Компания Kimi представила модель K3.1, которая демонстрирует впечатляющие результаты в мультимодальных задачах — от работы с кодом до генерации визуальных изображений. Стоимость 3D‑решений на базе Kimi K3.1 составляет всего 1/14 от стоимости GPT-6 Astra. При этом модель способна за 15 минут создать интерактивное 3D‑решение — например, высокоточную модель вертолёта, что может существенно сократить цикл создания прототипов.
AI‑блогер Chris подтвердил скорый выпуск Kimi K3.1. По его словам, он тестировал модель неделю: она хорошо работает на Three.js, её стоимость составляет 70 % от стоимости Kimi K3, а эффективность по Token улучшена. Модель выполнила 24‑часовую симуляцию дня и ночи с точным переходом света и тени, без разрывов.
Ещё в конце сентября в конфигурационных файлах платформы API было обнаружено обозначение модели «kimi-k3-1». А 21 октября в списке переключения моделей Kimi Code появился вариант K3.1 — это можно расценить как предварительное тестирование для разработчиков.
Kimi K3.1 демонстрирует сильные стороны в 3D‑графике и смежных областях. В слепых тестах Arena модель доминировала в 6 областях, включая 3D‑графику (Three.js/WebGL), интерактивные большие экраны, H5‑динамическую симуляцию. Например, в тесте «» («цапля на велосипеде») Kimi K3.1 создал композицию, соответствующую физическим законам: устойчивый центр тяжести, стабильное положение велосипеда. В изображении присутствуют детали — луна, холмы, закат, маяк, дом, волны, крабы, парусник — и все пространственные отношения корректны. При этом изображение создано не через пиксельное генерирование, а через векторный рендеринг с помощью кода. Для сравнения: Claude 3.5 создал упрощённое изображение — велосипед в виде двух кругов и треугольника, цапля — шар с «банановым» клювом.
Другие примеры использования Kimi K3.1: генерация средневекового замка с детализированной архитектурой (многоярусные башни, флаги, подвесной мост, горы, трава, дома, птицы и облака) и создание состава движущегося паровоза. В последнем случае модель быстро создаёт изображение и позволяет «разобрать» поезд на отдельные компоненты (локомотив, вагоны, цилиндрические баки, колёса), которые отображаются как независимые детали в пространстве — подобно инженерному чертежу.
Модель объединяет структурное проектирование, механические связи, логику взаимодействия, может разбирать изображение, динамически регулировать скорость, отслеживать данные в реальном времени — демонстрирует понимание принципов физической инженерии. У Kimi K3.1 есть расширенные функции управления: контроль времени, переключение качества рендеринга.
При сравнении с Haiku 5.5 время генерации составило 15 минут, детализация сопоставима, но некоторые пользователи предпочли визуальный эффект Kimi K3.1. В тесте на сравнение с Claude Opus 5.5 Kimi K3.1 показала недостаток: сгенерированное изображение бегущего жирафа содержало аномалии в движении.
Кроме того, в конце октября в Arena появились модели Kibitz и Kalmia. Kibitz хорошо показал себя в задачах с 3D‑кодом: в заданиях, требующих пространственного воображения, он создал почти идеальные 3D‑динамические изображения и векторные графики; в тестах 3D‑воксельной визуализации успешно справился с точными инструкциями. При генерации кода 3D аналогичной сложности он тратит в десятки раз меньше токенов, чем ведущие зарубежные модели. Разработчики предположили, что Kibitz — это Kimi K3.1, что согласуется с прежней системой наименований Kimi (K2.5 — Kiwido, K2.6 — Kiwire, K3 — Kivine, K3.1 — Kibitz).
Из запроса на слияние в библиотеке кода SGLang стало известно, что в K3.1 добавлена категория «Medium (среднее мышление)» — количество уровней интенсивности мышления увеличено с трёх до четырёх, есть возможность гибко распределять вычислительные мощности в зависимости от сложности задачи.
Хронология развития Kimi:
* декабрь 2024: выпуск K1 с внедрением обучения с подкреплением в визуальную область, превышение зарубежных стандартов в решении физических и химических задач;
* апрель 2025: открытие Kimi-VL (на базе MoonViT, 28 млрд активированных параметров) — достижение паритета с большими моделями в MathVision и OCR;
* июль 2026: выпуск Kimi K3 (2,8 трлн параметров) — первое место в Arena, превосходство в 6 областях фронтенда.
Планируется улучшение способности Agent выполнять длительные задачи за счёт использования данных о тренировках, операциях на компьютере и реальных задачах. По отчёту , разрабатывается модель Kimi K4 с параметрами 5–6 трлн — почти вдвое больше, чем у Kimi K3; основная проблема — нехватка вычислительных мощностей.
Подробнее можно узнать по ссылке: Ресурс (：) предоставляет доступ к материалам глобальных AI‑конференций: выступлениям экспертов, полным отчётам о конференциях, разбору популярных статей, интервью с молодыми учёными. Для доступа нужно отсканировать QR‑код или нажать «».
Подписаться в Макс
