根據該公司的官方公告，Moonshot 表示，在其新模型 Kimi K3.1 Pro 於內部駭客測試中取得 81% 的成績後，公司打算「逐步提升開源權重中可用的網路能力」。另一個未經網路資料刪減訓練的版本則取得 90.5%——以公司公佈的數字來看，這 9.5 個百分點的差距正反映了該項刪減對基準測試的影響。

這家位於北京的新創公司將於 11 月 4 日前釋出 K3.1 Pro 的完整權重，屆時任何人都可下載該模型的訓練參數並在自己的硬體上執行。該模型已部署於 Kimi.ai 和 Kimi API，具備 100 萬個 token 的上下文視窗。公司表示，Moonshot 還提供速度高出兩到三倍的高速版本。

網路資料刪減塑造了開源發布

Moonshot 將模型日益增強的漏洞利用能力，歸因於其通用中期訓練語料庫與強化學習任務中的網路相關素材。公司的早期實驗發現，若在任一階段保留這些資料，都會顯著提升下游的網路能力。為了此次開源發布，Moonshot 在兩個階段都移除了這些資料，僅保留通用的程式編寫任務。

xdev-bench-hard 測試要求代理程式利用 Linux 核心等軟體最近披露的漏洞，以及 Node.js 和 Exim。每項任務包含存在漏洞的原始碼、關於該錯誤的簡短提示以及二進位檔案。只有當代理程式能在沙盒中執行任意程式碼並取得一組秘密字串時，該任務才算完成。

K3.1 Pro 的得分遠超前代模型 Kimi K3 的 33.3%。Moonshot 的圖表顯示 DeepSeek-V4.1-Flash 為 85.7%、GLM-5.3 為 57.1%，但兩者都是在另一套測試框架上執行，因此這些數字無法與 K3.1 Pro 的結果直接比較。公司表示，K3.1 Pro 的網路能力至少落後公開的前沿專有模型三個月。所有成績均未經獨立證實。

不擴大駭客能力的絕對前沿

「我們的目標是不釋出會擴大網路能力絕對前沿的開源權重，」公司表示。

Moonshot 將這種漸進式發布——從 11 月 4 日前釋出權重開始——視為一種防禦性措施。公司指出在自己的基礎設施上執行開源模型的企業能夠審計其維護的程式碼，包括很少接受安全審查的舊有系統。監管開源權重則困難得多：一旦檔案散布出去，開發者便大幅喪失控制存取、監控使用或更新防護措施的能力。

此次發布正值 AI 驅動的網路工具面臨更嚴格審查之際。上週，中國提出出口管制草案，將禁止出口以 AI 產生惡意軟體的技術，並限制協助以 AI 識別漏洞的工具。草案目前仍開放公眾意見徵集，最終範圍尚未確定。本週，Cryptopolitan 報導，微軟將與中國關聯的 Storm-0940 組織與一起透過 ARTEX（一個支援任何 AI 模型的開源滲透測試框架）進行的 ConnectWise 入侵事件聯繫起來。

更廣泛的基準測試結果

在網路領域之外，Moonshot 表示 K3.1 Pro 在 Terminal-Bench 4.0 上取得 65.7%，領先 OpenAI 的 GPT-6 Astra 的 58.2%，並以些微差距落後 Anthropic 的 Claude Opus 5.5 的 66.4%。

在公司針對虛構事實的內部壓力測試中，聲明層級的幻覺率——即模型輸出中個別陳述屬於捏造的頻率——從 K3 的 23.4% 降至 8.3%。

據 Cryptopolitan 報導，在公司計劃中的香港 IPO 之前，Moonshot 的創辦人面臨股東 Recurrent AI 提出約 7 億美元的仲裁索賠。