Moonshot открыла веса Kimi K3.1 Pro для локального запуска
У мультимодальной модели 2,8 трлн параметров, 104 млрд активных параметров, контекст на миллион токенов и особые условия для крупного бизнеса.
Moonshot AI открыла веса Kimi K3.1 Pro — теперь новейшую frontier-модель компании можно развернуть на собственной инфраструктуре, а не только использовать через приложение или API. В публичном репозитории Hugging Face она описана как нативно мультимодальная агентная MoE-модель с 2,8 трлн параметров, из которых 104 млрд активны, и контекстом чуть больше миллиона токенов.
Модель принимает текст и изображения и рассчитана на программирование, финансовые исследования, создание 3D-контента и другие долгие агентные задачи. Для развертывания Moonshot рекомендует vLLM, SGLang или TokenSpeed. Веса используют формат MXFP4, а активации — MXFP8, что снижает стоимость запуска модели такого масштаба.
По собственным тестам Moonshot, Kimi K3.1 Pro конкурирует с ведущими закрытыми моделями в задачах программирования и работы агентов. Но это данные производителя: часть тестов внутренняя, а модели запускались в разных агентных средах, поэтому таблицу нельзя считать независимым рейтингом.
Это open-weight релиз, а не полностью открытый исходный код. Лицензия разрешает использование, модификацию и распространение, но сервисам Model-as-a-Service с выручкой свыше 20 млн долларов за 12 месяцев понадобится отдельное коммерческое соглашение. Продукты с аудиторией более 100 млн пользователей в месяц или месячной выручкой свыше 20 млн долларов должны показывать название Kimi K3.1 Pro. Внутреннее использование освобождено от этих условий.
Для разработчиков главное изменение — контроль: модель можно изучать, дообучать и размещать вне API Moonshot, если есть достаточно вычислительных ресурсов.
