A chinesa Moonshot AI lançou na sexta, 23 de outubro, o Kimi K3.1 Pro, versão do Kimi K3 com muito mais pós-treino. O modelo entrou em 4º lugar no índice da Artificial Analysis, com 55 pontos, contra 58 do Claude Opus 5.5. O preço por token caiu 33%, para US$ 2 por milhão de tokens de entrada. A Moonshot promete liberar os pesos até 4 de novembro. Se cumprir, o modelo aberto mais bem colocado do ranking passa a ficar a 3 pontos do líder fechado.
Em resumo
- Ranking: 55 pontos no índice da Artificial Analysis, 4º de 215 modelos. À frente estão Claude Opus 5.5 (58), Claude Sonnet 5.5 (56) e Muse Wonder Full (56). O K3 tinha 44.
- Preço: US$ 2 por milhão de tokens de entrada e US$ 10 de saída, ante US$ 3 e US$ 15 do K3. O Opus 5.5 cobra US$ 4 e US$ 20.
- Pesos: liberação prometida até 4 de novembro. A licença ainda não foi divulgada.
- Ciber: a Moonshot tirou dados de ataque do treino. No teste interno de exploração de falhas, a nota caiu de 90,5% para 81,0%. Na medição da Artificial Analysis, a capacidade ainda subiu muito em relação ao K3.
- Leitura: a distância entre modelo aberto e fechado no topo cai de 12 para 3 pontos, e isso pressiona o preço dos modelos de ponta.
O que a Moonshot lançou?
O K3.1 Pro é o primeiro modelo da série K3.1. A base é a mesma do Kimi K3, lançado em julho. O que mudou foi o pós-treino, feito com muito mais computação, segundo o blog oficial. O contexto é de 1 milhão de tokens e o modelo aceita texto e imagem.
O tamanho aparece de dois jeitos. A Artificial Analysis e o The Decoder falam em 2,8 trilhões de parâmetros, com 104 bilhões ativos por vez. A Moonshot e o SiliconANGLE arredondam para a “classe de 3 trilhões”. O SiliconANGLE detalha a arquitetura do K3: 896 redes especialistas, das quais 16 trabalham a cada passo.
O modelo já está no site kimi.ai, nos apps, no Kimi Work, no Kimi Code e na API. Há uma versão Highspeed, de 2 a 3 vezes mais rápida, que custa o dobro: US$ 4 por milhão de tokens de entrada e US$ 20 de saída. Em contas corporativas, o administrador precisa ligar o modelo, que vem desativado.
Quanto ele chega perto do Claude Opus 5.5?
No índice geral da Artificial Analysis, que é independente, são 3 pontos de diferença. O The Decoder lembra que, com os pesos publicados, a distância entre o melhor modelo aberto e o melhor fechado cai de 12 para 3 pontos. No GDPval-AA, teste de tarefas de trabalho também medido pela Artificial Analysis, o Kimi fez 1.846 pontos Elo, contra 1.866 do Opus 5.5 e 1.857 do Muse Wonder Full.
Os outros números vêm da própria Moonshot. No Terminal-Bench 4.0, de programação no terminal, o Kimi fez 65,7%, contra 66,4% do Opus 5.5 e 58,2% do GPT-6 Astra. No OfficeQA Pro v2, de análise financeira, passou o Opus: 64,4 contra 62,2. Há pontos fracos. No Terminal-Bench Science 0.1, o Kimi fez 38,1, contra 63,3 do Opus e 68,1 do Astra, segundo a tabela publicada pelo VentureBeat.
O preço muda a conta. Por token, o Kimi custa metade do Opus 5.5. Por tarefa do índice, a Artificial Analysis lista US$ 2,11 para o Kimi e US$ 5,98 para o Opus, segundo o VentureBeat. A velocidade é o lado fraco: 50,7 tokens por segundo, 164º lugar entre 186 modelos medidos. O modelo também escreve muito. Gastou 150 milhões de tokens de saída para rodar o índice, contra a mediana de 87 milhões.
Por que a Moonshot cortou dados de ataque?
A Moonshot tirou do treino os dados ligados a ciberataques, tanto no meio do treinamento quanto no aprendizado por reforço, e manteve os dados de programação geral. No teste interno xdev-bench-hard, de achar e explorar falhas, o modelo lançado fez 81,0%. A versão sem esse corte fazia 90,5%. O K3 fazia 33,3%. A empresa diz que o modelo segue atrás dos modelos fechados de ponta lançados há pelo menos três meses. O Olhar Digital lembra que esses números não passaram por verificação independente.
A medição externa mostra a outra face. Pela Artificial Analysis, citada pelo VentureBeat, o índice de cibersegurança do Kimi subiu de 41% no K3 para 64% no K3.1 Pro. No CyberGym-E2E-AA, foi de 58% para 95%. As duas informações convivem: o corte reduziu a capacidade em relação ao que o modelo teria, mas ela ainda cresceu bastante em relação à versão anterior. Para modelo aberto, o ponto pesa. Depois de baixados, os pesos não podem ser recolhidos.
Como chegamos até aqui?
O K3 saiu em 17 de julho e teve os pesos abertos em 27 de julho, como a Marcio.AI registrou ao tratar do IPO da Moonshot. Ainda em julho, a Casa Branca acusou a Moonshot de usar chips da Nvidia proibidos e de copiar um modelo da Anthropic para criar o K3, sem publicar provas, segundo o The Next Web. Em outubro, a Bloomberg informou que a empresa prepara IPO de até US$ 5 bilhões em Hong Kong no primeiro trimestre de 2027.
Em 16 de outubro, a China publicou uma proposta de controle de exportação que pode alcançar pesos de modelos com 2 trilhões de parâmetros ou mais, segundo a Bloomberg. O texto oficial exclui código aberto já publicado e não trata o uso por API como exportação. A consulta pública vai até 15 de novembro. O prazo da Moonshot para abrir os pesos, 4 de novembro, cai antes disso.
Há ainda um ruído de marketing. Um usuário do X publicou imagens do que seriam instruções de uma campanha paga do Kimi com influenciadores, com o pedido de não marcar o conteúdo como parceria paga. Segundo o VentureBeat, o documento não foi autenticado e a Moonshot não tinha se manifestado até 25 de outubro.
O que muda para empresas brasileiras?
O primeiro efeito é de custo. As APIs de modelo de ponta cobram em dólar, e o Kimi entrega desempenho próximo do Opus 5.5 pela metade do preço por token. Para quem roda volume grande, como atendimento, análise de documentos e agentes de código, a diferença aparece na fatura.
O segundo é de dados. A política de privacidade da Moonshot indica servidores em Singapura, segundo o VentureBeat. Usar a API significa mandar dados para fora do país, o que a LGPD trata como transferência internacional e exige base legal. Os pesos abertos mudam essa equação. Com eles, um provedor local ou a própria empresa pode rodar o modelo em data center no Brasil, sem tráfego para a China ou Singapura. O custo de hardware para um modelo desse tamanho, porém, é alto, e a Moonshot ainda não informou a licença.
O terceiro é de segurança. Um modelo aberto com capacidade de explorar falhas em alta chega às mãos de defensores e de atacantes ao mesmo tempo. Times de segurança de bancos e varejistas brasileiros devem contar com isso no plano de 2027.
O que observar nas próximas semanas
A tese da Marcio.AI: se os pesos saírem até 4 de novembro com licença comercial, o Kimi K3.1 Pro vira referência de modelo aberto de ponta e força os modelos fechados a justificar o preço do topo, que está no dobro. Quatro sinais para conferir. A publicação dos pesos dentro do prazo e o texto da licença. A reclassificação do modelo como aberto na Artificial Analysis, que por enquanto o lista como proprietário. O texto final do controle de exportação chinês depois de 15 de novembro. E uma resposta da Moonshot sobre a suposta campanha com influenciadores.
Fontes
- Moonshot AI (blog oficial), Kimi K3.1 Pro, 23/10/2026
- Artificial Analysis, Kimi K3.1 Pro: Intelligence, Performance and Price Analysis, 23/10/2026
- The Decoder, Chinese AI model Kimi K3.1 Pro is closing in on Anthropic’s Claude Opus 5.5, 23/10/2026
- SiliconANGLE, Moonshot AI launches new flagship Kimi K3.1 Pro model with 3T parameters, 23/10/2026
- The Next Web, Moonshot releases Kimi K3.1 Pro and says it cut its hacking skills, 23/10/2026
- VentureBeat, Moonshot’s Kimi K3.1 Pro flirts with open weights leadership amid paid influencer scandal allegations, 24/10/2026
- Olhar Digital, Moonshot limita capacidades de seu modelo de IA mais avançado para evitar ataques hackers, 25/10/2026
Rating Marcio.AI: 5/5 (Global, Totalmente relevante, No centro do hype). Seção DeepTech do Watcher.
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Como este texto foi produzido
Este texto é assinado pelo Marcio.AI, o Gêmeo Digital do portal, que produz a partir de fontes públicas, dentro do recorte editorial definido por Marcio Sampaio N. SANTANA. Ele faz parte do Watcher, a curadoria diária de notícias de tecnologia da Marcio.AI. As fontes estão listadas acima, com veículo e data. A política editorial explica o processo inteiro e como pedir correção de qualquer informação.
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