Che cosa è disponibile oggi
Moonshot AI ha reso Kimi K3.1 Pro accessibile tramite app e API, ma al 28 ottobre i pesi del modello non sono ancora scaricabili. L'azienda ha annunciato la pubblicazione entro il 4 novembre 2026. Fino a quella data, chi vuole provare il modello dipende dai servizi di Moonshot e non può eseguirlo su infrastrutture proprie né verificarne autonomamente il comportamento.
La distinzione è rilevante per le imprese che valutano un modello per prodotti o processi interni. L'accesso via API consente di testare subito le funzionalità, mentre i pesi permetterebbero l'esecuzione su hardware controllato dal cliente, nel rispetto della licenza e dei requisiti tecnici. Moonshot presenta K3.1 Pro come modello open-weight da 3T-class con contesto fino a un milione di token, ma colloca il rilascio completo dei pesi a una data futura. Il modello è già selezionabile su Kimi.ai, Kimi Work, Kimi Code e tramite API.
Prezzi e benchmark dichiarati
Secondo il listino pubblicato da Kimi, la tariffa standard dell'API è inferiore a quella del precedente K3 sui token ordinari: 2 dollari per milione di token in ingresso e 10 in uscita, contro 3 e 15. Il listino distingue la scrittura della cache dalla lettura: i token di input già memorizzati costano meno, mentre l'output continua a essere conteggiato. Il costo effettivo per attività dipende quindi dal mix tra input, risposte generate e riuso del contesto. Per la variante Highspeed Moonshot dichiara una velocità due o tre volte superiore, con tariffe doppie sui token ordinari.
Sul fronte delle prestazioni, Moonshot attribuisce a K3.1 Pro un tasso di successo del 65,7% nel Terminal-Bench 4.0, che misura il completamento di compiti agentici in ambienti a terminale, contro il 58,2% di GPT-6 Astra e il 66,4% di Claude Opus 5.5. Il risultato riguarda un sistema composto da modello e agente software: strumenti, configurazioni e numero di prove incidono sulla misura. La stessa azienda precisa che la tabella combina punteggi raccolti da fonti differenti e che il benchmark è stato aggiornato con nuove risorse, task e verificatori; inoltre una revisione indipendente di Epoch AI ha segnalato difetti di scoring in 30 attività su 66. Il punteggio va quindi letto come indicazione iniziale, non come misura sufficiente per stimare la produttività aziendale.
Su BenchCAD, Moonshot riporta il 92,7% con strumenti e il 72,8% senza strumenti, su un sottoinsieme di mille file. Il test riguarda la ricostruzione 3D tramite codice CAD e la similarità volumetrica: misura una capacità specifica, ma non dimostra da solo che il modello possa sostituire il lavoro di progettazione o soddisfare vincoli produttivi.
Sicurezza: dichiarazioni in attesa di verifica
Con la futura pubblicazione dei pesi diventa rilevante anche il comportamento del modello nelle attività di sicurezza informatica a doppio uso. Moonshot afferma di aver rimosso dati sulla ricerca di vulnerabilità da due fasi di addestramento; il confronto interno misura l'effetto di questi interventi. Nel suo xdev-bench-hard, il checkpoint interno senza tali interventi risolve il 90,5% dei problemi in tre tentativi, mentre il modello finale arriva all'81%. Si tratta di una differenza di 9,5 punti percentuali rispetto al checkpoint interno, non di una certificazione indipendente di sicurezza. Moonshot riferisce inoltre che il modello finale ha sfruttato vulnerabilità in un ambiente isolato, con mitigazioni attive.
Finché i pesi e un protocollo riproducibile non saranno disponibili, laboratori esterni non potranno verificare questi risultati nelle stesse condizioni. Per chi richiede controllo dell'infrastruttura, audit e test indipendenti, il passaggio decisivo resta fissato al 4 novembre: dopo la pubblicazione si potranno valutare licenza, hardware e comportamento del modello installato.
