Moonshot、2.8兆パラメータのオープンウェイト「Kimi K3.1 Pro」を公開

重み公開の内容

Moonshotは、自社のフラッグシップモデル「Kimi K3.1 Pro」の重みを公開しました。Modalの説明によれば、これは前世代K3に対するポストトレーニングの更新版で、コーディング、金融リサーチ、長期的なエージェント作業に向けた強化学習を拡張したものです。テキストと画像の入力に対応し、コンテキスト長は100万トークンとされています。

規模の面では、総パラメータが2.8兆、推論時に実際に使われるアクティブパラメータが104Bと報じられています。総パラメータの一部だけを推論に使う疎な構造とみられ、巨大な総量に対して計算コストを抑える設計と考えられます。

性能の評価

第三者評価では、エージェント性能を測るAgent Arenaでオープンウェイトモデル中1位、全体で13位につけています。17,500件を超えるエージェントセッションを通じて+5.1%のネット改善を示し、これはK3比で+4.2ポイントに相当します。Bashの信頼性と操作性（steerability）ではオープンウェイト最上位とされています。

ある利用者は、社内のSRE（サイト信頼性エンジニアリング）エージェントの評価で、トークン消費は増えるものの「驚くほど良い」品質が得られたと報告しています。ただしこれは個人の報告であり、体系的なベンチマークではありません。

性能向上の要因について、あるコメント者はgated sparse attention（注意機構を選択的に使う仕組み）の寄与を挙げています。これはコミュニティ側の見方であり、モデル作者による公式説明ではありません。

推論環境と提供形態

公開当日から、推論エンジンのvLLMとSGLangがDay-0で対応しました。AMD、NVIDIA、Rubin、TPUといったハードウェアをカバーし、SGLangはTrainium 2/3にも対応するとされています。自前の環境で動かす選択肢が比較的早く揃った形です。

ホスト型の提供も用意されています。Ollama Cloudではゼロデータ保持での提供が行われ、DatabricksやSkyPilotからも利用できます。セルフホストとマネージドの両方から試せる状態です。

現時点の注意点

Agent Arenaの順位やSREエージェントでの評価は公開されている範囲の情報であり、用途によって結果は変わり得ます。2.8兆という総パラメータはセルフホストの前提では相応の計算資源を要するとみられ、実際にどこまで現実的かは明らかではありません。

日本語での性能や地域ごとの提供可否、料金については原文に記載がなく、現時点では判断できません。導入を検討する場合は、自社のユースケースでの検証が必要です。