Moonshot AI lança Kimi K3.1 Pro via API e promete abrir os pesos até 4 de novembro
Aprofundamento CEVIU
Aprofundamento
O Kimi K3.1 Pro é a versão pós-treinada do Kimi K3, com bem mais compute de pós-treino. É o primeiro modelo da série K3.1 e tem janela de 1 milhão de tokens. A Moonshot diz que otimizou toda a pilha de RL (framework, inferência de contexto longo, sandbox, agendamento de rollouts) para fazer RL conjunto em centenas de domínios. Há também o K3.1 Pro Highspeed, que entrega de 2 a 3 vezes a velocidade do modelo base. Os dois estão disponíveis hoje no Kimi.ai, Kimi Work, Kimi Code e na API (kimi-k3.1-pro e kimi-k3.1-pro-highspeed), com Zero Data Retention para clientes de API. Os pesos completos saem até 4 de novembro de 2026. Até lá, o acesso é só por serviço hospedado.
Nos números da própria Moonshot, o modelo marca 65,7% no Terminal-Bench 4.0, à frente do GPT-6 Astra (58,2%) e logo atrás do Claude Opus 5.5 (66,4%). No Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon, benchmark interno, chega a 61,2%, contra 55,95% do K3. No BenchCAD, de reconstrução 3D via código CAD, faz 92,7% com ferramentas. Em finanças, 64,4 no OfficeQA Pro v2. A taxa de alucinação em nível de afirmação no benchmark interno Kimi Hallu Bench Hard caiu de 23,4% para 8,3%, mas a empresa avisa que é um teste de estresse e não reflete o erro no uso diário. Todos esses são resultados reportados pela fabricante.
Um ponto técnico raro: a Moonshot removeu dados relacionados a cibersegurança do mid-training e filtrou ambientes de RL para a versão aberta. No xdev-bench-hard (pass@3), o checkpoint sem essas medidas resolve 90,5% dos problemas, e o K3.1 Pro final, 81,0%. Segundo a empresa, a capacidade ofensiva segue atrás dos modelos proprietários de ponta disponíveis há pelo menos três meses. No Kimi Enterprise, o acesso vem desligado por padrão.
O que mudou
Em 17 de julho de 2026, o CEVIU noticiou "Moonshot Apresenta Kimi K3: Um Gigante Multimodal com Janela de Contexto Inovadora", e em 29 de julho de 2026 registrou a liberação dos pesos do Kimi K3, um MoE de 2,8 trilhões de parâmetros, junto com um relatório técnico. O K3.1 Pro parte desse mesmo modelo, com pós-treino ampliado, e repete o padrão de lançar primeiro via API e abrir pesos depois. Em 23 de outubro de 2026, o CEVIU publicou que o Kimi K3.1 Pro e o K3.1 Pro Highspeed chegaram ao AI Gateway da Vercel, o que mostra a disponibilidade em terceiros pouco antes do anúncio desta data.
Por que isso importa
Para quem opera agentes de código em produção, o dado útil é a comparação direta com o K3 (61,2% contra 55,95% no benchmark interno), mas vale reproduzir em tarefas próprias, já que boa parte dos testes é da própria Moonshot. Para quem quer rodar em infraestrutura própria, tudo depende de os pesos saírem mesmo até 4 de novembro de 2026 e do custo de servir um modelo da classe de 3 trilhões de parâmetros. A abordagem de remover dados de cibersegurança antes de abrir os pesos também é um precedente que times de risco e regulação devem acompanhar.
Linha do tempo
CEVIU noticia a apresentação do Kimi K3 pela Moonshot.
Moonshot libera os pesos do Kimi K3 com relatório técnico.
Kimi K3.1 Pro e Highspeed chegam ao AI Gateway da Vercel.
Moonshot lança o Kimi K3.1 Pro via API e promete pesos até 4 de novembro.
Perguntas frequentes
O Kimi K3.1 Pro já tem pesos abertos?
Ainda não. A Moonshot AI diz que os pesos completos serão liberados até 4 de novembro de 2026. Até lá, o acesso é via Kimi.ai, Kimi Work, Kimi Code e API.
Qual a diferença entre o K3.1 Pro e o K3.1 Pro Highspeed?
O Highspeed entrega de 2 a 3 vezes a velocidade do K3.1 Pro, voltado a interações mais responsivas. Na API, os identificadores são kimi-k3.1-pro e kimi-k3.1-pro-highspeed.
Como o K3.1 Pro se sai nos benchmarks de código?
No Terminal-Bench 4.0, a Moonshot reporta 65,7%, acima do GPT-6 Astra (58,2%) e um pouco abaixo do Claude Opus 5.5 (66,4%). São números divulgados pela própria empresa.
O que a Moonshot fez sobre riscos de cibersegurança?
Removeu dados relacionados a cibersegurança do mid-training e filtrou ambientes de RL. No xdev-bench-hard, o checkpoint sem essas medidas resolve 90,5% dos problemas e o modelo final, 81,0%. A empresa diz que a capacidade ofensiva fica abaixo dos modelos proprietários de ponta.
Fontes
- kimi.aifonte original
- Categoria
- CEVIU IA
- Publicado
- 26 de outubro de 2026
- Editoria
- CEVIU IA

