Kimi K3.1 Pro почти догнала Claude Opus 5.5 и получила миллион токенов контекста

Команда Kimi представила Kimi K3.1 Pro — новую флагманскую модель на 3 триллиона параметров с контекстным окном в один миллион токенов. Релиз стал заметным событием для индустрии: новинка приблизилась к показателям Claude Opus 5.5 в прикладных задачах и обошла GPT-6 Astra, при этом разработчики планируют выложить веса модели в открытый доступ до 4 ноября, позволив разворачивать ее на собственной инфраструктуре. Подробности анонса опубликованы в блоге проекта: https://www.kimi.ai/blog/kimi-k3-1-pro.

Бенчмарки и решение задач в терминале

В бенчмарке Terminal-Bench 4.0, который тестирует автономных агентов на реальных задачах в консольной среде, Kimi K3.1 Pro продемонстрировала результат 65.7%. Модель обошла GPT-6 Astra с ее 58.2% и уступила текущему лидеру Claude Opus 5.5 (66.4%) менее одного процента.

Благодаря контекстному окну в 1 000 000 токенов нейросеть способна за один раз обрабатывать комплексные программные проекты, крупные базы кода или массивные пакеты аналитических отчетов без потери связности контекста.

Генерация 3D и симуляция сложных физических систем

Существенный апгрейд затронул пространственное мышление и генерацию графики. K3.1 Pro умеет создавать готовые трехмерные объекты по текстовому запросу, наброску или фотографии, а также генерировать исполняемые скрипты для Blender и CAD-приложений.

Для взаимодействия с моделями запущен веб-инструмент 3D Make: в нем пользователи могут редактировать полученные трехмерные объекты прямо в окне браузера, подготавливать файлы для 3D-печати или экспортировать сцены в видеоформате.

Способность модели к глубокому рассуждению подтвердил кейс с анатомической моделью человека в физическом симуляторе. Нейросеть обучала цифрового аватара ходьбе: если на старте симуляции человек падал через пару секунд, то в финале устойчиво шагал 11,2 секунды подряд, чередуя ноги. При этом алгоритм не просто механически перебирал параметры, а проверил физику движка и обнаружил 36 ошибок в расчетах мышц плечевого пояса.

Точность ответов и безопасность открытых весов

Разработчикам удалось кратно снизить количество галлюцинаций:

• На внутренних стресс-тестах доля ложных утверждений сократилась с 23,4% (у предыдущей версии) до 8,3%.
• Архитектуру дополнительно оптимизировали под задачи финансовой аналитики, требующей повышенной фактологической надежности.
• Перед публикацией весов создатели очистили обучающие датасеты от данных об уязвимостях и эксплойтах, затруднив эксплуатацию модели в кибератаках.

Доступность и скоростная версия

Параллельно с базовой моделью представлена K3.1 Pro Highspeed — ускоренная модификация, которая работает в 2–3 раза быстрее флагмана при схожем качестве выводов.

Обе версии уже доступны пользователям на платформе kimi.ai, в мобильных клиентах, через сервисы Kimi Work и Kimi Code, а также по API. Публичный релиз открытых весов для локального хостинга состоится до 4 ноября.