Moonshot AI, החברה הסינית שמאחורי Kimi, השיקה את Kimi K3.1 Pro: מודל MoE עם 2.8 טריליון פרמטרים (104 מיליארד פעילים), עם חלון הקשר של מיליון טוקנים. לפי החברה הוא כמעט משתווה ל-Claude Opus 5.5 במשימות קוד. המודל כבר זמין באפליקציות של Kimi וב-API, והמשקולות המלאות, הקבצים שכל אחד יוכל להוריד ולהריץ על השרתים שלו, מובטחות "עד 4 בנובמבר 2026". כשבדקנו ב-27.10, בעמודי Moonshot ב-Hugging Face וב-GitHub עדיין לא היה להן זכר.
מה זה Kimi K3.1 Pro ומה בדיוק הושק?
Kimi K3.1 Pro הוא מודל השפה החדש של Moonshot AI. הוא בנוי על K3 מיולי ועבר סבב אימון נוסף וגדול בהרבה, בעיקר בלמידת חיזוק. לצדו הושק K3.1 Pro Highspeed, שלפי החברה מהיר פי 2–3. שניהם זמינים כבר עכשיו, והמשקולות הפתוחות אמורות להגיע עד 4.11.
ההכרזה עלתה ב-X ב-23.10 בשמונה בערב לפי שעון ישראל, שזה כבר אחרי חצות של ה-24 בבייג'ינג. לכן בבלוג של Kimi מופיע 24.10.
ארכיטקטורת MoE (תערובת מומחים) מסבירה את הפער בין שני המספרים, ו-Moonshot ממקמת אותו ב"קטגוריית 3T" שלה. למודל יש 2.8 טריליון פרמטרים, אבל בכל צעד הוא מפעיל רק 104 מיליארד מהם. זה מה שמאפשר להריץ אותו במחיר סביר יחסית לגודלו. סביר, לא זול: את כל 2.8 הטריליון עדיין צריך להחזיק בזיכרון.
כמה Kimi K3.1 Pro טוב לעומת Claude ו-GPT?
כל המספרים כאן הם של Moonshot עצמה, לא של בודק עצמאי. במבחן Terminal-Bench 4.0, שבודק סוכני קוד על משימות אמיתיות בטרמינל, K3.1 Pro קיבל לפי החברה 65.7%. זה מעל GPT-6 Astra ומעט מתחת ל-Claude Opus 5.5. ב-BenchCAD, שבו המודל צריך לשחזר אובייקט תלת-ממדי מתמונות שלו בעזרת קוד CAD, Kimi קיבל 92.7%, מתחת ל-Opus 5.5 (96.2%) וגם מתחת ל-GPT-6 Astra (95.9%). כאן הוא כבר לא בטופ.
| מבחן | Kimi | Opus 5.5 | GPT-6 Astra |
|---|---|---|---|
| Terminal-Bench 4.0 | 65.7% | 66.4% | 58.2% |
| BenchCAD | 92.7% | 96.2% | 95.9% |
מקור: הבלוג הטכני של Moonshot. ב-BenchCAD התוצאות הן עם כלים. המספרים לא נבדקו באופן עצמאי.
הנתון שהכי מעניין אותנו דווקא קטן יותר. במבחן הזיות פנימי וקשוח במיוחד, שיעור הטענות השגויות ירד לפי החברה מ-23.4% ב-K3 ל-8.3% ב-K3.1 Pro. Moonshot מקפידה לכתוב שזה מבחן לחץ ולא שיעור הטעויות בשימוש יומיומי. הוגן. רק שבינתיים אין לנו מספר שאפשר לעבוד איתו.
החברה מתארת גם ניסוי פנימי שבו המודל בנה סימולטור הליכה של גוף אדם, על בסיס מודל אנטומי עם 296 רכיבי שלד (כולל סחוסים) ו-402 שרירים. אחרי 167 משימות, הדמות כבר לא קרסה אחרי כמה שניות והצליחה ללכת 11.2 שניות ברציפות. בדרך, המודל מצא ותיקן 36 שגיאות בחישובי שרירי הכתף. מרשים כהדגמה של עבודה ארוכה ועצמאית, פחות כהבטחה למה שיקרה בפרויקט שלכם.
בתחום הפיננסי Moonshot מדברת על שיפור של 7.2 נקודות במידול פיננסי ו-11.6 נקודות במחקר פיננסי לעומת K3, שוב במבחנים פנימיים שלה. מי שבונה מודלים באקסל לפרנסתו יכול לנסות, אבל כדאי לבדוק כל נוסחה.
למה Moonshot החלישה את המודל בכוונה?
זה החלק החריג בהודעה. לפני השחרור הפתוח, החברה הוציאה מנתוני האימון תוכן שקשור לסייבר התקפי. התוצאה, לפי המבחן הפנימי שלה: גרסה בלי הסינון פתרה 90.5% ממשימות פיתוח אקספלויטים לחולשות אמיתיות, בין השאר בליבת לינוקס וב-Node.js. הגרסה הסופית פתרה 81%.
Moonshot כותבת במפורש שהיא לא רוצה לשחרר משקולות פתוחות שידחפו קדימה את גבול יכולות הסייבר, ושהמודל נשאר מאחורי המודלים הסגורים המובילים בתחום. הנימוק שלה: מודל פתוח שרץ על תשתית של הארגון עצמו מאפשר ליותר צוותים לבדוק את הקוד שלהם, כולל מערכות ישנות שאף אחד לא עבר עליהן שנים.
81% זה עדיין רחוק מאוד מאפס. ומודל פתוח, ברגע שהוא בחוץ, אי אפשר להחזיר אותו.
איפה אפשר לנסות את Kimi K3.1 Pro?
לפי החברה, המודל זמין ב-Kimi.ai ובאפליקציות ל-iOS, ל-Android ול-HarmonyOS, באפליקציית Kimi Work לווינדוס ולמק עם מעבד Apple (גרסה 3.1.0 ומעלה), ב-Kimi Code דרך הפקודה /model, וב-API תחת השמות kimi-k3.1-pro ו-kimi-k3.1-pro-highspeed. בארגונים שמשתמשים ב-Kimi Enterprise הגישה כבויה כברירת מחדל, ומנהל צריך להפעיל אותה.
מחירי ה-API לא הופיעו בהודעה עצמה, ולכן לא נכתוב כאן מספר שלא ראינו.
ההתנצלות של 25.10
יומיים אחרי ההשקה, Moonshot כבר התנצלה. ב-25.10 היא כתבה ב-X שמנויי K3.1 Pro נתקלו במגבלות קצב ובצריכת מכסה מיותרת, ושזו הייתה אשמתה. הפיצוי: איפוס חד-פעמי לכל המנויים בכל המסלולים, שמחזיר 25% מהמכסה החודשית, ומי שניצל פחות מזה, השימוש שלו מתאפס. החברה מוסיפה ששינתה את הגדרות המסלול ומצמצמת קריאות מיותרות לסוכני משנה ואת אורך התשובות. במילים אחרות, חלק מהמכסה שלכם נשרף על עבודה שלא ביקשתם.
מה זה אומר לקוראים בישראל?
למשתמש הפרטי, לא הרבה מעבר לעוד צ'אטבוט שאפשר לנסות. רוב הישראלים יישארו עם ChatGPT, Claude או Gemini, ובצדק: לא בדקנו עדיין איך K3.1 Pro מתמודד עם עברית, והחברה לא אומרת על זה מילה.
הסיפור האמיתי הוא המשקולות. סטארטאפ ישראלי, בנק או משרד ממשלתי שלא רוצים לשלוח מידע רגיש לשרתים בחו"ל יוכלו, אם ההבטחה תתקיים, להריץ מודל ברמה כמעט עליונה בתוך התשתית שלהם. מצד שני, מודל בגודל כזה לא רץ על מחשב במשרד. צריך חוות שרתים רצינית, או ספק ענן שיארח אותו.
ויש שאלה שגופים מפוקחים וביטחוניים בארץ ישאלו לפני כל דבר אחר: האם להכניס מודל של חברה סינית לסביבה רגישה, גם כשהמשקולות פתוחות ואפשר לבדוק אותן. מי שעקב אחרי הדיון סביב DeepSeek מול Claude מכיר את הוויכוח הזה.
ויש גם עניין המחיר. כתבנו כבר על GPT-6.1 Terra, שעולה דולר למיליון טוקנים של קלט. מודל פתוח ברמה הזו, שכל ספק ענן יכול לארח ולתמחר כרצונו, מוסיף עוד לחץ על המחירים של OpenAI ו-Anthropic. למי שרוצה את התמונה הרחבה של השנה, יש לנו סיכום של GPT-6, Claude 5.5 ו-Gemini 4.
רוצים לבדוק? תנו לו משימה אמיתית שלכם ב-Kimi.ai, ורצוי גם בעברית, ולא את הדוגמאות המלוטשות מהבלוג.
שאלות ותשובות
Moonshot לא פרסמה בהודעת ההשקה מחירים או תנאי שימוש חינמי. ידוע שיש מסלולי מנוי עם מכסות. גם רישיון המשקולות עוד לא פורסם, וגם אם ההורדה תהיה חינמית, ההרצה דורשת חומרה יקרה.
עדיין אי אפשר. Moonshot הבטיחה אותן עד 4.11, ונכון ל-27.10 הן לא הופיעו בעמוד הרשמי של moonshotai ב-Hugging Face. כשיעלו, תורידו רק משם.
החברה לא מתייחסת לעברית בהודעה, ולא בדקנו את זה עדיין. עד שנבדוק בעצמנו, ההמלצה היא לנסות משימה קצרה בעברית לפני שסומכים עליו בעבודה.
השורה התחתונה
לפי המספרים של Moonshot עצמה, Kimi K3.1 Pro מתקרב מאוד למודלים הסגורים המובילים, ונדיר לראות מודל ברמה הזו שהמשקולות שלו אמורות להיות פתוחות. לארגונים שרוצים לשמור מידע אצלם זו חדשה גדולה. למשתמש הממוצע בישראל, פחות. התאריך לסמן הוא 4 בנובמבר. נעדכן כאן כשהמשקולות יעלו לעמוד הרשמי של moonshotai ב-Hugging Face. עד אז, היזהרו מריפו לא רשמיים שכבר מתחזים ל-K3.1 Pro.
