Moonshot stopniowo podniesie możliwości cybernetyczne modeli otwartych po tym, jak Kimi K3.1 Pro zdobył 81% w teście hakerskim
Najważniejsze informacje
- •Kimi K3.1 Pro od Moonshot zdobył 81% w wewnętrznym teście hakerskim xdev-bench-hard, w porównaniu z 90,5% dla wersji wytrenowanej bez cięć danych cybernetycznych, co według firmy pozwala je skwantyfikować.
- •Pełne wagi K3.1 Pro zostaną opublikowane do 4 listopada, a model jest już dostępny na Kimi.ai i w Kimi API z oknem kontekstowym 1 miliona tokenów oraz wersją wysoko wydajną, dwu- do trzykrotnie szybszą.
- •Na potrzeby otwartego wydania Moonshot usunął materiały cybernetyczne z korpusu treningu środkowego i zadań uczenia ze wzmocnieniem, deklarując, że nie zamierza rozszerzać absolutnych granic możliwości cybernetycznych i traktuje stopniowe wdrażanie jako środek defensywny.
- •K3.1 Pro zdobył 65,7% w Terminal-Bench 4.0, wyprzedzając GPT-6 Astra od OpenAI (58,2%) i nieznacznie ustępując Claude Opus 5.5 od Anthropic (66,4%), a wskaźnik halucynacji na poziomie twierdzeń spadł z 23,4% w K3 do 8,3%.
- •Wydanie następuje po proponowanych chińskich ograniczeniach eksportu technologii generowania złośliwego oprogramowania z użyciem AI, a założyciele Moonshot stoją w obliczu roszczenia arbitrażowego na około 700 milionów dolarów od akcjonariusza Recurrent AI przed planowanym IPO w Hongkongu.

Moonshot oświadczył, że zamierza „stopniowo podnosić możliwości cybernetyczne dostępne w wagach otwartych”, po tym jak jego nowy model Kimi K3.1 Pro zdobył 81% w wewnętrznym teście hakerskim, zgodnie z oficjalnym ogłoszeniem firmy. Osobna wersja wytrenowana bez firmowych cięć danych cybernetycznych zdobyła 90,5% — różnica 9,5 punktu, która według danych firmy oddaje wpływ tych cięć na wynik benchmarku.
Startup z Pekinu opublikuje pełne wagi K3.1 Pro do 4 listopada, co oznacza, że każdy będzie mógł pobrać wytrenowane parametry modelu i uruchomić go na własnym sprzęcie. Model jest już dostępny na Kimi.ai i w Kimi API, gdzie działa z oknem kontekstowym 1 miliona tokenów. Moonshot oferuje również wersję wysoko wydajną, dwu- do trzykrotnie szybszą, poinformowała firma.
Cięcia danych cybernetycznych ukształtowały otwarte wydanie
Moonshot powiązał rosnące możliwości eksploitacji modelu z materiałami cybernetycznymi w ogólnym korpusie treningu środkowego oraz zadaniach uczenia ze wzmocnieniem. Wczesne eksperymenty firmy wykazały, że zachowanie tych danych na którymkolwiek etapie znacząco podniosłoby dalsze możliwości cybernetyczne. Na potrzeby otwartego wydania Moonshot usunął te dane z obu etapów, zachowując ogólne zadania programistyczne.
Test xdev-bench-hard wymaga od agenta wykorzystania niedawno ujawnionych luk w oprogramowaniu takim jak jądro Linux, Node.js i Exim. Każde zadanie obejmuje podatny kod źródłowy, krótką wskazówkę dotyczącą błędu oraz plik binarny. Zadanie uznaje się za rozwiązane tylko wtedy, gdy agent może uruchomić dowolny kod w piaskownicy i odzyskać tajny ciąg znaków.
K3.1 Pro znacznie przewyższył swojego poprzednika, Kimi K3, który uzyskał jedynie 33,3%. Wykres Moonshota wskazuje DeepSeek-V4.1-Flash na 85,7% i GLM-5.3 na 57,1%, choć oba działały na innym harnessie, więc te wyniki nie są bezpośrednio porównywalne z rezultatem K3.1 Pro. Firma stwierdziła, że umiejętności cybernetyczne K3.1 Pro ustępują publicznie dostępnym najnowszym modelom własnościowym o co najmniej trzy miesiące. Żaden z wyników nie został niezależnie potwierdzony.
Brak rozszerzania granic hakerskich
„Naszym celem jest niewydawanie otwartych wag, które rozszerzałyby absolutne granice możliwości cybernetycznych” — oświadczyła firma.
Moonshot traktuje stopniowe wdrażanie — począwszy od wag, które zostaną udostępnione do 4 listopada — jako środek defensywny. Firmy, które uruchamiają otwarty model na własnej infrastrukturze, mogą audytować utrzymywany kod, w tym systemy starsze, rzadko poddawane przeglądowi bezpieczeństwa, poinformowała firma. Kontrolowanie otwartych wag jest trudniejsze: po rozpowszechnieniu plików deweloper traci większość zdolności do kontrolowania dostępu, monitorowania użycia lub aktualizacji zabezpieczeń.
Wydanie przypadło na czas zaostrzonej kontroli narzędzi cybernetycznych opartych na AI. W zeszłym tygodniu Chiny zaproponowały ograniczenia eksportu, które zakazałyby eksportu technologii do generowania złośliwego oprogramowania z użyciem AI i ograniczyły narzędzia wspomagające identyfikację luk z wykorzystaniem AI. Projekt pozostaje otwarty na komentarze publiczne, a jego ostateczny zasięg nie jest jeszcze przesądzony. W tym tygodniu Cryptopolitan poinformował, że Microsoft powiązał grupę Storm-0940 powiązaną z Chinami z naruszeniem bezpieczeństwa ConnectWise za pośrednictwem ARTEX — otwartoźródłowego frameworka do testów penetracyjnych obsługującego dowolny model AI.
Szersze wyniki benchmarków
Poza domeną cybernetyczną Moonshot poinformował, że K3.1 Pro zdobył 65,7% w Terminal-Bench 4.0, wyprzedzając GPT-6 Astra od OpenAI z wynikiem 58,2% i nieznacznie ustępując Claude Opus 5.5 od Anthropic z wynikiem 66,4%.
W wewnętrznym teście obciążeniowym firmy dotyczącym zmyślonych faktów wskaźnik halucynacji na poziomie twierdzeń — liczący, jak często poszczególne stwierdzenia w wynikach modelu są zmyślone — spadł z 23,4% w K3 do 8,3%.
Według Cryptopolitan założyciele Moonshot stają w obliczu roszczenia arbitrażowego na około 700 milionów dolarów od akcjonariusza Recurrent AI przed planowanym wejściem spółki na giełdę w Hongkongu.