Kimi K3.1 Pro: המודל הפתוח של Moonshot מכוון למנועי משחקים ולתלת-ממד

חברת Moonshot AI, שמפתחת את Kimi, השיקה את Kimi K3.1 Pro. זה המודל הראשון בסדרת K3.1, והחברה מתארת אותו כמודל ה-open-weight החזק ביותר שלה עד היום, כלומר מודל שמשקליו מתפרסמים לציבור. המודל שייך לקטגוריית 3T, שבה כ-3 טריליון פרמטרים, ויש לו חלון הקשר של מיליון טוקנים. בגרסה הזאת יש דגש בולט על פיתוח משחקים ועל יצירה בתלת-ממד. המודל כבר זמין ב-Kimi.ai, ב-Kimi Work, ב-Kimi Code וב-API של החברה. לפי החברה, המשקלים המלאים יתפרסמו עד 4 בנובמבר.

לצד המודל יצאה גם גרסת Kimi K3.1 Pro Highspeed. לדברי החברה, היא מהירה פי 2 עד 3 מהגרסה הרגילה ומיועדת לשימוש אינטראקטיבי.

Unity, Unreal, Godot ו-Blender

השינוי הבולט בגרסה הוא הפנייה לעולמות של מנועי משחקים ותלת-ממד. לפי הבלוג הרשמי, K3.1 Pro עובד עם מנועי המשחקים Unity, Unreal Engine ו-Godot. הוא משלב אותם עם חיפוש ברשת ועם יצירת תלת-ממד כדי לבנות "חוויות שלמות". החברה טוענת גם לשיפור בעיצוב של עמודי אינטרנט ושל סצנות אינטראקטיביות ב-Three.js, ספריית JavaScript להצגת תלת-ממד בדפדפן. השיפור, לדבריה, ניכר בקומפוזיציה, בטיפוגרפיה ובאנימציה.

בתחום הדוגמנות התלת-ממדית, המודל מסוגל לפי החברה לבנות מודל שמיש מתוך תיאור טקסטואלי, סקיצה או תמונת ייחוס. החברה מדגישה במיוחד דוגמנות פרמטרית, כלומר מודלים שאפשר לשנות בהם מידות ותצורה, כמו חלקים מכניים, דגמים אדריכליים ורהיטים בהתאמה אישית. המודל כותב ומריץ סקריפטים לכלים כמו Blender ותוכנות CAD בעצמו, בלי מחברי MCP (פרוטוקול לחיבור מודלים לכלים חיצוניים).

במבחן BenchCAD, שבודק שחזור של עצמים תלת-ממדיים מתוך כמה תמונות שלהם באמצעות קוד CAD, K3.1 Pro קיבל 92.7% בשימוש בכלים. Claude Opus 5.5 של אנתרופיק קיבל 96.2%, ו-GPT-6 Astra קיבל 95.9%. במקביל הושק ב-kimi.ai ובאפליקציה הכלי 3D Make. הוא מאפשר לצפות במודלים תלת-ממדיים ולערוך אותם באתר, להוריד אותם כקבצים מוכנים להדפסה בתלת-ממד, או לייצא אותם כסרטון או כ-Live Photo.

קוד, סוכנים ופיננסים

לפי החברה, K3.1 Pro הוא גרסה של K3 שעברה post-training, כלומר אימון נוסף אחרי האימון הבסיסי, עם הרבה יותר כוח מחשוב. חלק גדול מהאימון הנוסף נעשה ב-reinforcement learning (למידת חיזוק) על פני מאות תחומים. ב-Terminal-Bench 4.0, מבחן לסוכני קוד שעובדים בטרמינל, המודל קיבל 65.7%. זה יותר מ-GPT-6 Astra עם 58.2% ומעט פחות מ-Claude Opus 5.5 עם 66.4%. במבחן פנימי של החברה לעבודת קוד ארוכה ומרובת שלבים, הציון עלה מ-55.95% ב-K3 ל-61.2%. חשוב לזכור שכל הנתונים פורסמו על ידי החברה עצמה, ומבחן פנימי קשה במיוחד לאמת מבחוץ.

כדוגמה לעבודה ארוכת טווח, החברה מתארת ניסוי פנימי שבו המודל בנה סימולטור הליכה של גוף אדם. הסימולטור התבסס על human-atlas, מודל אנטומי בקוד פתוח עם 296 רכיבי שלד ו-402 רכיבי שריר. לאורך 167 משימות, הדמות עברה מקריסה תוך שניות להליכה רציפה של 11.2 שניות. בדרך המודל איתר ותיקן 36 שגיאות בחישובי השרירים של הכתף. בתחום הפיננסי, החברה מדווחת על תוצאה מובילה במבחן OfficeQA Pro v2, עם ציון 64.4.

למה זה חשוב

המשמעות העיקרית היא כנראה שמודל בסדר גודל של המודלים הסגורים המובילים עומד להיות זמין להורדה. אם המשקלים אכן יתפרסמו עד 4 בנובמבר, אולפני משחקים, מעצבי תלת-ממד וחברות תוכנה יוכלו להריץ ולהתאים את המודל על התשתית שלהם. ההתמקדות במנועי משחקים וב-CAD מרמזת ש-Moonshot מחפשת נישות מקצועיות שבהן תוכל להתבדל מהמתחרות הגדולות. לפי הנתונים שהחברה עצמה פרסמה, ברוב המבחנים המודל מתקרב למתחרות המובילות, אך לא עוקף את כולן.