На странице Kimi.ai отображается K3.1 Pro, а сервис позиционируется для кодирования и агентской работы. В Telegram-посте от 23 октября автор заявил о запуске модели и сообщил, что её можно тестировать через Kimi, приложение и Kimi Code. Страница подтверждает наличие названия, но не доступность модели в каждом из этих каналов. Страница Kimi.ai; пост с заявлениями о запуске.
Что показывает страница Kimi
В доступной версии сайта указано «Kimi AI with K3.1 Pro | Built for Coding & Agentic Work». Это подтверждает, что название модели присутствует на странице, а сервис представлен как инструмент для кодирования и агентской работы. Отдельного подтверждения доступности K3.1 Pro в приложении и Kimi Code эта страница не даёт.
Миллион токенов и параметры — заявления автора
Автор Telegram-поста утверждает, что модель имеет 2,8 триллиона параметров и контекстное окно на 1 миллион токенов. В доступных материалах нет подтверждения этих характеристик. Поэтому миллион токенов здесь — заявление публикации, а не установленный предел для практической работы с длинными запросами.
Что сказано о бенчмарках
В посте также говорится, что Kimi обошла конкурентов в Humanity’s Last Exam и почти достигла уровня Claude Opus 5.5 в Terminal-Bench 4.0. Числовых результатов и методики сравнения в доступных материалах нет; независимые тесты не представлены. Эти оценки нельзя использовать как проверенное сравнение моделей.
Открытые веса: обещанная дата
Автор поста заявил, что открытые веса планировали выпустить 4 ноября 2026 года. Это обещанный срок, а не подтверждение состоявшегося выпуска или условий лицензирования. Страница Kimi.ai его не подтверждает.
Что это значит для пользователей
Сейчас подтверждено только то, что страница Kimi показывает название K3.1 Pro и позиционирует сервис для кодирования и агентской работы. Доступ через конкретные каналы, миллионный контекст, параметры модели, результаты сравнений и срок открытия весов сообщены автором Telegram-поста и не подтверждены доступной страницей. Поэтому по имеющимся данным нельзя оценить фактическую доступность модели или её качество в задачах кодирования и длинного контекста.
