Kimi K3.1 Pro ne se contente plus de coder, il construit des projets entiers

Kimi K3.1 Pro combine 2 800 milliards de paramètres, un contexte d'un million de tokens et des capacités renforcées en code, 3D et finance.

Créer un jeu vidéo complet, construire une scène 3D dans Blender, développer une application ou produire un modèle financier exige davantage que de générer du code ou répondre à une question isolée. Ces tâches supposent d'utiliser plusieurs outils, de conserver un contexte pendant de longues sessions et de corriger les erreurs au fil des étapes. Moonshot AI développe ces capacités avec Kimi K3.1 Pro, une évolution de son modèle multimodal K3 qui revendique des performances proches de celles des meilleurs systèmes propriétaires sur plusieurs évaluations de programmation et de travail agentique. Le modèle combine 2 800 milliards de paramètres au total, dont 104 milliards activés par token, et une fenêtre de contexte d'un million de tokens. Deux versions sont accessibles sur les services Kimi, tandis que la publication des poids est annoncée pour le 4 novembre 2026. Un modèle de grande taille, mais à activation partielle

Kimi K3.1 Pro appartient à la famille des modèles à mélange d'experts, ou Mixture of Experts (MoE). Son architecture compte 2,8 billions de paramètres au sens anglais, soit 2 800 milliards, mais elle n'en mobilise qu'une partie lors du traitement de chaque token. Les 104 milliards de paramètres actifs représentent ainsi la capacité utilisée pour une étape de calcul, sans imposer l'exécution simultanée de l'ensemble du réseau.

Cette organisation permet de développer des modèles très volumineux tout en limitant la quantité de calcul nécessaire à chaque réponse. Elle ne rend cependant pas le déploiement local simple : les poids complets doivent toujours être stockés ou répartis sur une infrastructure capable de les accueillir, et le contexte d'un million de tokens ajoute ses propres besoins en mémoire et en calcul.

K3.1 Pro conserve les capacités multimodales de sa famille et peut travailler à partir de documents, d'images et d'informations textuelles. Il s'agit d'un post-entraînement de Kimi K3, et non d'un nouveau modèle entièrement pré-entraîné depuis zéro. Moonshot indique avoir considérablement augmenté les moyens consacrés à l'apprentissage par renforcement, en couvrant plusieurs centaines de domaines et en améliorant les outils nécessaires aux entraînements longs : environnements d'exécution, gestion des tâches, inférence à grand contexte et contrôle de la qualité des évaluations.

L'objectif est de permettre au modèle de gérer des projets comportant de nombreuses étapes successives plutôt que de concentrer ses performances sur des interactions courtes. Des projets complets dans Unreal Engine, Unity et Godot

La programmation constitue l'un des principaux axes de cette version. Moonshot présente K3.1 Pro comme un modèle capable de développer des projets entiers à l'aide d'environnements tels qu'Unreal Engine, Unity et Godot, en associant programmation, recherche d'informations, génération d'éléments 3D et utilisation d'outils externes.

Parmi les démonstrations présentées figure un environnement de palais céleste conçu sous Unreal Engine 5.8, comprenant une colonnade de 36 travées, un dragon modélisé procéduralement dans Blender et un personnage créé avec MetaHuman. Le studio indique que la scène utilise Nanite pour gérer sa géométrie et Lumen pour son éclairage. L'exemple repose également sur plusieurs ressources extérieures, notamment des matériaux de Poly Haven et des données lunaires de la NASA.

Moonshot montre aussi une présentation automobile interactive réalisée avec Three.js. Le projet comprend une animation de dévoilement sous un tissu, un garage virtuel et une vue éclatée de 968 pièces mécaniques. Les simulations de tissu et les mouvements de caméra ont été préparés dans Blender, avant leur intégration à l'expérience web.

Ces productions témoignent d'une capacité à coordonner des logiciels et des ressources variées. Elles ne signifient pas que chaque élément a été créé sans assistance extérieure : les démonstrations utilisent des bibliothèques, des outils établis et certains actifs préexistants. Elles illustrent principalement la capacité du modèle à conduire un processus de développement comprenant plusieurs technologies. Un score proche de Claude Opus 5.5 sur Terminal-Bench

Les évaluations de programmation publiées par Moonshot placent K3.1 Pro parmi les modèles les plus performants de la sélection comparée. Sur Terminal-Bench 4.0, qui mesure la capacité d'agents à accomplir des tâches techniques dans un terminal, le modèle atteint 65,7 %, contre 66,4 % pour Claude Opus 5.5 et 58,2 % pour GPT-6 Astra.

La proximité des scores ne se retrouve pas uniformément dans toutes les évaluations. Sur ProgramBench, K3.1 Pro obtient 31,5 %, contre 50 % pour GPT-6 Astra et 65 % pour Claude Opus 5.5. À l'inverse, sur SWE-Marathon v1.1, il atteint 51,7 %, devant les 46,3 % rapportés pour Opus 5.5 dans le tableau de Moonshot.

Les performances varient donc selon la nature des tâches, les outils autorisés et les méthodes de notation. Les résultats rassemblent en outre des évaluations effectuées par Moonshot et des chiffres publiés par d'autres organismes ou fournisseurs, parfois avec des environnements d'exécution différents. Il ne s'agit pas d'un classement unique obtenu dans des conditions parfaitement homogènes.

Sur son benchmark interne Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon, consacré aux tâches de programmation de longue durée, Moonshot rapporte une progression de 55,95 % pour K3 à 61,2 % pour K3.1 Pro. Le laboratoire utilise cet indicateur pour mesurer les effets de son entraînement supplémentaire, mais l'évaluation reste interne à l'entreprise. La modélisation paramétrique devient un domaine central

Au-delà de la programmation, K3.1 Pro met l'accent sur la création 3D paramétrique. Le modèle peut produire des scripts pour Blender et des logiciels de conception assistée par ordinateur, construire des géométries et modifier les paramètres d'un objet sans nécessairement passer par une interface conversationnelle reliée à un connecteur MCP.

Cette capacité concerne aussi bien les pièces mécaniques