Moonshot pubblica i pesi di Kimi K3.1 Pro su Hugging Face, come promesso per il 4 novembre

Moonshot AI ha mantenuto la parola. Il 4 novembre 2026, data limite prefissata al lancio, l’azienda cinese ha pubblicato su Hugging Face i pesi completi di Kimi K3.1 Pro, il suo modello di punta rilasciato il 23 ottobre. Avevamo segnalato questa promessa nel nostro articolo sul suo ingresso nell’Intelligence Index: è ora confermata. K3.1 Pro diventa così uno dei modelli scaricabili più grandi a oggi.

Cosa è stato pubblicato

La scheda del modello descrive una Mixture-of-Experts da 2.800 miliardi di parametri, di cui 104 miliardi attivi per ciascun token, distribuiti tra 896 esperti (16 interpellati per token). Il contesto raggiunge 1.048.576 token, ossia un milione, e il modello accetta testo e immagini grazie a un encoder visivo da 401 milioni di parametri. Rispetto a Kimi K3, Moonshot ha sostituito i livelli di attenzione completa con un’attenzione sparsa ispirata a DeepSeek, per gestire meglio i contesti lunghi.

I pesi sono distribuiti già quantizzati (MXFP4 per i pesi, MXFP8 per le attivazioni), un formato integrato fin dall’addestramento anziché tramite compressione a posteriori. Nonostante ciò, il repository pesa circa 1,56 TB in totale in base all’elenco dei file su Hugging Face: siamo lontani da un modello eseguibile su una normale workstation. Moonshot raccomanda tre motori di inferenza, vLLM, SGLang e TokenSpeed, e mantiene la propria API (kimi-k3.1-pro) per chi non desidera gestirne l’hosting.

Una licenza aperta, con due clausole di salvaguardia

La licenza «Kimi K3.1 Pro License» riprende essenzialmente il testo di una licenza MIT: uso, modifica, ridistribuzione, vendita e creazione di opere derivate sono autorizzati gratuitamente. Due condizioni prendono di mira gli attori di grandi dimensioni:

• un’azienda che rivende l’accesso al modello tramite API (un «servizio di modello») e supera 20 milioni di dollari di ricavi su 12 mesi deve firmare un accordo separato con Moonshot;
• un prodotto commerciale che supera 100 milioni di utenti mensili o 20 milioni di dollari di ricavi al mese deve mostrare «Kimi K3.1-Pro» in modo visibile.

Queste condizioni non si applicano né all’uso interno, né all’accesso tramite i prodotti ufficiali di Moonshot o i suoi partner di inferenza certificati. Per un’azienda che intende ospitare il modello per i propri team, come Revolut fa già con GLM, la licenza non costituisce quindi un ostacolo.

Prestazioni dichiarate vicine ai migliori modelli chiusi

Moonshot presenta K3.1 Pro come vicino ai migliori modelli proprietari nella programmazione e nei compiti da agente. Su Terminal-Bench 4.0, rivendica 65,7, contro 66,4 di Claude Opus 5.5 e 58,2 di GPT-6 Astra; su DeepSWE v1.1 ottiene 75,5. La tabella della scheda mostra anche chiari ritardi in altri ambiti, ad esempio su HLE-Diamond (39,4 contro 60,9 di Opus 5.5). Queste cifre provengono dallo sviluppatore, ottenute con le proprie impostazioni e configurazioni di test differenti a seconda dei modelli; solo alcuni punteggi sono ripresi da classifiche di terze parti.

Capacità informatiche offensive ridotte intenzionalmente

Un dettaglio rilevante: Moonshot spiega di aver rimosso i dati relativi alla sicurezza informatica dall’addestramento della versione a pesi aperti. Nel suo test interno per l’individuazione e lo sfruttamento delle vulnerabilità, il modello pubblicato supera l’81,0% delle attività, contro il 90,5% di una versione addestrata senza questo filtraggio. L’azienda afferma di non voler pubblicare pesi che amplino le capacità offensive, pur riconoscendo che i progressi generali nella programmazione giovano anche a questi compiti. Tali misurazioni rimangono interne e non sono state verificate in modo indipendente.