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Moonshot AI lança o Kimi K3.1 Pro, modelo aberto da classe de 3 trilhões de parâmetros que limita de propósito sua capacidade para ciberataques

A chinesa Moonshot AI lançou em 24 de outubro de 2026 o modelo Kimi K3.1 Pro e o Kimi K3.1 Pro Highspeed, de duas a três vezes mais rápido. Os dois podem ser usados desde o mesmo dia no Kimi.com, nos aplicativos e pela API, e os pesos do modelo devem ser publicados até 4 de novembro.

24 de outubro de 2026Leitura de 5 min
Captura da página oficial de Moonshot AI — Kimi K3.1 Pro Tech Blog: Advancing Open Intelligence
Moonshot AI — Kimi K3.1 Pro Tech Blog: Advancing Open Intelligence · FonteCapturada em: 26 de outubro de 2026

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A empresa chinesa de IA Moonshot AI lançou em 24 de outubro de 2026 um novo modelo de IA, o Kimi K3.1 Pro. Junto com ele, apresentou o Kimi K3.1 Pro Highspeed, que responde de duas a três vezes mais rápido. Os dois estão disponíveis desde o mesmo dia no chat do Kimi.com, nos aplicativos do Kimi para celular e pela API. O site internacional, Kimi.com, também pode ser acessado a partir do Japão. Os pesos, que correspondem ao núcleo do modelo, devem ser publicados até 4 de novembro.

O que é o Kimi K3.1 Pro

O Kimi K3.1 Pro é o primeiro modelo da nova série K3.1. A Moonshot AI o descreve como seu modelo de pesos abertos (cujos pesos são tornados públicos) mais avançado até hoje, da classe de 3 trilhões de parâmetros. Ele consegue processar 1 milhão de tokens de texto de uma só vez (sua janela de contexto).

A base é o Kimi K3, lançado em julho. A Moonshot AI finalizou o novo modelo ampliando bastante o treinamento adicional feito após o pré-treinamento (pós-treinamento). A empresa diz ter reconstruído seu sistema de treinamento para conseguir executar ao mesmo tempo aprendizado por reforço, em que o modelo aprende por tentativa e erro, em centenas de áreas.

Onde ele ficou mais forte

Segundo a Moonshot AI, o desempenho melhorou muito em áreas como programação, criação 3D e pesquisa financeira.

  • Programação: vai da correção de código real à construção de projetos inteiros, e domina motores de jogos como Unity, Unreal Engine e Godot
  • 3D: interpreta formas e proporções a partir de texto, esboços ou imagens de referência para criar modelos 3D utilizáveis, e consegue escrever e executar sozinho scripts que controlam o Blender e softwares de CAD
  • Finanças: conduz fluxos de trabalho completos, da análise de documentos financeiros à pesquisa de investimentos
  • Precisão: em um rigoroso teste interno com perguntas pensadas para induzir erros factuais, a taxa de erro por afirmação caiu de 23,4% no K3 para 8,3%

Além disso, a empresa lançou no Kimi.com e nos aplicativos o 3D Make, que permite visualizar e editar on-line os modelos 3D criados e salvá-los para impressão 3D.

Comparação com os modelos concorrentes

Pelos números divulgados pela Moonshot AI, o K3.1 Pro marcou 65,7% no Terminal-Bench 4.0, que mede a capacidade de programação como agente. O resultado supera o GPT-6 Astra da OpenAI (58,2%) e fica um pouco abaixo do Claude Opus 5.5 da Anthropic (66,4%).

No BenchCAD, que avalia a reprodução de dados CAD 3D a partir de imagens, ele obteve 92,7% com uso de ferramentas. Chegou perto do Claude Opus 5.5 (96,2%) e do GPT-6 Astra (95,9%), mas ainda fica abaixo dos dois. Todos esses resultados foram divulgados pela própria Moonshot AI e ainda não passaram por verificação externa.

Limitar de propósito a capacidade para ciberataques

O ponto que mais chama atenção no anúncio é a forma de lidar com a cibersegurança. Segundo a Moonshot AI, quanto mais o treinamento avançava, mais crescia também a capacidade do modelo de encontrar e explorar falhas de software (vulnerabilidades). Ao investigar a causa, a empresa descobriu que seus dados gerais de treinamento continham conteúdo relacionado a ciberataques.

Por isso, na versão de pesos abertos, ela removeu os dados ligados a ciberataques de duas etapas do treinamento. Nos testes internos, sem essa remoção o modelo resolvia 90,5% dos problemas, enquanto o K3.1 Pro publicado fica em 81,0%. A Moonshot AI afirma que a capacidade ofensiva do K3.1 Pro é menor que a dos modelos fechados de ponta de outras empresas disponíveis ao público há pelo menos três meses.

Por outro lado, a empresa argumenta que permitir que qualquer pessoa rode um modelo de alto desempenho na própria máquina ajuda equipes que querem auditar o próprio código com fins defensivos.

Onde usar e próximos passos

O Kimi K3.1 Pro e a versão Highspeed estão disponíveis nos seguintes lugares.

  • O chat do Kimi.com e os aplicativos do Kimi para iOS, Android e HarmonyOS
  • O aplicativo de desktop Kimi Work (Windows e Mac com Apple silicon, versão 3.1.0 ou posterior)
  • A ferramenta de programação Kimi Code
  • A API do Kimi (nomes de modelo kimi-k3.1-pro e kimi-k3.1-pro-highspeed)

Na API, é possível escolher uma configuração que não armazena dados (retenção zero de dados). Segundo a documentação da API, para usar o K3.1 Pro é preciso fazer um depósito mínimo de 1 dólar. As condições de uso (licença) que valerão quando os pesos forem publicados ainda não foram divulgadas.

Além disso, de acordo com a página de preços da API, a série K2, da geração anterior, deixará de ser oferecida a usuários que se cadastrarem a partir de 31 de outubro e deve ser totalmente encerrada até o fim de dezembro.

A visão do CoAI

O Kimi K3.1 Pro mostra que um grande modelo de IA chinês já consegue entregar desempenho bem próximo ao dos modelos fechados de ponta dos Estados Unidos, e com pesos abertos. Como ele está disponível no site internacional Kimi.com e nos aplicativos, usuários no Japão podem testar seu desempenho imediatamente.

Vale destacar que, ao publicar os pesos, a Moonshot AI explicou com números concretos como reduziu por conta própria as capacidades que poderiam ser usadas em ataques. A segurança dos modelos abertos virou um desafio para todas as empresas, e essa é uma abordagem possível. No entanto, as avaliações de desempenho e de capacidade cibernética se baseiam principalmente em testes internos da Moonshot AI. Para uso profissional, o mais sensato é verificar o tratamento dos dados e os termos de uso, e esperar a publicação dos pesos e as avaliações externas antes de decidir.

Fontes

Ferramentas mencionadas neste artigo

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