Kimi K3.1 Pro Faoliyat yuritmoqda

Kimi K3.1 Pro — Moonshot AI tomonidan taqdim etilgan K3.1 seriyasining ilk modeli, hozirgacha yaratilgan eng kuchli 3 trillion parametrli ochiq og‘irlikli model bo‘lib, 1 million tokenli kontekstni qo‘llab-quvvatlaydi. K3 ning keyingi o‘qitilgan versiyasi sifatida u kod yozish, 3D ijod, moliyaviy tadqiqot va uzoq muddatli Agent imkoniyatlarini sezilarli darajada yaxshilaydi. Terminal-Bench 4.0 da 65.7% natija qayd etib, GPT-6 Astra’dan o‘zib ketadi, moliyaviy OfficeQA Pro v2 benchmarkida esa 64.4 ball bilan SoTA natijaga erishadi. Kimi K3.1 Pro o‘qitish jarayonida tarmoq hujumlari va mudofaasiga oid ma’lumotlardan noto‘g‘ri foydalanish xavfini kamaytirish uchun maqsadli nazorat choralarini qo‘lladi. Kimi K3.1 Pro modelining to‘liq og‘irliklari hali e’lon qilinmagan; rasmiy ma’lumotga ko‘ra, ular 2026-yil 11-oyining 4-kunigacha ochiq taqdim etiladi.

Kod ishlab chiqish: haqiqiy kod bazalaridagi xatolarni tuzatishdan tortib, loyihani noldan to‘liq yaratishgacha bo‘lgan vazifalarni qamrab oladi. Terminal-Bench 4.0 da 65.7% natija qayd etib, GPT-6 Astra’dan o‘zib ketadi.
O‘yinlar va veb-ishlab chiqish: Unity, Unreal Engine, Godot kabi dvijoklardan mohirona foydalanadi, frontend sahifalari, Three.js interaktiv sahnalari va 3D aktivlarini yaratadi; vizual ishlov sifati sezilarli yaxshilangan.
Uzoq muddatli Agent kodlash: ko‘p bosqichli vazifalarni takroriy bajaradi. Bir misolda ochiq manbali inson anatomiyasi modeli uchun yurish dinamikasi simulyatori yaratilib, 420 ta ko‘rib chiqish iteratsiyasidan so‘ng 11.2 soniya uzluksiz yurishga erishilgan.
3D modellashtirish va dizayn: matn, eskiz yoki namunaviy rasm asosida foydalanishga tayyor 3D modellarni qayta yaratadi; mexanik qismlar, arxitektura va boshqa parametrik modellashtirishda kuchli. MCP’siz Blender va CAD vositalarini bevosita boshqara oladi.
Moliyaviy tadqiqot: moliyaviy modellashtirish, investitsiya-tadqiqot hisobotlari va soha bo‘yicha chuqur tadqiqotlarni boshidan oxirigacha tayyorlaydi. OfficeQA Pro v2 da 64.4 ball bilan dunyoda birinchi o‘rinni egallaydi.
Faktlar aniqligini optimallashtirish: gallyutsinatsiya stress-testida xatolik darajasi K3 dagi 23.4% dan 8.3% gacha kamaygan; muhim raqamlar va iqtiboslarning manbasini kuzatish mumkin.
Yuqori tezlikdagi versiya: K3.1 Pro Highspeed bir xil darajadagi intellektni saqlagan holda 2~3 baravar tezroq javob beradi va real vaqtli interaktiv vaziyatlarga mos keladi.

Keng ko‘lamli keyingi o‘qitish va birgalikdagi kuchaytirib o‘qitish: K3.1 Pro — K3 ning keyingi o‘qitilgan versiyasi bo‘lib, asosiy o‘sish RL hisoblash quvvatining keskin kengaytirilishidan kelib chiqadi. Yuzlab quyi yo‘nalishlarda keng ko‘lamli birgalikdagi o‘qitishni qo‘llab-quvvatlash uchun jamoa texnologik stekning har bir qatlamini, jumladan RL freymvorki, uzun kontekstli mulohaza yuritish, o‘qitish samaradorligi, sandbox infratuzilmasi, rollout rejalashtirish tizimi va muhit sifatini tekshirishning umumiy platformasini optimallashtirdi. Bu qo‘shimcha RL hisoblash quvvatining har bir birligi barqaror ravishda kutilgan imkoniyatlar o‘sishiga aylanishini ta’minlab, barcha yo‘nalishlarda kompleks yaxshilanishga olib keldi.
Vositalardan foydalanishga asoslangan ixtisoslashgan imkoniyatlar: model Blender, FreeCAD, o‘yin dvijoklari va moliyaviy ma’lumotlarni qayta ishlash vositalari kabi tashqi professional vositalar uchun skriptlar yozib, ularni ishga tushirish orqali vazifalarni bajaradi. BenchCAD kabi benchmarklarda vositalar bilan natija (92.7%) vositalarsiz natijadan (72.8%) sezilarli yuqori bo‘lib, bu imkoniyatlar “model mulohazasi + vositani bajarish” hamkorlik paradigmasiga asoslanganini ko‘rsatadi: fazoviy munosabatlarni model aniqlaydi, geometrik qurilish esa professional dasturga topshiriladi.
Uzun kontekstli mulohaza arxitekturasi: model tabiiy ravishda 1 million tokenli kontekstni qo‘llab-quvvatlaydi va RL o‘qitishida uzun kontekstli mulohaza yuritish uchun maxsus optimallashtirilgan. Shu sababli u uzoq muddatli vazifalarda ko‘p bosqichli bajarish, hujjatlararo tekshirish va muammolarni boshidan oxirigacha hal qilish izchilligini saqlay oladi. Bu uning Agent imkoniyatlarining arxitektura asosidir.
Faktlar aniqligiga maxsus moslashtirish: moliya va tadqiqot kabi faktlarga yuqori talab qo‘yiladigan vaziyatlar uchun jamoa murakkab real ish promptlarining faktik aniqligini maxsus optimallashtirdi. Kimi Hallu Bench Hard stress-testidagi iteratsiyalar orqali claim darajasidagi xatolik 23.4% dan 8.3% gacha kamaytirildi, natijalar tekshiriladigan va kuzatiladigan bo‘ldi.
Imkoniyatlar manbasini tahlil qilish va ma’lumotlar qatlamida xavfsizlik nazorati: jamoa tarmoq hujumlari va mudofaasiga oid imkoniyatlar o‘qitish ko‘lami oshishi bilan tabiiy ravishda paydo bo‘lishini, bu esa o‘rta bosqichdagi o‘qitish ma’lumotlari va RL muhitlari kombinatsiyasidagi tegishli kontentdan kelib chiqishini aniqladi. Shunga ko‘ra, chiqarilishdan oldin ikki bosqichda hujum va mudofaa ma’lumotlari aniqlandi va olib tashlandi. Natijada xdev-bench-hard natijasi 90.5% dan 81.0% gacha ataylab pasaytirildi; umumiy dasturlash imkoniyatlari saqlab qolingan holda, ochiq og‘irliklar hujum va mudofaa imkoniyatlari chegarasini ilgari surmasligi ta’minlandi.

Kimi veb-sayti/ilovasi: Kimi saytiga kiring yoki Kimi ilovasining eng so‘nggi versiyasini (iOS, Android, HarmonyOS) yuklab oling. Tizimga kirgach, suhbat uchun K3.1 Pro modelini tanlang.
Kimi Work: Kimi Work ish stoli mijoz dasturini yuklab oling, o‘rnating va ofis vazifalarini bajarish uchun K3.1 Pro’dan foydalaning.
Kimi Code: Kimi Code’ni terminal yoki ish stolida ishga tushiring, dasturlashni boshlash uchun /model buyrug‘i orqali K3.1 Pro’ga o‘ting.
Kimi API: platform.kimi.com saytiga kiring, model sifatida kimi-k3.1-pro ni (yuqori tezlikdagi versiya uchun kimi-k3.1-pro-highspeed) tanlab, ilovalar yaratish uchun API’dan foydalaning.
Korxonalarda foydalanish: korxona administratori tariflar sahifasida korporativ tarifga obuna bo‘lgach, tashkilot uchun K3.1 Pro’ni qo‘lda yoqadi.

Eng kuchli yopiq modellar darajasiga yaqin unumdorlik: 3 trillion parametr, 1 million tokenli kontekst, kodlash va Agent benchmarklarida eng kuchli yopiq modellar darajasiga yetadi yoki unga yaqinlashadi.
Keng qamrovli kodlash imkoniyatlari: xatolarni tuzatishdan tortib, to‘liq loyiha yaratishgacha bo‘lgan barcha ko‘lamdagi kodlash vazifalarini bajara oladi, shuningdek Unity, Unreal va Godot kabi dvijoklarda o‘yinlar hamda veb-saytlar yaratishda kuchli.
3D ijodda yuqori natija: BenchCAD da 92.7% natija qayd etadi; MCP’siz Blender va FreeCAD kabi vositalarni bevosita boshqarib, parametrik modellashtirishni amalga oshiradi, yaratilgan modelni yuklab olib 3D chop etish mumkin.
Moliyaviy tadqiqotlarda yetakchilik: OfficeQA Pro v2 da 64.4 ball bilan dunyoda birinchi o‘rin, moliyaviy modellashtirish, tadqiqot va biznes operatsiyalari bo‘yicha ichki benchmarklarda avvalgi avloddan to‘liq ustun.
Faktlar aniqligi yuqori: gallyutsinatsiya stress-testida xatolik darajasi 23.4% dan 8.3% gacha kamaygan, muhim ma’lumotlar manbasi kuzatiladi; vositalardan foydalaniladigan vaziyatlarda aniqlik bo‘yicha Claude Opus 5.5’dan ham yuqori natija qayd etadi.

Loyiha rasmiy sayti: https://www.kimi.com/en/blog/kimi-k3-1-pro

O‘yin ishlab chiqish: Unreal Engine 5.8 da bulutlar ustidagi Sharq mifologiyasiga oid samoviy saroy jangovar o‘yinini yaratadi, 1,750 metr radiusli ustunli yo‘lakni protseduraviy modellashtiradi va uni Nanite hamda Lumen yordamida renderlaydi.
3D chop etish dizayni: Fujian tulou uylaridan ilhomlangan, besh qismdan iborat, ichi bo‘sh dekorativ stol chirog‘ini trimesh yordamida loyihalaydi; yaratilgach, uni bevosita yuklab olib 3D chop etish mumkin.
Moliyaviy modellashtirish: tahlilchi kabi NVIDIA (NVDA) moliyaviy modelini boshidan oxirigacha tayyorlaydi; operatsion drayverlarni turli ssenariylarga moslashtirish, sezgirlik tahlili esa ularning qiymatga ta’sirini bevosita ko‘rsatish imkonini beradi.
Sohaviy investitsiya-tadqiqot hisoboti: kvant hisoblash sohasi bo‘yicha chuqur hisobot tayyorlaydi, konsensus prognozlaridagi og‘ishlarni asoslaydi va moliyaviy hisobotlar tahlilidan keyingi yo‘nalishni qayta ko‘rib chiqadi; har bir raqam va iqtibosni birlamchi manbagacha kuzatish mumkin.