月之暗面发布 Kimi K3.1 Pro，削减网络攻击能力
先了解这件事
月之暗面10月24日发布新模型Kimi K3.1 Pro，为3万亿参数级、支持100万token上下文，即日在网页版、App和API等上线，完整权重计划11月4日前开放下载，报道称其仍为全球参数规模最大的开源模型。据Artificial Analysis智能指数，模型得55分、列第四、居开源模型之首，较K3提升11分。月之暗面称开发中发现网络攻击与漏洞研究内容进入中期训练语料和强化学习环境，遂从两阶段剔除相关数据、保留通用编码能力，目标是开放权重不扩展网络能力绝对前沿；内部基准上发布版得81.0%，未做削减的类似版本为90.5%，结果未经独立验证。另有X用户发截图称Kimi要求博主提交草稿审核，未经独立证实。10月28日Artificial Analysis发布第5版智能指数，首次将60%权重置于私有测试集以防刷榜，K3.1 Pro从第四跌至第九，开源模型与榜首分差从3分扩大到12分。
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- 公众号Doonsec· 媒体跟进月之暗面最新模型削弱网络安全攻击能力，AI渗透本地化才是未来（新标签页打开原帖）
- 公众号Doonsec· 媒体跟进Kimi K3.1移除攻击能力，DeepSeek也将跟进！网友：天才黑客已陨落（新标签页打开原帖）
- 网页GeekNews（韩）· 媒体跟进AAII v5 공개 - 비공개 평가 비중을 60%로 높인 AI 모델 역량 지수（新标签页打开原帖）
- The DecoderArtificial Analysis 新版指数扩大开源与闭源模型差距
Artificial Analysis 推出第5版 Intelligence Index，Kimi K3.1 Pro 从第4名跌至第9名，排在八个闭源模型之后，开源模型与榜首的分差从3分扩大到12分。新版指数首次将60%权重建立在私有测试集上，以防模型针对公开测试题刷榜（benchmaxxing），Grok 4.7 的得分也少了12分。AI 研究者 Nathan Lambert 认为刷榜只是部分原因，如今许多训练收益来自与基准任务相似的强化学习环境，要在多领域同时保持领先需要复杂的 RL 基础设施，并非每个实验室都具备。私有测试集的缺点是外界无法检查提示词中的错误，AA-Omniscience 知识测试就存在此类问题，Artificial Analysis 为新版指数修订了其中歧义和有缺陷的题目。
- RedditReddit r/LocalLLaMA· 讨论Artificial Analysis Intelligence Index v5 (major update)（新标签页打开原帖）
- RedditReddit r/singularity· 讨论Artificial Analysis Intelligence Index v5 released（新标签页打开原帖）
- 网页South China Morning Post · Tech· 媒体跟进Moonshot apologises after Kimi K3.1 Pro roll-out stumbles as promotional scrutiny widens（新标签页打开原帖）
- 网页AI Threat Watch (aithreat.io)· 媒体跟进La china Moonshot dice que ha limitado capacidades de ciberataque de su nuevo modelo de IA（新标签页打开原帖）
- 网页开源中国 · 资讯· 媒体跟进Kimi K3.1 Pro 发布：代码超 GPT-6 Astra、开放权重版主动移除网络攻防能力（新标签页打开原帖）
- 网页极客公园· 媒体跟进Kimi 发布 K3.1 Pro，加量降价挑战 Opus 5.5（新标签页打开原帖）
- TechTimesKimi K3.1 Pro 在 215 个 AI 模型中排名第四；月之暗面在开放权重发布前清除网络攻击训练数据
月之暗面 10 月 23 日发布 Kimi K3.1 Pro，在 Artificial Analysis Intelligence Index 的 215 个模型中排名第四，并在开放权重前主动清除网络攻击训练数据。该模型在自研网络安全评测 xdev-bench-hard 上得 81.0%，未清除数据的消融检查点得 90.5%，公司称此举使其攻击性网络能力低于已公开至少三个月的前沿专有模型。权重定于 11 月 4 日开放下载，常规微调原则上可部分恢复被压制的能力，这一削减的持久性有待独立检验。
- 网页AI Threat Watch (aithreat.io)· 媒体跟进Kimi K3.1 Pro prêt à être lancé, Moonshot réduit les capacités d'attaque cybernétique（新标签页打开原帖）
- 网页AI Threat Watch (aithreat.io)· 媒体跟进Kimi K3.1 Pro 即将发布，Moonshot 减少网络攻击能力（新标签页打开原帖）
- Firstpost网络威胁上升之际，月之暗面限制最新模型 Kimi K3.1 Pro 的黑客攻击能力
月之暗面（Moonshot AI）在计划 11 月 4 日开放权重的最新模型 Kimi K3.1 Pro 发布前，刻意削弱其识别和利用软件漏洞的攻击性网络能力。该模型属三万亿参数级别，具备 100 万 token 上下文窗口。月之暗面称，从训练数据集和强化学习环境中移除网络攻击相关材料后，K3.1 Pro 在公司内部网络安全基准上得分为 81.0%，未做风险削减的可比版本为 90.5%，修改后模型仍超过前代；这些为公司自报结果，未经独立验证。报道还提到，中国上周提出涵盖 AI 恶意软件生成与变异、AI 辅助漏洞发现的出口管制草案，正公开征求意见。
- Firstpost网络威胁上升之际，Moonshot AI 限制最新模型 Kimi K3.1 Pro 的网络攻击能力
Moonshot AI 在计划于 11 月 4 日开放权重发布前，主动削减了新模型 Kimi K3.1 Pro 的网络攻击能力。该公司称，做法是从训练数据集和强化学习环境中移除网络攻击相关材料；在 Moonshot 的内部网络安全基准上，该模型得分为 81.0%，未做风险削减的可比版本为 90.5%，公司称修改后仍超过前代，但这些数字未经独立验证。该模型属 3 万亿参数级别，上下文窗口为 100 万 token。报道还提到，中国上周就 AI 驱动的恶意软件生成与变异、AI 辅助漏洞发现提出出口管制草案，正公开征求意见；开放权重扩散后，原开发商对模型部署和修改方式的影响力会大幅减弱。
- 网页AI Threat Watch (aithreat.io)· 媒体跟进Moonshot Reduce Las Capacidades De Ciberataque De Kimi K3.1（新标签页打开原帖）
- 网页Nathan Lambert· 媒体跟进Podcast: Kimi K3.1 Pro, the new cyber reality, and Muse musings（新标签页打开原帖）
- 网页AI Threat Watch (aithreat.io)· 媒体跟进Китай усиливает возможности кибератак своей новой модели Kimi.（新标签页打开原帖）
- RedditReddit r/LocalLLaMA· 讨论Kimi K3.1 Pro Tech Blog: Advancing Open Intelligence（新标签页打开原帖）
- 小红书小红书 AI先行者· 讨论三分钟看一周AI行业快讯变化（10/19～10/25（新标签页打开原帖）
- 网页新智元· 媒体跟进刚刚，Kimi K3.1 Pro杀进全球前四，Agent第一！（新标签页打开原帖）
- VentureBeatMoonshot Kimi K3.1 Pro 有望问鼎开放权重模型榜首，同时身陷付费网红丑闻指控
Moonshot 发布 3 万亿参数模型 Kimi K3.1 Pro，计划 11 月 4 日开放权重，评测显示其几乎肯定将成为全球最强开放权重模型。该模型在 Artificial Analysis Intelligence Index 从 44 升至 55，超越 GPT-6 Astra 等模型；API 每百万 token 输入 2 美元、输出 10 美元，约为 Claude Opus 5.5 的一半。与此同时，Kimi K3.1 Pro 身陷 X 平台付费网红丑闻指控。
- The Indian Express月之暗面限制新 Kimi 模型黑客攻击能力，AI 网络攻击担忧加剧
月之暗面在发布开放权重新模型 Kimi K3.1 Pro 时削减其网络攻击能力，计划 11 月 4 日前公开权重。该公司从训练语料和强化学习环境中移除网络攻击相关数据，同时保留通用编程能力。公司称 K3.1 Pro 在内部网络基准中得 81.0%，低于未削减版本的 90.5%，但仍优于前代，结果未经独立验证。
- The420.inMoonshot 在开放权重发布前主动削减 Kimi K3.1 Pro 的网络攻击能力
Moonshot AI 在 Kimi K3.1 Pro 开放权重发布前，从训练语料和强化学习环境中移除了网络攻击相关数据，以降低模型的网络攻击能力，同时尽量保留其软件开发能力，模型权重计划于 11 月 4 日发布。Moonshot 称，在一个测试模型识别和利用软件漏洞的内部基准上，发布版 K3.1 Pro 得分 81%，未采取削减措施的类似版本为 90.5%，下降 9.5 个百分点；这些结果来自 Moonshot 自身，未经独立验证。公司表示 K3.1 Pro 在网络任务上的表现仍优于前代模型，属于限制能力而非消除能力。该模型还配备 100 万 token 上下文窗口，已发布的 Highspeed 版本据称运行速度比标准版快 2 到 3 倍。
- PekingnologyKimi 的全球时刻，与一场很有中国特色的公关争议
月之暗面发布 Kimi K3.1 Pro，10 月 23 日在 Artificial Analysis 智能指数上排名第四，仅次于三款美国模型。X 用户 Elshayib 发布截图，称 Kimi 要求博主提交草稿审核、不使用付费合作标签，话术包括把 Kimi 说成价格仅为 Claude Opus 5.5 五分之一的开源等效品。文件未经独立证实，相关指控已在中英文 AI 社区流传。
- 新浪科技月之暗面发布 Kimi K3.1 Pro：剥离网络攻击数据，编程仍反超 GPT-6
月之暗面发布Kimi K3.1 Pro，被业界视为中国最强开源模型；训练阶段剥离网络攻击数据，编程仍反超GPT-6。参数达3万亿级，Terminal-Bench 4.0得分65.7%，高于GPT-6 Astra的58.2%。内部网络安全基准得分81.0%，未做风险削减的版本为90.5%；完整权重计划11月4日前开放。
- mint标题：Moonshot AI 发布 Kimi K3.1 Pro：编码能力更强，网络攻击风险更低
摘要：Moonshot AI 于10月24日发布 Kimi K3.1 Pro，这是该公司自 K3 于2026年7月引发全球关注以来首次重大模型升级。公司称 Kimi K3.1 Pro 为 3 万亿参数的开源权重模型，主打编码、金融研究和 3D 建模（含游戏开发）能力，具备 100 万 token 上下文窗口；模型权重定于11月4日开放，开发者可自行运行和修改。为限制模型在网络攻击方面的应用，公司称已从训练数据和强化学习环境中剔除网络攻击相关数据：该模型在公司自测的网络安全指标上得分为 81%，低于未做风险削减的类似版本的 90.5%（测试内容为在受控环境下发现并利用软件漏洞，结果并非独立测试）。Moonshot 还发布了声称速度快 2-3 倍的 Kimi K3.1 Pro Highspeed。此次发布正值中国 AI 公司竞争加剧、先进模型的网络安全担忧引发更多审查之际。
- The News International随着对 AI 网络攻击的担忧加剧，Moonshot AI 限制开放权重模型 Kimi K3.1 Pro 的黑客攻击能力
Moonshot AI 对开放权重模型 Kimi K3.1 Pro 过滤并删减了网络安全相关训练数据，有意限制其攻击性黑客能力。该公司称在开发过程中发现网络内容和漏洞研究任务已自然进入中期训练语料与强化学习环境，于是从两个阶段剔除了这些材料，同时保留通用编码功能。据其内部基准测试，未采取这些风险削减措施的测试版本在受控环境中发现并利用软件漏洞的得分为 90.5%，公开发布的 Kimi K3.1 Pro 降至 81.0%。文章指出，开放权重模型一旦被下载，第三方理论上可修改或完全移除下游安全过滤，Moonshot 因此选择在基础训练层面应对风险，并表示其目标是不发布扩展网络攻击能力绝对前沿的开放权重模型。
- 公众号 新智元Kimi K3.1 Pro 发布：智能指数全球第四，Terminal-Bench 4.0 距 Opus 5.5 不到 1%
月之暗面发布 Kimi K3.1 Pro，Artificial Analysis 智能指数 55 分列全球第四，较前代涨 11 分。模型支持 100 万上下文，Terminal-Bench 4.0 从 13% 升至 65.7%，距 Opus 5.5 不到 1%。价格约为 GPT-6 Astra 的五分之一。
- 公众号 量子位Kimi K3.1 Pro 一手实测：接入 Godot、Blender，自主跑完 23 轮测试
Kimi K3.1 Pro 的一手实测显示，它可自主调用 Godot、Blender 等工具，在 Godot 项目中自行完成 23 轮测试并交付可玩 3D 游戏。该 3 万亿参数级模型支持百万 Token 上下文，在 Artificial Analysis 智能指数拿 55 分、全球前四；Terminal-Bench 4.0 得分 65.7%，BenchCAD 为 92.7%。Kimi 同步上线 3D Make 和 K3.1 Pro Highspeed，完整权重将在两周内放出。
- The Economic Times随着 AI 驱动网络攻击担忧加剧，Moonshot 在新模型 Kimi K3.1 Pro 中限制黑客攻击能力
Moonshot AI 宣布在新模型 Kimi K3.1 Pro 中削减网络攻击能力，并计划于 11 月 4 日前发布这一 3 万亿参数级开放权重模型的权重文件。公司称已从训练语料和强化学习环境中移除网络攻击相关数据、保留通用编码能力，目标是发布的开放权重不会扩展网络能力的绝对前沿。其内部网络基准测试中，K3.1 Pro 得分 81.0%，未采取风险削减措施的类似版本为 90.5%，结果未经独立验证；公司称数据过滤降低了模型的攻击性网络表现，但仍优于前代。中国上周还提出出口管制草案，拟禁止出口 AI 恶意软件生成与变异技术、限制 AI 辅助漏洞发现工具。Moonshot 称开放权重可帮助更多组织检查加固自身软件，但权重广泛分发后，原开发方限制访问和更新护栏的能力弱于闭源托管服务。
- The Straits Times随着对 AI 驱动网络攻击的担忧加剧，月之暗面在新模型 Kimi K3.1 Pro 中限制黑客攻击能力
月之暗面（Moonshot AI）10 月 24 日称，已在新模型 Kimi K3.1 Pro 中削减网络进攻能力，并计划 11 月 4 日前公开模型权重。公司称这是其最强的三万亿参数级开放权重模型，已从训练语料和强化学习环境中移除网络攻击相关数据、保留通用编码能力，目标是不发布会扩展网络能力绝对前沿的开放权重。在测量受控环境中发现并利用软件漏洞的内部基准上，K3.1 Pro 得分 81.0%，未采取风险削减措施的类似版本为 90.5%；公司称过滤网络数据降低了进攻性网络表现，该模型仍优于前代，结果未经独立验证。中国上周还提出出口管制草案，拟禁止出口 AI 驱动的恶意软件生成与变异技术、限制 AI 辅助漏洞发现工具，草案正公开征求意见。
- 澎湃号 / 澎湃新闻月之暗面发布Kimi K3.1 Pro，继续为全球参数规模最大的开源模型
月之暗面10月24日发布新一代开源模型Kimi K3.1 Pro，为3万亿级参数规模，支持100万词元上下文窗口，继续为全球参数规模最大的开源模型，完整模型权重将于11月4日前发布。报道称其综合智能水平已接近全球领先的闭源模型，价格仅为GPT 6 Astra的五分之一；据Artificial Analysis榜单，Kimi K3 Pro智能指数排名第4，居全球开源模型之首。据介绍，该模型大幅增加强化学习环节的算力投入，具备更强的专业工具调用能力，在代码编写、3D创作、金融研究和长程Agent任务上能力提升，并在Office QA Pro v2和SpreadsheetBench v2两项测评中取得全球最佳成绩，超过Opus 5.5、Fable 5.1和GPT 6 Astra等闭源模型。
- 公众号 机器之心精选Kimi K3.1 Pro：月之暗面端出第一个Pro
月之暗面正式发布 Kimi K3.1 Pro，参数量 3 万亿量级，支持 100 万 token 上下文，并认领了此前 Arena 盲测匿名模型 Kibitz 的身份，模型即日在 Kimi 网页版、App、Kimi Work、Kimi Code 和 API 上线，完整权重将于 11 月 4 日前发布。据官方博客，模型在 K3 底座上做大规模强化学习后训练，在 Artificial Analysis 智能指数得 55 分、较 K3 提升 11 分、位列全球第四，Artificial Analysis 称权重发布后将成为得分最高的开放权重模型。官方榜单显示其 Terminal-Bench 4.0 成绩为 65.7%，高于 GPT-6 Astra 的 58.2%，与 Claude Opus 5.5 的 66.4% 相差 0.7 个百分点，Agent 能力与前端 3D 创作是本次升级重点。
- Moonshot AIKimi K3.1 Pro技术博客：推进开放智能
月之暗面推出3T级开放权重模型Kimi K3.1 Pro，支持100万token上下文窗口。其在Terminal-Bench 4.0得分65.7%，超过GPT-6 Astra（58.2%）、略低于Claude Opus 5.5（66.4%）。同步推出速度2-3倍的Highspeed版本，完整权重11月4日前发布。
- The Decoder月之暗面 Kimi K3.1 Pro 在 Artificial Analysis 智能指数上逼近 Claude Opus 5.5
月之暗面发布 Kimi K3.1 Pro，Artificial Analysis 智能指数得分 55，升至第四，仅比榜首 Claude Opus 5.5（58 分）低 3 分。该模型较 Kimi K3 提升 11 分，智能体任务涨幅最大，GDPval-AA 达 1,846 Elo。月之暗面称 Kimi Hallu Bench Hard 幻觉率从 23.4% 降至 8.3%，并计划 2026 年 11 月 4 日开放权重，开放版训练已剔除网络攻击数据，xdev-bench-hard 解题率从 90.5% 降至 81.0%。
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1 赞·10月29日 20:33采集
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