A chinesa Moonshot AI lançou nesta sexta-feira (23) o Kimi K3.1 Pro, novo modelo de inteligência artificial voltado a programação, criação de conteúdo 3D e execução de tarefas complexas. A atualização mantém uma janela de contexto de 1 milhão de tokens e chega acompanhada de uma versão Highspeed, que, segundo a empresa, opera de duas a três vezes mais rápido.
Os dois modelos já estão disponíveis no Kimi, Kimi Work, Kimi Code e na API da empresa. A Moonshot também confirmou que pretende liberar os pesos completos do K3.1 Pro até 4 de novembro, permitindo sua execução em infraestrutura própria.
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O K3.1 Pro utiliza como base o Kimi K3, mas recebeu uma etapa ampliada de pós-treinamento com aprendizado por reforço. O objetivo foi melhorar a execução de tarefas prolongadas que exigem planejamento, uso de ferramentas e correção de erros ao longo de várias etapas.
Nos testes divulgados pela companhia, o modelo alcançou 65,7% no Terminal-Bench 4.0, avaliação de agentes de programação em ambientes de terminal. O resultado ficou próximo dos 66,4% atribuídos ao Claude Opus 5.5 e acima dos 58,2% apresentados para o GPT-6 Astra. As comparações foram reunidas pela Moonshot e ainda não constituem uma validação independente de desempenho equivalente em todos os ambientes.
As melhorias também incluem geração de ambientes interativos, jogos e modelos tridimensionais. No BenchCAD, avaliação de reconstrução 3D por meio de código, o K3.1 Pro registrou 92,7% com ferramentas, ante 96,2% do Claude Opus 5.5. A empresa lançou ainda o recurso 3D Make, que permite criar, visualizar e editar modelos 3D pelo navegador.
Na área financeira, a Moonshot apresentou avanços em análise de documentos, modelagem e pesquisa. Em um teste interno voltado a erros factuais, a taxa de afirmações incorretas caiu de 23,4% no K3 para 8,3% no K3.1 Pro. A própria empresa ressalta que o teste utiliza situações deliberadamente difíceis e não representa a frequência de erros no uso cotidiano.
Moonshot reduziu capacidades de exploração de falhas antes da abertura dos pesos
Uma decisão técnica acompanha o lançamento. Durante o desenvolvimento, a Moonshot identificou que o treinamento ampliado também aumentava a capacidade do modelo de descobrir e explorar vulnerabilidades de software.
Para reduzir riscos de uso indevido, a empresa afirma ter removido dados relacionados a segurança ofensiva de determinadas etapas do treinamento, preservando tarefas gerais de programação.
No benchmark interno xdev-bench-hard, uma versão sem essas medidas resolveu 90,5% dos problemas, enquanto o K3.1 Pro final alcançou 81%. A diferença indica uma redução deliberada de desempenho nesse tipo específico de atividade, embora os resultados dependam da metodologia utilizada pela própria companhia.
A decisão faz parte da estratégia anunciada pela Moonshot para disponibilizar modelos com pesos abertos sem ampliar, segundo seus próprios critérios, o limite das capacidades ofensivas em cibersegurança. A liberação prometida para novembro será a próxima etapa dessa estratégia.
