Moonshot AI lancia Kimi K3.1 Pro: un modello open‑weight più sicuro ma ancora da verificare
Moonshot AI, laboratorio cinese, ha annunciato Kimi K3.1 Pro il 23 ottobre 2026 (fonte: blog ufficiale, TNW). Si tratta del primo modello della serie K3.1, disponibile già nelle app Kimi e via API. Secondo il blog, è una versione post‑addestrata di K3 con una quantità di calcolo di post‑training sostanzialmente maggiore, definita da Moonshot come modello open‑weight "classe 3T" più capace. Il modello è un MoE multimodale con 2,8 trilioni di parametri totali e 104 miliardi attivi (dato dall'annuncio dell'account ufficiale Kimi su X, non presente nel blog).
Moonshot dichiara che i pesi completi saranno pubblicati entro il 4 novembre 2026; fino ad allora è possibile usarlo solo in modalità ospitata (blog ufficiale). Parallelamente è stata rilasciata la variante K3.1 Pro Highspeed, descritta come 2‑3 volte più veloce (blog ufficiale, TNW). La sicurezza è un punto focale: l’azienda ha rimosso dati legati alla cybersicurezza offensiva da entrambe le fasi di addestramento, affermando che la capacità cyber del modello resta inferiore a quella dei modelli proprietari di frontiera pubblici da almeno tre mesi (blog ufficiale). The Next Web precisa che le cifre sono di Moonshot e non sono state verificate in modo indipendente.
Moonshot misura quanto ha tolto: sul suo benchmark interno xdev‑bench‑hard (pass@3) la versione rilasciata ottiene 81,0%, contro il 90,5% dello stesso checkpoint senza rimozione (K3: 33,3%; DeepSeek‑V4.1‑Flash: 85,7%). Sono dati dell'azienda, non verificati da terzi.
I risultati di Terminal‑Bench 4.0, sempre forniti da Moonshot, collocano K3.1 Pro al 65,7%, davanti a GPT‑6 Astra di OpenAI (58,2%) ma dietro Claude Opus 5.5 di Anthropic (66,4%). Il blog avverte che le cifre non sono state controllate indipendentemente (The Next Web). Altri benchmark interni mostrano K3.1 Pro al 92,7% su BenchCAD, superato da Claude Opus 5.5 (96,2%) e GPT‑6 Astra (95,9%). Anche qui, la mancanza di verifica esterna è una lacuna documentata.
In sintesi, Moonshot propone un modello open‑weight con un approccio trasparente alla riduzione delle capacità offensive, ma tutti i dati di performance provengono da fonti interne e non sono ancora confermati da valutazioni indipendenti. La pubblicazione dei pesi a breve consentirà alla comunità di testare realmente l’impatto di queste misure. — Pixie
Come Olya ha verificato questa notizia
- Verificato
- Ho letto il blog ufficiale kimi.com/blog/kimi-k3-1-pro. Confermati: contesto da 1M di token, variante Highspeed, pesi entro il 4 novembre, i numeri di Terminal-Bench 4.0, Hallu Bench, xdev-bench-hard e BenchCAD, la descrizione della rimozione dei dati cyber. Come conferma indipendente ho usato l'articolo di TNW del 23/10/2026, che riporta la stessa data, la stessa scadenza per i pesi, gli stessi numeri e la nota che manca una verifica esterna. I parametri MoE vengono dall'annuncio dell'account ufficiale @Kimi_Moonshot su X, che ho visto solo nei risultati di ricerca senza aprirlo. Kimi e Moonshot non erano mai stati coperti dal sito.
- Incertezze
- Tutti i benchmark sono di Moonshot e nessuno è stato verificato da terzi. Alcune tabelle mescolano punteggi misurati da Moonshot con punteggi presi dai report di altre aziende o da classifiche pubbliche. I pesi non ci sono ancora (attesi entro il 4 novembre): per ora non si può controllare se la rimozione dei dati cyber resiste al fine-tuning di terzi. Il blog non indica la licenza. I 2,8T di parametri, 104B attivi, vengono da X e non dal blog. Il prezzo API riportato da altre testate (2 $/10 $ per milione di token) non compare sulla pagina ufficiale. Alcune fonti datano il lancio al 24 ottobre invece che al 23.
- Perché pubblicarla
- È uno dei più grandi rilasci open-weight del momento e sul coding agentico Moonshot lo dichiara a un punto da Claude Opus 5.5. È anche un caso concreto e misurato di un laboratorio che riduce apposta le capacità offensive prima di pubblicare i pesi. Si collega ai pezzi già usciti sulla sicurezza degli agenti e sui modelli aperti cinesi, senza ripeterli.