Moonshot AI เปิดตัว Kimi K3.1 Pro โมเดลแรกในซีรีส์ K3.1 ใหม่

Moonshot AI เปิดตัว Kimi K3.1 Pro เมื่อวันที่ 24 ตุลาคม 2026 ซึ่งเป็นโมเดลแรกในซีรีส์ K3.1 ใหม่ของบริษัท พร้อมกับรุ่นคู่หูที่ทำงานเร็วกว่าในชื่อ Kimi K3.1 Pro Highspeed บริษัทระบุว่า K3.1 Pro เป็นโมเดลแบบเปิดน้ำหนักระดับ 3T ที่มีความสามารถสูงสุดเท่าที่บริษัทเคยพัฒนามาจนถึงปัจจุบัน และมีหน้าต่างบริบทขนาด 1 ล้านโทเค็น

ตามประกาศ Kimi K3.1 Pro Highspeed ทำงานเร็วกว่า K3.1 Pro สองถึงสามเท่า โดยมีความสามารถของโมเดลเหมือนกัน ทั้งสองรุ่นพร้อมใช้งานในผลิตภัณฑ์ตระกูล Kimi ได้แก่ บน Kimi.ai และแอป Kimi สำหรับ iOS, Android และ HarmonyOS; ในแอปเดสก์ท็อป Kimi Work เวอร์ชัน 3.1.0 ขึ้นไป สำหรับ Windows และ Mac ที่ใช้ Apple silicon; ใน Kimi Code ซึ่งผู้ใช้เลือกรุ่นโมเดลได้ด้วยคำสั่ง /model; และผ่าน Kimi API ซึ่งมีรายชื่อโมเดลเป็น kimi-k3.1-pro และ kimi-k3.1-pro-highspeed โดยลูกค้า API สามารถเลือกใช้บริการที่ไม่มีการเก็บรักษาข้อมูลได้ ผู้ดูแลระบบ Kimi Enterprise สามารถเปิดใช้งาน K3.1 Pro ให้แก่องค์กรของตนได้ แต่เมื่อเริ่มเปิดตัว ระบบจะปิดสิทธิ์เข้าถึงไว้เป็นค่าเริ่มต้น

การฝึกและประสิทธิภาพที่รายงาน

K3.1 Pro เป็นรุ่นของ Kimi K3 ที่ผ่านการฝึกเพิ่มเติม โดยใช้กำลังประมวลผลสำหรับการฝึกเพิ่มเติมมากขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ ตามที่ Moonshot AI ระบุ บริษัทกล่าวว่าได้ปรับปรุงทุกชั้นของระบบเพื่อรองรับการเรียนรู้แบบเสริมแรงร่วมกันในวงกว้างผ่านโดเมนปลายทางหลายร้อยโดเมน ได้แก่ เฟรมเวิร์กการเรียนรู้แบบเสริมแรง การอนุมานบริบทยาว ประสิทธิภาพการฝึก โครงสร้างพื้นฐานแซนด์บ็อกซ์ การจัดตารางการทำงานของ rollout และแพลตฟอร์มร่วมสำหรับตรวจสอบคุณภาพของสภาพแวดล้อม

บริษัทรายงานว่า K3.1 Pro ทำคะแนนได้ 65.7% ใน Terminal-Bench 4.0 ซึ่งประเมินเอเจนต์เขียนโค้ดด้วยงานบนเทอร์มินัลที่สมจริงและมีข้อจำกัดด้านทรัพยากร สูงกว่า GPT-6 Astra ที่ได้ 58.2% และตามหลัง Claude Opus 5.5 ซึ่งได้ 66.4% เพียงเล็กน้อย ใน Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon ซึ่งเป็นเกณฑ์ทดสอบภายในที่ครอบคลุมการทำงานหลายขั้นตอน การใช้เครื่องมือ และการแก้ปัญหาตั้งแต่ต้นจนจบ K3.1 Pro ทำคะแนนได้ 61.2% เทียบกับ 55.95% ของ K3 ส่วน BenchCAD ซึ่งทดสอบการสร้างโมเดล 3 มิติขึ้นใหม่จากภาพเรนเดอร์หลายมุมมองผ่านการสร้างโค้ด CAD นั้น K3.1 Pro ทำคะแนนได้ 92.7% เมื่อใช้เครื่องมือ ใกล้เคียงกับ Claude Opus 5.5 ที่ได้ 96.2% และ GPT-6 Astra ที่ได้ 95.9% ฟีเจอร์ 3D Make เปิดให้ใช้งานแล้วบน kimi.ai และแอป Kimi โดยผู้ใช้สามารถดูตัวอย่างและแก้ไขโมเดล 3 มิติทางออนไลน์ แล้วดาวน์โหลดโมเดลที่พร้อมสำหรับการพิมพ์ 3 มิติได้

Moonshot AI ยังรายงานด้วยว่าโมเดลทำคะแนนระดับแนวหน้าที่ 64.4 ใน OfficeQA Pro v2 ซึ่งทดสอบการวิเคราะห์ข้อมูลการเงินการคลังที่ซับซ้อนจากเอกสารทางการเงินจริง และระบุว่าโมเดลทำคะแนนเหนือกว่า K3 ในเกณฑ์ทดสอบการเงินภายในของบริษัท โดยเพิ่มขึ้น 7.2 คะแนนใน Financial Modeling, 11.6 คะแนนใน Financial Research และทำผลงานใน Business Operation ได้ประมาณ 4.2 เท่าของ K3 ใน Kimi Hallu Bench Hard ซึ่งเป็นการทดสอบความทนทานภายในที่เน้นความถูกต้องของข้อเท็จจริง อัตราการสร้างข้อมูลหลอนในระดับข้อกล่าวอ้างของโมเดลลดลงจาก 23.4% สำหรับ K3 เหลือ 8.3% ขณะที่สัดส่วนคำตอบที่มีข้อผิดพลาดเชิงข้อเท็จจริงอย่างน้อยหนึ่งจุดอยู่ที่ 42.4% ของอัตราในรุ่นก่อน บล็อกระบุว่าการประเมินนี้ออกแบบมาโดยเจาะจงเพื่อทดสอบสถานการณ์ที่มีโอกาสเกิดข้อผิดพลาดสูง และอัตราที่รายงานไม่ได้แสดงถึงอัตราความผิดพลาดโดยรวมในการใช้งานประจำวัน

ในการทดสอบการเขียนโค้ดระยะยาวภายในรายการหนึ่งซึ่งบรรยายไว้ในบล็อก K3.1 Pro สร้างโปรแกรมจำลองพลวัตการเดินของมนุษย์โดยใช้ human-atlas ซึ่งเป็นโมเดลกายวิภาคของมนุษย์แบบโอเพนซอร์ส ประกอบด้วยชิ้นส่วนโครงกระดูก 296 ชิ้นและชิ้นส่วนกล้ามเนื้อ 402 ชิ้น จากภารกิจ 167 รายการและการตรวจสอบอิสระ 420 ครั้ง โมเดลได้ปรับปรุงตัวควบคุมการเดินซ้ำหลายรอบ เมื่อการปรับแต่งรางวัลไม่ช่วยให้การเคลื่อนไหวของแขนดีขึ้น โมเดลจึงทดสอบพลวัตของโปรแกรมจำลองแบบ open-loop ระบุข้อผิดพลาดในการคำนวณแขนโมเมนต์ของกล้ามเนื้อไหล่ได้ 36 จุดและแก้ไข จากนั้นจึงฝึกตัวควบคุมอีกครั้ง

มาตรการควบคุมความปลอดภัยทางไซเบอร์และหลักการเปิดเผยน้ำหนักโมเดล

Moonshot AI กล่าวว่า บริษัทสังเกตเห็นว่าประสิทธิภาพในการวิจัยช่องโหว่ดีขึ้นอย่างต่อเนื่องเมื่อขยายการฝึกเพิ่มเติม และระบุว่าแนวโน้มดังกล่าวมีสาเหตุมาจากเนื้อหาที่เกี่ยวข้องกับความปลอดภัยทางไซเบอร์ซึ่งแทรกอยู่ในคลังข้อมูลฝึกช่วงกลางทั่วไป และงานด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ในชุดสภาพแวดล้อมการเรียนรู้แบบเสริมแรง สำหรับการเปิดตัว K3.1 Pro แบบเปิดน้ำหนัก บริษัทกล่าวว่าได้ระบุและนำข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับความปลอดภัยทางไซเบอร์ออกจากการฝึกทั้งสองช่วง แต่ยังคงเก็บงานเขียนโค้ดทั่วไปที่จำเป็นต่อการใช้งานโมเดลไว้

บริษัทระบุว่า ใน xdev-bench-hard ซึ่งเป็นเกณฑ์ทดสอบภายในของบริษัทที่ประกอบด้วยงานค้นหาและใช้ประโยชน์จากช่องโหว่โดยอาศัยซอร์สโค้ด ซึ่งผู้เชี่ยวชาญเป็นผู้คัดสรร จุดตรวจสอบที่ฝึกโดยไม่มีมาตรการลดความเสี่ยงเหล่านั้นแก้โจทย์ได้ 90.5% เมื่อวัดด้วย pass@3 ขณะที่ K3.1 Pro รุ่นสุดท้ายทำได้ 81.0% Moonshot AI กล่าวว่าผลลัพธ์แสดงให้เห็นว่าการนำข้อมูลออกช่วยลดความสามารถด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ได้อย่างมีนัยสำคัญ เมื่อเทียบกับสิ่งที่กระบวนการฝึกแบบเดียวกันจะสร้างขึ้นหากไม่มีการดำเนินการดังกล่าว และความสามารถด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ของ K3.1 Pro ยังตามหลังโมเดลกรรมสิทธิ์ระดับแนวหน้าที่เปิดให้ใช้งานต่อสาธารณะมาแล้วอย่างน้อย 3 เดือน

บล็อกกล่าวถึงหลักการสองข้อที่อยู่เบื้องหลังการเปิดตัวแบบเปิดน้ำหนัก ประการแรก บริษัทมุ่งมั่นที่จะไม่เปิดเผยน้ำหนักโมเดลที่อาจขยายขีดความสามารถด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ไปจนถึงขอบเขตสูงสุดของสิ่งที่เป็นไปได้ ประการที่สอง บริษัทตั้งใจจะยกระดับความสามารถด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่เปิดให้ใช้งานผ่านโมเดลแบบเปิดน้ำหนักอย่างต่อเนื่อง โดยระบุว่าการเข้าถึงโดยไม่เลือกปฏิบัติช่วยให้ทีมต่าง ๆ มีเครื่องมือสำหรับตรวจสอบโค้ดที่ตนดูแล รวมถึงระบบเดิมที่แทบไม่เคยได้รับการตรวจสอบความปลอดภัยโดยเฉพาะ

การกำหนดค่าโมเดลใน Kimi Code

เอกสารประกอบการใช้งาน Kimi Code ที่แยกต่างหากอธิบายวิธีเปิดให้ผู้พัฒนาใช้งานโมเดลต่าง ๆ เอกสารระบุรหัสโมเดล 6 รายการในตระกูล K3.1 Pro, K3, K2.8 Preview และ K2.7 Code Highspeed โดยอธิบายว่า k3.1-pro เป็นโมเดลเรือธงที่มีพารามิเตอร์ 3T และรองรับบริบทได้สูงสุด 1,048,576 โทเค็นสำหรับสมาชิกระดับสูงขึ้นไป ส่วนเวอร์ชัน Highspeed มีความสามารถเท่ากัน แต่ใช้โควตาประมาณสองเท่า ตามหน้าเอกสาร K3.1 Pro เปิดให้ใช้งานใน Kimi Code อย่างเต็มรูปแบบแล้ว

ตามเอกสาร โมเดล K3.1 Pro รองรับเฉพาะโหมดคิดวิเคราะห์ และคำขอที่ปิดการคิดวิเคราะห์จะถูกปฏิเสธพร้อมข้อผิดพลาด HTTP 400 โมเดลใหม่ทั้งสองรุ่นรองรับการตั้งค่า reasoning_effort เป็น low, high หรือ max โดยกำหนดค่าเริ่มต้นเป็น max และทั้งคู่รับข้อมูลภาพและวิดีโอได้ ตามแผนสมาชิกใหม่ k3.1-pro ต้องสมัคร Plus ขึ้นไป โดยหน้าต่างบริบท 1M สงวนไว้สำหรับสมาชิก Pro ขึ้นไป ส่วน k3.1-pro-highspeed ต้องสมัคร Pro ขึ้นไป สำหรับแผนเดิม ระดับสมาชิกที่ตรงกันคือ Moderato และ Allegretto

เอกสารแนะนำให้เริ่มเซสชันใหม่แทนการเปลี่ยนไปใช้โมเดลใหม่ระหว่างเซสชัน ใช้ API แบบ Responses, chat completion หรือ message ซึ่งเป็น API ของระบบโดยตรง เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่เสถียรที่สุด และกรอกรหัสโมเดลให้ตรงทุกประการเมื่อใช้เครื่องมือของผู้ให้บริการภายนอก เพราะหากพิมพ์รหัสผิด ระบบจะเปลี่ยนไปใช้ K2.8 Preview โดยไม่มีโหมดคิดวิเคราะห์

บริษัทระบุว่าจะเปิดเผยน้ำหนักโมเดล Kimi K3.1 Pro ฉบับเต็มภายในวันที่ 4 พฤศจิกายน 2026