KimiがK3.1 Proを発表：1M文脈対応と3D開発特化の2.8T MoE

これまでのAIによるコーディング支援は、関数の補完やフロントエンドの小規模なコード生成が中心でした。しかし、ゲームエンジンを駆使した3Dプロジェクト全体を構築させたり、数百の筋肉が連動する力学シミュレーションを解かせたりすると、大半のモデルは破綻してしまいます。

Kimiは3TクラスのオープンウェイトMoEモデル「K3.1 Pro」を発表しました。あわせて2〜3倍高速に動作する「Highspeed」版も提供されます。総パラメータ数2.8T、活性パラメータ数104Bを誇り、1Mトークンの長大なコンテキスト窓を備えています。重みの一般公開はNov 4, 2026を予定していますが、すでにその実力は業界に強い衝撃を与えています。

人体シミュレータから本格CADまでこなす実行力

K3.1 Proの際立った強みは、長時間の自律的な問題解決力と空間推論にあります。

社内検証において、K3.1 Proは296個の骨格軟骨と402個の筋肉組織を持つオープンソース解剖学モデル「human-atlas」を使い、歩行物理シミュレータをゼロから構築しました。167回のタスク実行と420回の独立審査を重ねる中で、腕の動きが改善しない原因が報酬関数の設定ではないと自ら見抜き、肩関節のモーメントアーム計算に含まれていた36箇所の誤りを修正。開始数秒で崩れ落ちていたシミュレータを、最終的に11.2秒間連続歩行させるまでに仕上げました。

3D制作においても、Unreal Engine、Unity、Godotを跨いだプロジェクト構築に対応します。CADコード生成を評価する「BenchCAD」では、ツール併用で92.7%を記録し、Claude Opus 5.5の96.2%やGPT-6 Astraの95.9%に肉薄しました。

特筆すべきは、MCPコネクタを介さずともBlenderやCADソフトウェア向けのスクリプトを直接生成・実行できる点です。KimiのWeb版やアプリには「3D Make」機能が実装され、パラメトリックな3Dアセットのプレビューや編集、3Dプリント用出力、Live Photos形式のエクスポートが可能になっています。

閉源フラッグシップ超えを5分の1のコストで

K3.1 Proは金融分析やサイバー防衛といった実務タスクでも優れた数値を記録しています。金融業務での幻覚発生率は65%削減され、財務諸表の検証タスク「OfficeQA Pro v2」で64.4のスコアを達成しました。

厳格なターミナル操作を評価する「Terminal-Bench 4.0」では65.7%を記録し、GPT-6 Astraの58.2%を上回り、Claude Opus 5.5の66.4%に迫りました。

第三者評価機関Artificial Analysisの総合知能指数では、同価格帯の中央値27を大きく引き離す55を記録し、総合4位にランクインしました。サイバー防衛性能では、制限付きのGPT-6派生モデルに次ぐオープンモデル首位の64%をマークしています。

API価格は入力1Mトークンあたり2ドル、出力10ドルに設定され、GPT-6 Astraの約5分の1とClaude Sonnet 5.5並みの水準です。ただし、出力速度は秒間73.5トークンと平均よりやや遅く、回答が極めて長文になりやすいため、トークン消費がかさみやすい傾向があります。

なぜ重要か

開発者やクリエイターにとって、K3.1 Proは単なるコード補完ではなく、3Dアセットやゲーム構築を委託できる実用的なエンジニアに近い存在になり得ます。UnityやBlenderのスクリプト自動化を求めている層には今すぐ試す価値があります。一方で、Nov 4, 2026に重みが公開されても、2.8TものMoEモデルを一般の家庭用GPUで動かすことは不可能です。当面の間は、企業向けクラスタを持つ組織以外、クラウドやAPI経由での利用が基本となります。

業界全体にとって、今回の発表は米国の閉源トップモデルに対する強烈なプレッシャーです。中国発のオープンモデルがターミナル操作や防御タスクでGPT-6 Astraを超えてきた事実は、フロンティア領域の勢力図が確実に塗り替えられつつあることを示しています。

私たちは、Kimiが一般的な会話ベンチマークのスコア稼ぎを避け、CADや物理シミュレーションといった現実のエンジニアリング環境での強化学習に計算資源を集中させた点を非常にクレバーだと評価しています。課題となるのは出力の冗長さとレイテンシの高さです。高速版が用意されているとはいえ、商用サービスのパイプラインに組み込む際は、トークン消費の管理と呼び出し速度のバランスを慎重に見極める必要があります。