Moonshot AI выложила веса модели Kimi K3.1 Pro на Hugging Face
Китайская Moonshot AI 4 ноября опубликовала полные веса Kimi K3.1 Pro на Hugging Face — ровно в срок, который обещала компания. До этого модель с 23 октября была доступна только через API и приложения Kimi.
Kimi K3.1 Pro — MoE-модель на 2,8 трлн параметров, из которых на каждый токен активны 104 млрд. Контекст достигает 1 млн токенов, модель принимает текст и изображения.
Веса выложены сразу в квантованном виде: модель обучалась с учётом квантования по технологии QAT, веса хранятся в MXFP4, активации считаются в MXFP8. Репозиторий открыт без запроса доступа и занимает около 1,56 ТБ в 96 шардах safetensors — против примерно 5,6 ТБ в формате BF16. Для запуска нужен узел на восьми ускорителях B300 с объёмом памяти около 2,3 ТБ либо два узла H200; восьми B200 по 192 ГБ для весов уже не хватает. На архитектуре Hopper (H100/H200) нет аппаратной поддержки FP4, что может заметно снизить скорость инференса.
Перед релизом Moonshot удалила из данных для mid-training и RL материалы, связанные с кибератаками. По собственному тесту компании xdev-bench-hard, версия без такой фильтрации эксплуатировала 90,5% уязвимостей, выпущенная версия — 81%.
По данным Moonshot, модель набрала 65,7% на Terminal-Bench 4.0 против 66,4% у Claude Opus 5.5 и 58,2% у GPT-6 Astra; независимый замер Vals AI показал 63,64%. На агрегированном Vals Index модель получила 62,52% против 61,26% у DeepSeek V4.1 Flash и 52,96% у Kimi K3. На BenchCAD с инструментами Kimi K3.1 Pro набрала 92,7% против 96,2% у Opus 5.5, доля галлюцинаций в сложных задачах с инструментами — 8,3% против 5,5% у GPT-6 Astra и 15,0% у Opus 5.5. В юридических и налоговых агентных задачах Vals AI зафиксировал, что K3.1 Pro уступает предыдущей версии модели.
Веса распространяются по собственной лицензии Kimi K3.1 Pro License, а не MIT. Согласно её тексту, внутреннее использование, дообучение и создание производных моделей разрешены без ограничений.
