Китайская Moonshot AI выпустила Kimi K3.1 Pro, и обновление оказалось заметно сильнее предыдущей Kimi K3. В независимом рейтинге Artificial Analysis новая модель получила 55 баллов и заняла четвёртое место, уступив только Claude Opus 5.5, Claude Sonnet 5.5 и Meta Muse Wonder Full.

При этом Kimi действительно оказалась выше протестированных там моделей OpenAI. Для сравнения, GPT-6.1 Sol в том же Intelligence Index получила 50 баллов. Но превращать это в утверждение «Kimi теперь лучше OpenAI во всём» было бы неправильно: итоговый рейтинг складывается из нескольких тестов, а результаты отдельных задач заметно различаются.

Особенно хорошо K3.1 Pro показала себя там, где ИИ должен не просто отвечать на вопрос, а долго работать с инструментами, кодом и сложными многоэтапными задачами.

От прошлой версии модель оторвалась сразу на 11 баллов

Предыдущая Kimi K3 набирала в Artificial Analysis 44 балла. Новая версия получила 55, то есть скачок за одно поколение оказался весьма большим.

В агентном тесте GDPval-AA K3.1 Pro набрала 1846 баллов Elo и почти догнала Claude Opus 5.5 с результатом 1866. В Terminal-Bench 4.0, где модели приходится работать через терминал и выполнять реальные компьютерные задачи, Moonshot заявляет результат 65,7 %. В собственной проверке Artificial Analysis показатель оказался около 67 %.

Moonshot отдельно подчёркивает прогресс в программировании, финансовом анализе, работе с трёхмерными сценами и длинных агентных сценариях. Модель может взаимодействовать с Unity, Unreal Engine и Godot, писать скрипты для Blender и CAD-систем, а также собирать проекты после внесения изменений.

Контекстное окно достигает 1 млн токенов. Это позволяет загружать очень большие документы, репозитории с кодом или длинную историю работы агента без постоянного выбрасывания старого контекста.

Появилась и K3.1 Pro Highspeed. По заявлению Moonshot, она выдаёт тот же уровень качества, но работает примерно в два-три раза быстрее.

Модель огромная, но в работе используется только часть параметров

K3.1 Pro сохранила архитектуру класса MoE. Всего в ней примерно 2,8 трлн параметров, однако при обработке каждого фрагмента информации активируется около 104 млрд. Это позволяет строить очень большую модель, не заставляя вычислительную систему одновременно использовать все её параметры.

Moonshot также снизила стоимость API. Один миллион входных токенов стоит $2, выходных — $10, а работа с уже закешированным контекстом — $0,20.

Интересно и то, что компания собирается опубликовать веса K3.1 Pro 4 ноября. Если обещание будет выполнено, модель станет одним из самых производительных ИИ с доступными весами на рынке.

Поэтому главный результат K3.1 Pro даже не в формальном четвёртом месте. Китайские открытые и частично открытые модели ещё недавно заметно отставали от самых дорогих закрытых систем США, а теперь разница в верхней части рейтинга измеряется буквально несколькими баллами.

Claude Opus 5.5 пока остаётся впереди с 58 баллами. Но отрыв от Kimi составляет всего три пункта — и это уже совсем другой уровень конкуренции, чем был ещё несколько поколений назад.