根据该公司官方公告，月之暗面表示，其新一代Kimi K3.1 Pro模型在内部黑客测试中得分81%后，公司计划"逐步提升开源权重中的网络能力"。一个未经该公司网络数据删减训练的版本得分达90.5%——按公司给出的数字，这9.5分的差距量化了这些删减措施对基准测试成绩的影响。

这家总部位于北京的公司将于11月4日前发布K3.1 Pro的完整权重，这意味着任何人都能够下载该模型的训练参数并在自己的硬件上运行。该模型已部署于Kimi.ai和Kimi API，拥有100万token的上下文窗口。公司表示，月之暗面还提供一个速度提高两到三倍的高速版本。

网络数据删减塑造了开源版本

月之暗面将该模型不断扩展的漏洞利用能力与其通用中期训练语料库及强化学习任务中的网络素材联系起来。公司的早期实验发现，在其中任一阶段保留这些数据都会显著提升下游网络能力。为进行开源发布，月之暗面从两个阶段中移除了这些数据，同时保留了通用编码任务。

xdev-bench-hard测试要求智能体利用Linux内核、Node.js和Exim等软件中近期披露的漏洞。每个任务包含存在漏洞的源代码、关于漏洞的简短提示以及二进制文件。只有当智能体能够在沙箱中运行任意代码并取回一个机密字符串时，任务才被视为完成。

K3.1 Pro的表现大幅超越其前代模型Kimi K3，后者仅达到33.3%。月之暗面的图表将DeepSeek-V4.1-Flash列为85.7%、GLM-5.3列为57.1%，不过两者均在另一测试框架上运行，因此这些数字与K3.1 Pro的成绩不具直接可比性。公司表示，K3.1 Pro的网络能力落后公开可用的前沿闭源模型至少三个月。所有成绩均未经独立证实。

不会扩展黑客能力边界

"我们的目标是不发布那些会扩展网络能力绝对边界的开源权重，"该公司表示。

月之暗面将这种渐进式发布——从11月4日前发布的权重开始——视为一种防御性措施。公司表示，在自己的基础设施上运行开源模型的企业能够审计其维护的代码，包括很少接受安全审查的遗留系统。而对开源权重进行监管则困难得多：一旦文件被传播，开发者便会失去大部分控制访问、监控使用或更新安全防护的能力。

此次发布正值对AI驱动的网络工具审查收紧之际。上周，中国提出出口管制措施，将禁止出口使用AI生成恶意软件的技术，并限制有助于利用AI识别漏洞的工具。该草案目前仍处于公开征求意见阶段，最终范围尚未确定。同样在本周，Cryptopolitan报道称，微软通过ARTEX——一个支持任何AI模型的开源渗透测试框架——将与中国有关联的Storm-0940组织与ConnectWise数据泄露事件联系起来。

更广泛的基准测试成绩

在网络领域之外，月之暗面表示，K3.1 Pro在Terminal-Bench 4.0上得分65.7%，领先于OpenAI GPT-6 Astra的58.2%，并略低于Anthropic Claude Opus 5.5的66.4%。

在该公司针对虚构事实的内部压力测试中，声明级幻觉率——即模型输出中个别陈述被虚构的频率——从K3的23.4%降至8.3%。

据Cryptopolitan报道，在公司计划于香港上市之前，月之暗面创始人面临来自股东Recurrent AI的约7亿美元仲裁索赔。