Китайская компания Moonshot AI намеренно снизила эффективность новой нейросети Kimi K3.1 Pro в области поиска и эксплуатации уязвимостей, чтобы минимизировать риски злоупотреблений перед публикацией её открытых весов. Согласно техническому описанию, разработчики исключили из обучающих данных материалы, связанные с наступательными кибероперациями. В результате успешность выполнения соответствующих заданий на внутреннем тесте снизилась с 90,5% до 81%. При этом компания утверждает, что сохранила высокую производительность модели в обычном программировании и других задачах, а разница в результатах стала следствием целенаправленного вмешательства, а не случайного фактора.
Для проверки эффективности использовался внутренний тест xdev-bench-hard, который воспроизводит ошибки в ядре Linux, Node.js, JavaScriptCore, почтовом сервере Exim и графической подсистеме VirGL. Нейросеть должна была самостоятельно разработать эксплойт, добиться выполнения произвольного кода в изолированной среде и извлечь контрольную строку. Несмотря на снижение показателей, новая модель значительно превосходит предшественницу: на том же тесте Kimi K3 набрала лишь 33,3%, тогда как K3.1 Pro достигла 81%. Разработчики отмечают, что общие навыки программирования и поиска ошибок, полученные моделью автоматически, продолжают улучшать её способность решать задачи кибербезопасности даже без специальной подготовки к взлому.
Решение об ослаблении наступательных возможностей связано с планами открыть веса Kimi K3.1 Pro до 4 ноября 2026 года. После свободного распространения файлов с обученными параметрами компания потеряет возможность централизованно контролировать доступ к системе и принудительно обновлять защитные ограничения. Moonshot объясняет этот шаг стремлением не выпускать открытую модель, которая установит новый рекорд по возможностям кибератак, однако признает, что сторонние разработчики смогут дополнительно обучать модель на специализированных данных и восстанавливать утраченные навыки. Ограничения не гарантируют полной защиты от будущих атак, так как устойчивость выбранного метода к дообучению ещё предстоит проверить независимыми исследователями.
Kimi K3.1 Pro содержит 2,8 трлн параметров и использует архитектуру с выборочным подключением экспертных компонентов, задействуя около 104 млрд параметров при обработке каждого токена. Контекстное окно модели достигает миллиона токенов, что позволяет работать с большими программными проектами. По внутренним испытаниям на тесте Terminal-Bench 4.0 новая модель показала 65,7%, что выше показателей GPT-6 Astra (58,2%) и Claude Opus 5.5 (66,4%), хотя результаты основаны на выбранных компанией условиях. Одновременно с основной версией выпущена версия Highspeed, которая работает в два-три раза быстрее. Выпуск модели совпал с усилением внимания китайских властей к технологиям автоматизированного взлома, включая новые экспортные ограничения, предложенные Пекином в октябре для борьбы с созданием вредоносного ПО с помощью ИИ.
