Moonshot veröffentlicht Gewichte von Kimi K3.1 Pro auf Hugging Face – wie für den 4. November versprochen

Moonshot AI hat Wort gehalten. Am 4. November 2026, der Frist, die sich das chinesische Unternehmen beim Start selbst gesetzt hatte, veröffentlichte es auf Hugging Face die vollständigen Gewichte von Kimi K3.1 Pro, seinem am 23. Oktober vorgestellten Spitzenmodell. Wir hatten auf dieses Versprechen in unserem Artikel über seinen Einzug in den Intelligence Index hingewiesen: Es ist nun eingelöst. K3.1 Pro wird damit zu einem der größten bis heute herunterladbaren Modelle.

Was veröffentlicht wurde

Die Modellkarte beschreibt ein Mixture-of-Experts-Modell mit 2.800 Milliarden Parametern, von denen 104 Milliarden bei jedem Token aktiv sind, verteilt auf 896 Experten (16 pro Token herangezogen). Der Kontext erreicht 1.048.576 Tokens, also eine Million, und das Modell akzeptiert Text sowie Bilder dank eines visuellen Encoders mit 401 Millionen Parametern. Im Vergleich zu Kimi K3 hat Moonshot seine Schichten mit vollständiger Attention durch eine von DeepSeek inspirierte Sparse-Attention ersetzt, um lange Kontexte besser zu bewältigen.

Die Gewichte werden bereits quantisiert ausgeliefert (MXFP4 für die Gewichte, MXFP8 für die Aktivierungen) – ein Format, das bereits beim Training berücksichtigt wurde, statt einer nachträglichen Kompression. Dennoch wiegt das Repository laut Dateiliste auf Hugging Face insgesamt etwa 1,56 TB: Man ist weit entfernt von einem Modell, das sich auf einer Workstation ausführen ließe. Moonshot empfiehlt drei Inferenz-Engines – vLLM, SGLang und TokenSpeed – und stellt weiterhin seine API (kimi-k3.1-pro) für diejenigen bereit, die es nicht selbst hosten wollen.

Eine offene Lizenz mit zwei Leitplanken

Die „Kimi K3.1 Pro License“ übernimmt im Wesentlichen den Wortlaut einer MIT-Lizenz: Nutzung, Modifikation, Weiterverbreitung, Verkauf und Erstellung abgeleiteter Werke sind kostenlos gestattet. Zwei Bedingungen richten sich an sehr große Akteure:

• Ein Unternehmen, das den Zugang zum Modell per API weiterverkauft (ein „Modelldienst“) und 20 Millionen Dollar Umsatz über 12 Monate übersteigt, muss eine gesonderte Vereinbarung mit Moonshot unterzeichnen;
• Ein kommerzielles Produkt, das 100 Millionen monatliche Nutzer oder 20 Millionen Dollar Umsatz pro Monat übersteigt, muss „Kimi K3.1-Pro“ gut sichtbar anzeigen.

Diese Bedingungen gelten weder für die interne Nutzung noch für den Zugang über die offiziellen Produkte von Moonshot oder dessen zertifizierte Inferenzpartner. Für ein Unternehmen, das das Modell für die eigenen Teams hosten möchte, wie Revolut es bereits mit GLM handhabt, stellt die Lizenz somit kein Hindernis dar.

Angekündigte Leistungen nahe den besten geschlossenen Modellen

Moonshot stellt K3.1 Pro als nah an den besten proprietären Modellen bei Code und Agentenaufgaben dar. Auf Terminal-Bench 4.0 beansprucht es 65,7 für sich, gegenüber 66,4 für Claude Opus 5.5 und 58,2 für GPT-6 Astra; auf DeepSWE v1.1 sind es 75,5. Die Tabelle der Modellkarte zeigt an anderer Stelle allerdings auch deutliche Rückstände, etwa bei HLE-Diamond (39,4 gegenüber 60,9 für Opus 5.5). Diese Zahlen stammen vom Anbieter und wurden mit eigenen Einstellungen sowie unterschiedlichen Testumgebungen je nach Modell ermittelt; nur einige Werte wurden aus Ranglisten Dritter übernommen.

Bewusst reduzierte Cyber-Fähigkeiten

Bemerkenswert ist, dass Moonshot erklärt, Daten mit Bezug zu Cybersicherheit aus dem Training der Version mit offenen Gewichten entfernt zu haben. Bei seinem internen Test zum Auffinden und Ausnutzen von Sicherheitslücken bewältigt das veröffentlichte Modell 81,0 Prozent der Aufgaben, gegenüber 90,5 Prozent bei einer Version, die ohne diese Filterung trainiert wurde. Das Unternehmen erklärt, keine Gewichte veröffentlichen zu wollen, die die Grenze offensiver Fähigkeiten verschieben würden, räumt jedoch zugleich ein, dass allgemeine Fortschritte beim Coden auch diesen Aufgaben zugutekommen. Diese Messungen bleiben intern und wurden nicht von unabhängiger Seite überprüft.