Kimiは、新シリーズ「K3.1」の第1弾となるモデル「Kimi K3.1 Pro」を発表しました。同社は、パラメーター規模が3兆級（3T-class）のオープンウェイトモデルとして、これまでで最も高性能だと位置付けています。コンテキストウィンドウは100万トークンで、コーディングや3D制作、金融リサーチなどのエージェント能力が大きく向上したと説明しています。あわせて、K3.1 Proの2〜3倍の速度をうたう「Kimi K3.1 Pro Highspeed」も公開しました。
両モデルは、Kimi.ai、Kimi Work、Kimi Code、Kimi APIで即日利用できます。モデルの重みの全体は、2026年11月4日までに公開される予定です。Kimi Enterpriseの管理者は組織向けに有効化できますが、提供開始時点では初期設定でオフになっています。
K3.1 Proは、Kimi K3に対して計算量を大幅に増やした追加学習（ポストトレーニング）を施したモデルです。数百の領域にまたがる大規模な強化学習を安定して行うため、強化学習の基盤やサンドボックス環境などを最適化したといいます。同社によると、コーディングやエージェント、知識を測るベンチマークで、最強クラスの非公開モデルに匹敵するか、それに迫る結果を示しました。実際のターミナル作業でコーディングエージェントを評価するTerminal-Bench 4.0では65.7%を記録し、GPT-6 Astraの58.2%を上回り、Claude Opus 5.5の66.4%にわずかに届きませんでした。社内ベンチマークのKimi Code Bench 3.0 Long-horizonでは61.2%で、K3の55.95%を上回っています。
コーディングでは、Unity、Unreal Engine、Godotといったゲームエンジンを使い、ウェブ検索や3D生成と組み合わせて作品を作れるとしています。社内テストでは、人体の骨格296点と筋肉402点を含むオープンソースの解剖モデル「human-atlas」をもとに、歩行シミュレーターを構築しました。167件のミッションと420件の独立レビューを経て、数秒で倒れていたシミュレーション上の人体が、11.2秒間連続して歩けるようになったということです。
3D分野では、CADコード生成によって多視点画像から3Dを再構築するBenchCADで、ツール利用時に92.7%を記録しました。Claude Opus 5.5の96.2%、GPT-6 Astraの95.9%に近い水準です。テキストやスケッチ、参考画像から3Dモデルを作成でき、MCPコネクターを使わずにBlenderやCADソフト向けのスクリプトを書いて実行することもできます。kimi.aiとKimiアプリでは、3Dモデルをオンラインで編集し、3Dプリント用にダウンロードできる「3D Make」も始まりました。
金融分野では、実際の財務文書を使うOfficeQA Pro v2で64.4を記録し、同社は最高水準の結果だとしています。社内ベンチマークでは、K3に対して財務モデリングが7.2ポイント、財務リサーチが11.6ポイント向上しました。事実誤認を厳しく試すKimi Hallu Bench Hardでは、主張単位のハルシネーション率が23.4%から8.3%に下がりました。ただし、これは誤りが出やすい状況を意図的に集めた試験であり、日常利用での誤り率を示すものではないと同社は断っています。
サイバーセキュリティについては、学習データからサイバー関連のデータを取り除いたといいます。xdev-bench-hardでは、対策なしの検証用モデルが90.5%を解いたのに対し、最終版は81.0%でした。同社は、攻撃面の能力は少なくとも3か月以上公開されている最先端の非公開モデルに及ばないとしています。