Ana sayfa→Yapay Zekâ
Yapay Zekâ

Kimi K3.1 Pro: Ücretsiz denenebilir, deşifre becerileri kasıtlı olarak zayıflatıldı.

Moonshot AI, Cuma günü yeni K3.1 serisinin ilk modeli olan Kimi K3.1 Pro'yu yayımladı. Şirketin teknoloji bloguna göre model, Kimi.ai, iOS ve Android için...

User Avatar
Ahmet AvcıEditör
3 dk okuma

Moonshot AI, Cuma günü yeni K3.1 serisinin ilk modeli olan Kimi K3.1 Pro’yu yayımladı. Şirketin teknoloji bloguna göre model, Kimi.ai, iOS ve Android için Kimi uygulamaları, Kimi Work masaüstü uygulaması, Kimi Code kodlama aracı ve Kimi API üzerinden yaygın biçimde kullanıma açılıyor. Ücretsiz olarak denenabiliyor. Moonshot’un fiyatlandırma sayfasında K3.1 Pro, ücretsiz planda yer alıyor; web ve Kimi Work için “Sınırlı kullanım” belirtilse de bu ücretsiz kullanımın ne kadar sürdüğü belirtilmiyor. Moonshot’un iki ila üç kat daha hızlı olduğunu belirttiği K3.1 Pro Highspeed ise Pro planı ya da üstünü gerektiriyor.

Kodlamada Claude Opus 5.5’e yakın

K3.1 Pro, Temmuz ayında piyasaya sürülen Kimi K3’ün, post-eğitim için önemli ölçüde daha fazla hesap gücü harcanmış sürümü. Moonshot, onu 2,8 trilyon toplam parametre, istek başına 104 milyar aktif parametre ve 1 milyon token’lık bağlam penceresiyle tanımlanan uzmanlar karışımı (mixture-of-experts) bir model olarak açıklıyor. Terminal-Bench 4.0’da—terminal görevlerinde kodlama ajanlarını test eden bu sınavda—Moonshot 65,7%’lik bir skor bildiriyor. Claude Opus 5.5 biraz daha yüksek olan 66,4%’ye ulaşırken, GPT-6 Astra 58,2%’ye ulaşıyor. Bunlar şirketin kendi rakamları. Bağımsız Artificial Analysis Intelligence Index’te K3.1 Pro, Simon Willison’a göre 55 puan alırken, Opus 5.5 için bu 58. API erişimi milyon giriş token’ı başına 2 dolar, milyon çıkış token’ı başına 10 dolar; bu da Kimi K3’ten üçte bir daha az.

Moonshot, saldırıyla ilgili eğitim verilerini kaldırdı

Blog yazısı siber güvenlik konusuna olağandışı derecede fazla yer ayırıyor. Moonshot, modelin açıkları bulma ve bunları sömürme yeteneğinin post-eğitim ölçeklendikçe istikrarlı biçimde geliştiğini görüyor. Bu gelişmeyi, genel eğitim kümesindeki siber içerikle ve takviye öğrenme ortamlarındaki siber görevlerle ilişkilendiriyor. Açık ağırlıklı sürüm için şirket, modelin ihtiyaç duyduğu genel kodlama görevlerini korurken “her iki eğitim aşamasında da siber ilişkili verileri tespit edip çıkardığını” belirtiyor.

SayarBilgi sitesini Google’da tercih edilen kaynak olarak seç

Moonshot, bu etkini xdev-bench-hard ile ölçtü; bu, kendi geliştirdiği ve bir AI ajanının Linux çekirdeği ve Node.js gibi yazılımlardaki yeni açıklanmış açıkları sömürmesini gerektiren bir sınav. Bu önlemler olmadan eğitilen bir checkpoint görevlerin %90,5’ini çözerken, son K3.1 Pro %81’ini çözdü. Yetenek hâlâ orada. The Next Web’in aktardığına göre, orijinal K3 aynı sınavda 33,3%’lik bir skor almıştı. Moonshot, K3.1 Pro’nun en az üç aydır halka açık olan kapalı uç modellerin gerisinde kaldığını söylüyor. Bu sayıların hiçbiri bağımsız biçimde doğrulanmadı. Anthropic, Ekim’in erken günlerinde GLM-5.3’ü test ederek açık modellerin ne kadar hızlı yaklaştığını göstermişti.

Açık ağırlıklar 4 Kasım’a kadar

Ek çabanın nedeni planlanan açık sürüm. Moonshot, tam model ağırlıklarının 4 Kasım’a kadar yayımlanacağını söylüyor; Pazar itibarıyla Hugging Face üzerinde herhangi bir K3.1 sürümü listelenmemişti. Yayınlandıktan sonra açık ağırlıklar geri alınamaz ve yerleşik korumalar başkaları tarafından çıkarılabilir. Audn AI adlı bir şirketin Hugging Face sayfası, zaten GLM-5.3’te yaptığı gibi, K3.1 Pro’nun yayımlandıktan sonra korumalarını kaldırma planını duyuruyor. Korumaları kaldırmak, modelin eğitimde hiç öğrenmediği yetenekleri geri getiremez. Moonshot, “siber yeteneğin mutlak sınırını genişletecek açık ağırlıkları yayımlamak istemiyor” ancak açık modellerde mevcut olan seviyeyi basamak basamak yükseltmeyi hedeflediğini yazıyor.

Bu boyutta bir model yine de sıradan bir bilgisayarda ya da dizüstü bilgisayarda çalışmaz. Dolayısıyla K3.1 Pro’yu denemeye çalışan herkes Moonshot’un sunucularını kullanıyor ve şirket yalnızca API müşterileri için sıfır veri saklama seçeneğinden bahsediyor. Rehberimiz, Kimi ve DeepSeek gibi Çin menşeli AI hizmetlerini kullanmadan önce nelere dikkat edilmesi gerektiğini açıklıyor.

Kaynak(lar)

Moonshot AI: Kimi K3.1 Pro teknoloji blogu

Kimi: K3.1 Pro üyelik planları ve API fiyatlandırması

MarkTechPost: 2,8 trilyon parametre ve 1M-token bağlam penceresiyle Kimi K3.1 Pro

Simon Willison: Artificial Analysis skoru da dahil olmak üzere Kimi K3.1 Pro üzerine notlar

The Next Web: Moonshot, açık sürüm öncesi K3.1 Pro’nun hacker becerilerini azaltıyor

İlginizi Çekebilir: Dropbox Çalışanlarında “AI Beyin Çürümesi”ni Önlemek İstiyor →
Kaynak: Notebookcheck ↗Kaynak yazarı: Steffen Zahn
🚀 SayarBilgi Topluluğu

Bu Gelişmeyi Toplulukta Değerlendirin

Haber hakkındaki düşüncelerinizi, donanım deneyimlerinizi ve teknik sorularınızı topluluk üyeleriyle anlık olarak tartışın.

🚀 Yapay Zeka & Gelecek Odası →
💬 Topluluk Masası & Tartışma

Bu gelişme hakkında düşüncelerinizi, donanım deneyimlerinizi veya sorularınızı Topluluk Forumumuzda paylaşın.

Foruma Katıl & Yanıtla ➔
Forumda sor / tartış
TOPLULUĞUN SESİ

Söz sizde.

1 yorum

Deneyiminizi, sorularınızı ve katkılarınızı paylaşın. E-posta adresiniz yayımlanmaz.

Sohbete katıl

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Yorumunuz yayımlanmadan önce onay bekleyebilir.

BİR SONRAKİ OKUMA

Merak etmeye devam

Tümünü gör ↗

Neyi merak ediyorsun?

En az 3 karakter yazın.

Keşfet