Moonshot AI met sur le marché Kimi K3.1 Pro et affiche des choix fermes en cybersécurité avant une publication des poids visée au 4 novembre 2026. Le modèle progresse nettement sur des tâches agentiques, de programmation et de 3D, grimpe à 55 points sur l’Artificial Analysis Intelligence Index et voit ses tarifs baisser jusqu’à 33 %. Des comparaisons internes et publiques situent désormais K3.1 Pro à quelques points des meilleurs modèles propriétaires.
Moonshot encadre la cybersécurité et nettoie les données sensibles
Moonshot AI décrit une montée des capacités de recherche de failles lorsque l’intensité du post-entraînement augmente, du fait de la présence de contenus cybersécurité dans le corpus intermédiaire et des tâches associées dans l’environnement de RL. L’entreprise précise avoir exclu les informations relatives à la cybersécurité lors des deux étapes de formation, afin de permettre la publication des poids en accès ouvert. Sur son banc interne xdev-bench-hard, la version qui n’a pas été purgée atteint 90,5 % de réussite sur les tâches, tandis qu’après suppression des données sensibles, K3.1 Pro en résout 81,0 %. Sur ce même test, DeepSeek-V4.1-Flash obtient 85,7 %, alors que Kimi K3 avait réalisé 33,3 %. Moonshot affirme qu’aucun modèle à poids ouverts ne doit franchir la limite ultime des capacités offensives, tout en cherchant à développer progressivement les usages défensifs, tels que l’audit de systèmes anciens. Anthropic a également démontré que GLM-5.3, coté 45 sur l’AA Index, peut écrire des exploits à des niveaux proches de Claude Mythos.
Tarifs en recul et coût par tâche à 1,98 $
Moonshot baisse ses prix de 33 %. L’entrée passe à 2 $ par million de tokens contre 3 $ auparavant, la sortie à 10 $ contre 15 $, et les hits de cache à 0,20 $ contre 0,30 $. Le coût par tâche ressort à 1,98 $ pour K3.1 Pro, contre 2,00 $ pour K3, un niveau également observé pour chaque tâche de l’Intelligence Index, dans un contexte où le modèle génère 14 % de tokens de sortie en plus. Côté gabarit, K3.1 Pro conserve 2,8 trillions de paramètres au total, dont 104 milliards actifs, avec une fenêtre de contexte d’un million de tokens et la prise en charge du texte et de l’image. Artificial Analysis le place sur la frontière de Pareto et indique qu’aucun modèle de taille comparable ne fait mieux sur son Index, en le positionnant sur sa ligne de Pareto.
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Classement: 55 points et 4e place, à 3 points du sommet
Kimi K3.1 Pro atteint 55 points et la 4e place sur l’Artificial Analysis Intelligence Index, juste derrière Claude Opus 5.5. L’écart avec le trio de tête — Claude Opus 5.5 à 58 points, Claude Sonnet 5.5 et Muse Wonder Full à 56 — se réduit à 3 points vis-à-vis des modèles propriétaires, avec un gain de 11 points par rapport à K3. Artificial Analysis estime que, si Moonshot publie les poids au 4 novembre 2026 comme prévu, K3.1 Pro deviendrait le modèle à poids ouverts le mieux noté et que l’écart entre ouvert et propriétaire tomberait de 12 à 3 points, sous réserve d’absence d’autres changements. Moonshot vise cette publication des poids d’ici novembre 2026.
Agentique, terminal et hallucinations: forte progression sur les bancs
Sur GDPval-AA, K3.1 Pro affiche 1 846 Elo, soit 312 points de mieux que K3, derrière Claude Opus 5.5 à 1 866 et Muse Wonder Full à 1 857. Sur Terminal-Bench 4.0, Moonshot rapporte 65,7 % pour K3.1 Pro, au-dessus de GPT-6 Astra à 58,2 % et tout près de Claude Opus 5.5 à 66,4 %, alors que K3 n’atteignait que 13 %. Les hallucinations au niveau des revendications reculent sur le banc interne Kimi Hallu Bench Hard, de 23,4 % avec K3 à 8,3 % avec K3.1 Pro; Moonshot précise qu’il s’agit d’un test de stress. Sur ce même banc, GPT-6 Astra est mesuré à 5,5 %. Sur des bancs financiers internes, K3.1 Pro gagne 7,2 points en modélisation et 11,6 points en recherche, et il surpasse tous les modèles testés sur OfficeQA Pro v2 selon l’entreprise.
3D et moteurs de jeu: BenchCAD à 92,7 % et outil 3D Make
Moonshot indique que K3.1 Pro interagit directement avec Unity, Unreal Engine et Godot, pour des corrections rapides comme pour des constructions de projets. Sur BenchCAD avec outils, le modèle atteint 92,7 %, proche de Claude Opus 5.5 à 96,2 % et de GPT-6 Astra à 95,9 %; sans outils, il obtient 72,8 %, quasiment au niveau de Claude Opus 5.5 à 73,0 %. L’entreprise met en avant une performance notable dans la modélisation paramétrique de composants mécaniques, de structures architecturales et de produits personnalisables. Le modèle est capable de générer et d’exécuter des scripts pour Blender ainsi que pour des logiciels de CAO sans avoir recours à des connecteurs MCP. Moonshot déploie en parallèle la fonction 3D Make sur Kimi.com pour prévisualiser, éditer et exporter des modèles 3D.
