Moonshot、予告通り11月4日にKimi K3.1 Proの重みをHugging Faceで公開

Moonshot AIは約束を果たした。同社が定めた期限である2026年11月4日、この中国企業はHugging Face上で、10月23日にリリースした主力モデルKimi K3.1 Proの完全な重みを公開した。Neural BrewでもIntelligence Index選出に関する記事でこの公約に触れていたが、今回それが実現された形となる。これにより、K3.1 Proは現時点でダウンロード可能な最大級のモデルの1つとなった。

公開された内容

モデルカードによると、同モデルは合計2兆8000億パラメータのMixture-of-Experts（MoE）で構成され、トークンあたり1040億パラメータがアクティブとなる。896個のエキスパートを備え、トークンごとに16個が選択される。コンテキスト長は1,048,576トークン（約100万トークン）に達し、4億100万パラメータのビジョンエンコーダーによりテキストと画像の両方に対応する。Kimi K3と比較すると、Moonshotは完全なアテンション層をDeepSeekに着想を得たスパースアテンションに置き換え、長大なコンテキストへの対応力を高めている。

重みは事前量子化された状態（重みMXFP4、アクティベーションMXFP8）で提供される。これは事後的な圧縮ではなく、トレーニング段階から量子化を考慮した設計となっている。それにもかかわらず、Hugging Faceのファイルリストによるとリポジトリ全体の容量は約1.56TBに達し、一般的なワークステーションで手軽に動かせるような規模ではない。Moonshotは推奨推論エンジンとしてvLLM、SGLang、TokenSpeedの3つを挙げており、自身でホスティングを行わない利用者向けにはAPI（kimi-k3.1-pro）の提供も継続している。

オープンなライセンスと2つの制約

「Kimi K3.1 Pro License」は、基本的にMITライセンスの条文を踏襲しており、利用、改変、再配布、販売、派生モデルの作成が無償で認められている。ただし、極めて大規模な事業者向けに2つの条件が設けられている。

• APIを介してモデルへのアクセスを再販する「モデルサービス」を提供し、12か月間の売上高が2000万ドルを超える企業は、Moonshotと別途契約を結ぶ必要がある。
• 月間アクティブユーザー数が1億人を超えるか、月間売上高が2000万ドルを超える商用製品は、「Kimi K3.1-Pro」の名称を視認できる形で表示しなければならない。

これらの条件は、社内利用や、Moonshotの公式製品および認定推論パートナー経由のアクセスには適用されない。そのため、RevolutがすでにGLMで行っているように、自社の開発チーム向けにモデルを自己ホストしたい企業にとって、このライセンスが障害となることはない。

最上位のクローズドモデルに迫るとされる性能

Moonshotは、K3.1 Proがコーディングやエージェント機能において最上位の独自モデルに匹敵する性能を持つとアピールしている。Terminal-Bench 4.0でのスコアは65.7とされ、Claude Opus 5.5の66.4やGPT-6 Astraの58.2に並ぶ実績を主張している。DeepSWE v1.1では75.5を記録した。一方でモデルカードの表を見ると、HLE-Diamondでの39.4（Opus 5.5は60.9）のように、明確に後れを取っている領域もある。これらの数値は開発元自身が独自の設定と異なる検証ハーネスで測定したものであり、第三者ベンチマークのスコアをそのまま引用したものは一部にとどまる。

意図的に制限されたサイバーセキュリティ機能

注目すべき点として、Moonshotはオープンウェイト版のトレーニングからサイバーセキュリティ関連データを意図的に削除したと説明している。脆弱性の発見と悪用に関する社内テストにおいて、公開版モデルの成功率は81.0%であり、このフィルタリングを行わずに学習したバージョンの90.5%から低下している。同社は、一般的なコード性能の向上が結果的に攻撃能力を高めてしまうことを認めつつも、攻撃的サイバー能力の限界を押し広げるような重みの公開は避けたかったとしている。なお、これらの測定値は社内基準によるものであり、第三者による検証は行われていない。