Kimi veröffentlicht K3.1 Pro mit offenen Modellgewichten

Kimi hat Kimi K3.1 Pro vorgestellt, das erste Modell der K3.1-Reihe und nach eigenen Angaben das bislang leistungsfähigste Modell mit offenen Gewichten in der 3T-Klasse. Es bietet ein Kontextfenster von einer Million Token und soll insbesondere beim Programmieren, bei der 3D-Erstellung, bei Finanzrecherchen und bei autonomen Arbeitsabläufen deutlich über dem Vorgänger K3 liegen. Ergänzend erscheint Kimi K3.1 Pro Highspeed, das zwei- bis dreifach schnellere Interaktionen ermöglichen soll. Beide Varianten sind ab sofort in Kimi.ai, Kimi Work, Kimi Code und über die Kimi API verfügbar. Die vollständigen Modellgewichte sollen bis zum 4. November 2026 veröffentlicht werden. In Kimi Enterprise ist der Zugriff zunächst deaktiviert und muss von Administratoren freigeschaltet werden. Kimi K3.1 Pro ist eine nachtrainierte Version von K3 mit erheblich größerem Nachtraining-Aufwand. Ziel war, bestärkendes Lernen über zahlreiche nachgelagerte Aufgabengebiete hinweg stabil und effizient zu skalieren. Dafür wurden nach eigenen Angaben die Lerninfrastruktur, die Inferenz mit langem Kontext, die Trainingseffizienz, Sandbox-Systeme, das Scheduling von Lernläufen und die Prüfung von Übungsumgebungen verbessert, damit zusätzlicher Rechenaufwand zuverlässig zu verbesserter Leistung führt. In Coding- und Agenten-Benchmarks erreicht K3.1 Pro laut Kimi Ergebnisse nahe an starken proprietären Modellen. Auf Terminal-Bench 4.0, wo Coding-Agenten in realistischen, ressourcenbeschränkten Terminalumgebungen geprüft werden, erzielt das Modell 65,7 Prozent, vor GPT-6 Astra mit 58,2 Prozent und knapp hinter Claude Opus 5.5 mit 66,4 Prozent. Auf dem internen Benchmark Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon erreicht es 61,2 Prozent, gegenüber 55,95 Prozent für K3. Bei 3D-Aufgaben liegt K3.1 Pro im Benchmark BenchCAD mit Werkzeugunterstützung bei 92,7 Prozent und damit nahe an Claude Opus 5.5 mit 96,2 Prozent sowie GPT-6 Astra mit 95,9 Prozent. Das Modell kann aus Textbeschreibungen, Skizzen oder Referenzbildern nutzbare 3D-Modelle ableiten, parametrische Modelle erstellen und Skripte für Blender sowie CAD-Software schreiben und ausführen. Mit 3D Make können Modelle online geprüft, bearbeitet, für den 3D-Druck vorbereitet oder als Video und Live Foto ausgegeben werden. Im Finanzbereich erreicht K3.1 Pro auf OfficeQA Pro v2 64,4, einer Prüfung komplexer finanzanalytischer Aufgaben über reale Dokumente. Kimi betont zugleich eine deutlich höhere faktische Genauigkeit: Auf dem internen Kimi Hallu Bench Hard fällt die auf Aussagen bezogene Halluzinationsrate von 23,4 Prozent bei K3 auf 8,3 Prozent. Der Anteil von Antworten mit mindestens einem faktischen Fehler liege bei 42,4 Prozent des Wertes des Vorgängers. Im Bereich Cybersicherheit hat Kimi die Fähigkeiten des Modells nach eigenen Angaben gezielt begrenzt. Während des Nachtrainings stieg das Risiko für Missbrauch durch Schwachstellensuche und Exploits. Für die offene Veröffentlichung wurden cyberrelevante Daten aus dem mittleren Training und aus Lernumgebungen entfernt. Auf xdev-bench-hard löst ein unbereinigter Testlauf 90,5 Prozent der Aufgaben, die finale Version 81,0 Prozent. Kimi begründet die Freigabe der offenen Gewichte damit, dass Teams damit defensive Prüfungen auf eigener Infrastruktur durchführen können, während die offensive Cyberleistung unter der von Frontier-Modellen liegen soll.