Китайская Moonshot AI выпустила Kimi K3.1 Pro – обновленную версию языковой модели Kimi K3, ориентированную на сложные инженерные задачи и продолжительную работу ИИ-агентов.
Модель использует архитектуру Mixture-of-Experts с 2,8 трлн параметров, из которых при обработке запроса активируются 104 млрд. Контекстное окно достигает 1 млн токенов, а на вход система принимает текст и изображения. Одновременно компания представила Kimi K3.1 Pro Highspeed, которая, по заявлению разработчиков, генерирует ответы в два-три раза быстрее стандартной версии. Доступ к обеим моделям предоставляется через сайт и приложения Kimi, сервисы Work и Code, а также API. Публикацию полных весов разработчики запланировали до 4 ноября.
В Terminal-Bench 4.0, оценивающем выполнение инженерных задач через терминал, модель набрала 65,7%, немного уступив Claude Opus 5.5 с результатом 66,4%, но опередив GPT-6 Astra, получившую 58,2%. При этом результаты получены по разным методикам: собственную модель компания тестировала через Claude Code, а показатели конкурентов взяла из опубликованных отчетов и официального рейтинга. Независимый рейтинг Artificial Analysis зафиксировал прогресс относительно предыдущей версии K3: 55 баллов в Intelligence Index против 44 и четвертое место в рейтинге. При этом Moonshot AI признает, что K3.1 Pro по-прежнему уступает передовым проприетарным моделям, доступным не менее трех месяцев.
Помимо программирования, K3.1 Pro получила расширенные возможности для трехмерного моделирования и работы с финансовыми документами. Она может создавать 3D-объекты по текстовым описаниям, эскизам и изображениям, писать скрипты для Blender и CAD-программ, а также менять геометрию и материалы моделей. В приложении Kimi появилась функция 3D Make для просмотра, редактирования и экспорта объектов, в том числе для 3D-печати.
В тесте BenchCAD модель набрала 92,7 балла по метрике Voxel IoU, уступив Claude Opus 5.5 с 96,2 и GPT-6 Astra с 95,9. В финансовых задачах система анализирует отчетность, сопоставляет сведения из документов и формирует электронные таблицы со связанными формулами и прогнозами. В тесте OfficeQA Pro v2 результат составил 64,4 балла. По внутренним данным компании, показатель в финансовом моделировании вырос на 7,2 пункта, а в подготовке инвестиционных исследований – на 11,6 пункта по сравнению с K3. При этом выходной объем токенов при решении задач увеличился примерно на 14%, поэтому снижение тарифов API на треть не привело к сопоставимому уменьшению стоимости выполнения отдельного задания.
Материал подготовлен исключительно в ознакомительно-информационных целях и не является финансовым советом и рекомендацией.
Похожие статьи
