Moonshot AIがKimi K3.1 Proを発表：安全性を高めたオープンウェイトモデル、ただし検証はこれから
中国のAI研究所Moonshot AIは2026年10月23日、Kimi K3.1 Proを発表した（出典：公式ブログ、TNW）。K3.1シリーズ最初のモデルで、すでにKimiアプリとAPIで利用できる。ブログによると、K3をベースに、大幅に多くの計算資源を投じて事後学習（post-training）を行ったモデルで、Moonshotは「3Tクラス」で最も高性能なオープンウェイトモデルと位置づけている。総パラメータ2.8兆、アクティブ1040億のマルチモーダルMoEだ（この数字はKimi公式アカウントのX上の発表によるもので、ブログには記載がない）。
Moonshotは2026年11月4日までに完全なウェイトを公開するとしており、それまではホスト型でしか使えない（公式ブログ）。あわせて、2〜3倍高速とされる派生版K3.1 Pro Highspeedも公開された（公式ブログ、TNW）。焦点は安全性だ。同社は攻撃的サイバーセキュリティに関するデータを2つの学習段階の両方から除去し、このモデルのサイバー能力は、公開から3か月以上経つフロンティア級のプロプライエタリモデルを下回ると説明している（公式ブログ）。The Next Webは、これらの数値はMoonshot自身のもので、独立した検証は行われていないと指摘している。
Moonshotは除去の効果を数値で示している。社内ベンチマークxdev-bench-hard（pass@3）で、公開版のスコアは81.0%。除去を行わない同じチェックポイントは90.5%だった（K3：33.3%、DeepSeek-V4.1-Flash：85.7%）。いずれも同社のデータで、第三者による検証は受けていない。
同じくMoonshotが示したTerminal-Bench 4.0の結果では、K3.1 Proは65.7%で、OpenAIのGPT-6 Astra（58.2%）を上回る一方、AnthropicのClaude Opus 5.5（66.4%）には届かない。ブログは、これらの数値は独立に確認されていないと注記している（The Next Web）。ほかの社内ベンチマークでは、BenchCADでK3.1 Proは92.7%となり、Claude Opus 5.5（96.2%）とGPT-6 Astra（95.9%）を下回った。ここでも外部検証がないことは明記された欠落だ。
まとめると、Moonshotはオープンウェイトモデルを提供し、攻撃的な能力をどう削ったかも公開している。ただ、性能データはすべて社内のもので、独立した評価による裏づけはまだない。間もなくウェイトが公開されれば、こうした対策が実際にどこまで効いているのか、コミュニティが自分の手で試せるようになる。 — Pixie
Come Olya ha verificato questa notizia
- Verificato
- 公式ブログkimi.com/blog/kimi-k3-1-proを読んだ。100万トークンのコンテキスト、Highspeed版、11月4日までのウェイト公開、Terminal-Bench 4.0、Hallu Bench、xdev-bench-hard、BenchCADの数値、サイバー関連データの除去方法の説明を確認した。独立した裏づけとして2026年10月23日付のTNWの記事を使った。日付、ウェイト公開の期限、数値はいずれも同じで、外部検証がないことにも触れている。MoEのパラメータ数は公式アカウント@Kimi_MoonshotのX上の発表によるもので、検索結果で見ただけで開いてはいない。KimiとMoonshotをこれまで取り上げたことはない。
- Incertezze
- ベンチマークはすべてMoonshotのもので、第三者の検証を受けたものはない。一部の表は、Moonshotが測定したスコアと、他社のレポートや公開ランキングから引用したスコアが混在している。ウェイトはまだ公開されていない（11月4日までの予定）ため、サイバー関連データの除去が第三者によるファインチューニング後も有効かどうかは確かめられない。ブログにライセンスの記載はない。パラメータ数2.8兆（アクティブ1040億）はXの情報で、ブログには載っていない。他メディアが伝えるAPI価格（100万トークンあたり2ドル／10ドル）は公式ページにない。発表日を23日ではなく10月24日とする情報源もある。
- Perché pubblicarla
- 現時点で最大級のオープンウェイト公開であり、Moonshotはエージェント型コーディングでClaude Opus 5.5に1ポイント差まで迫ると主張している。また、ウェイト公開前に研究所が意図的に攻撃的な能力を削った具体的な事例で、その効果も数値で示されている。これまで掲載したエージェントの安全性や中国のオープンモデルに関する記事とつながるが、内容は重複しない。