.