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Moonshot AI lance Kimi K3.1 Pro, un modèle ouvert de la classe des 3 000 milliards de paramètres qui bride volontairement ses capacités de cyberattaque

Le chinois Moonshot AI a lancé le 24 octobre 2026 le modèle Kimi K3.1 Pro ainsi que Kimi K3.1 Pro Highspeed, deux à trois fois plus rapide. Les deux sont utilisables dès le jour même sur Kimi.com, dans les applications et via l'API, et les poids du modèle doivent être publiés d'ici le 4 novembre.

24 octobre 2026Lecture : 5 min
Capture de la page officielle de Moonshot AI — Kimi K3.1 Pro Tech Blog: Advancing Open Intelligence
Moonshot AI — Kimi K3.1 Pro Tech Blog: Advancing Open Intelligence · SourceCapture : 26 octobre 2026

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L'entreprise chinoise d'IA Moonshot AI a lancé le 24 octobre 2026 un nouveau modèle, Kimi K3.1 Pro. Elle a présenté en même temps Kimi K3.1 Pro Highspeed, qui répond deux à trois fois plus vite. Les deux sont disponibles dès le jour même dans le chat Kimi.com, dans les applications mobiles Kimi et via l'API. Le site international Kimi.com est également accessible depuis le Japon. Les poids, qui constituent le cœur du modèle, doivent être publiés d'ici le 4 novembre.

Qu'est-ce que Kimi K3.1 Pro ?

Kimi K3.1 Pro est le premier modèle de la nouvelle série K3.1. Moonshot AI le présente comme son modèle à poids ouverts (dont les poids sont rendus publics) le plus performant à ce jour, dans la classe des 3 000 milliards de paramètres. Il peut traiter 1 million de tokens de texte à la fois (sa fenêtre de contexte).

Il s'appuie sur Kimi K3, lancé en juillet. Moonshot AI l'a finalisé en augmentant fortement l'entraînement complémentaire réalisé après le pré-entraînement (post-entraînement). L'entreprise indique avoir repensé son système d'entraînement afin de pouvoir mener simultanément de l'apprentissage par renforcement, où le modèle apprend par essais et erreurs, sur des centaines de domaines.

Les domaines en progrès

Selon Moonshot AI, les performances ont nettement progressé dans des domaines comme la programmation, la création 3D et la recherche financière.

  • Programmation : couvre aussi bien la correction de code réel que la construction de projets entiers, et maîtrise des moteurs de jeu comme Unity, Unreal Engine et Godot
  • 3D : déduit formes et proportions à partir d'un texte, d'un croquis ou d'images de référence pour produire des modèles 3D exploitables, et peut écrire puis exécuter lui-même des scripts pour piloter Blender et des logiciels de CAO
  • Finance : mène de bout en bout des tâches allant de l'analyse de documents financiers à la recherche en investissement
  • Exactitude : lors d'un test interne exigeant, composé de questions conçues pour provoquer des erreurs factuelles, le taux d'erreur par affirmation est passé de 23,4 % pour K3 à 8,3 %

En parallèle, l'entreprise a lancé sur Kimi.com et dans les applications 3D Make, qui permet de consulter et de modifier en ligne les modèles 3D créés, puis de les enregistrer pour l'impression 3D.

Comparaison avec les modèles concurrents

D'après les chiffres publiés par Moonshot AI, K3.1 Pro obtient 65,7 % sur Terminal-Bench 4.0, qui mesure les capacités de programmation en mode agent. Il dépasse GPT-6 Astra d'OpenAI (58,2 %) et se situe juste en dessous de Claude Opus 5.5 d'Anthropic (66,4 %).

Sur BenchCAD, qui évalue la reconstitution de données CAO 3D à partir d'images, il atteint 92,7 % avec utilisation d'outils. Il se rapproche ainsi de Claude Opus 5.5 (96,2 %) et de GPT-6 Astra (95,9 %), sans encore les égaler. Tous ces résultats ont été annoncés par Moonshot AI elle-même et doivent encore être vérifiés de manière indépendante.

Brider volontairement les capacités de cyberattaque

L'aspect le plus marquant de l'annonce concerne la cybersécurité. Selon Moonshot AI, plus l'entraînement avançait, plus le modèle devenait capable de trouver et d'exploiter les faiblesses des logiciels (vulnérabilités). En cherchant la cause, l'entreprise a constaté que ses données d'entraînement générales contenaient des contenus liés aux cyberattaques.

Pour la version à poids ouverts, elle a donc retiré les données liées aux cyberattaques de deux étapes de l'entraînement. Lors des tests internes, une version entraînée sans ce retrait résolvait 90,5 % des problèmes, contre seulement 81,0 % pour le K3.1 Pro publié. Moonshot AI affirme que les capacités offensives de K3.1 Pro sont inférieures à celles des modèles fermés de pointe d'autres entreprises, accessibles au public depuis au moins trois mois.

L'entreprise fait par ailleurs valoir que permettre à chacun de faire tourner un modèle performant sur ses propres machines aide les équipes qui souhaitent auditer leur propre code dans une optique défensive.

Où l'utiliser et prochaines étapes

Kimi K3.1 Pro et la version Highspeed sont disponibles aux endroits suivants.

  • Le chat Kimi.com et les applications Kimi pour iOS, Android et HarmonyOS
  • L'application de bureau Kimi Work (Windows et Mac Apple silicon, version 3.1.0 ou ultérieure)
  • L'outil de programmation Kimi Code
  • L'API Kimi (noms de modèle kimi-k3.1-pro et kimi-k3.1-pro-highspeed)

L'API propose une option qui ne conserve pas les données (zéro rétention des données). D'après la documentation de l'API, l'utilisation de K3.1 Pro nécessite un dépôt minimum de 1 dollar. Les conditions d'utilisation (licence) applicables à la publication des poids n'ont pas encore été communiquées.

Par ailleurs, selon la page des tarifs de l'API, la série K2 de génération précédente ne sera plus proposée aux utilisateurs inscrits à partir du 31 octobre et doit être entièrement arrêtée d'ici fin décembre.

Le regard de CoAI

Kimi K3.1 Pro montre qu'un grand modèle d'IA chinois peut désormais offrir des performances assez proches de celles des modèles fermés de pointe américains, et ce avec des poids ouverts. Comme il est accessible sur le site international Kimi.com et dans les applications, les utilisateurs au Japon peuvent en vérifier les performances immédiatement.

On retiendra qu'en publiant les poids, Moonshot AI a expliqué chiffres à l'appui comment elle avait elle-même réduit les capacités exploitables pour des attaques. La sécurité des modèles ouverts est devenue un enjeu pour toutes les entreprises, et cette démarche propose une approche possible. Toutefois, les évaluations des performances et des capacités cyber reposent principalement sur les tests internes de Moonshot AI. Pour un usage professionnel, mieux vaut vérifier le traitement des données et les conditions d'utilisation, puis attendre la publication des poids et les évaluations externes avant de se décider.

Sources

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