Kimi K3.1 Proはなぜサイバー関連の学習データを除いたのか、オープンウェイト公開前の81%と90.5%

2026年10月23日、中国のMoonshot AIが新モデル「Kimi K3.1 Pro」を発表した。総パラメータは約2.8兆、100万トークンの文脈を扱え、重みは11月4日までに公開される予定だ。注目されているのは、サイバー攻撃に関する学習データを意図的に除いた点だ。

Kimi K3.1 Proは、なぜサイバー関連の学習データを除いてオープンウェイトで出すのか。その理由と、除いた効果はどこまで確かめられているのか。

Kimi K3.1 ProはMoonshot AIがK3の後に出したモデルで、重みは11月4日までに公開予定
総パラメータ約2.8兆・有効約104B・文脈100万トークンのMoE構成と報じられている
同社は事前学習の途中段階と強化学習の両方から、サイバー関連データを除いたと説明
自社テストでは除かない版90.5%に対し、公開版は81%で、9.5ポイント低い
性能値はすべて同社発表で、第三者による検証はまだ確認できていない

Kimi K3.1 Proとは何か

Kimi K3.1 Proは、K3を土台に追加の学習を重ねたモデルだ。報道では、K3.1シリーズの第一弾と位置づけられている。応答が2〜3倍速い「Highspeed」版も同時に出た。

利用できる場所は広い。Kimi.aiとモバイルアプリ、開発者向けのKimi Code、そしてAPIで使える。APIのモデルIDは「kimi-k3.1-pro」だ。思考モードのみで動き、画像と動画も入力できる。

性能は同社の発表値で示されている。コーディングエージェントの試験「Terminal-Bench 4.0」では、K3.1 Proが65.7%、Claude Opus 5.5が66.4%、GPT-6 Astraが58.2%だった。差はわずかだが、これは同社が出した数字である。

では、この数字を出す一方で、なぜ能力の一部をあえて削ったのか。

なぜサイバー関連データを除いたのか

同社の説明では、きっかけは後工程の学習を増やすほど、脆弱性を探す力が伸びたことだった。原因をたどると、事前学習の途中段階にあるサイバー関連の資料と、強化学習の課題にあるサイバー関連のタスクに行き着いたという。

そこで、オープンウェイト版では両方の段階から、サイバー関連のデータを取り除いた。一方で、一般的なコーディングの課題は残している。コードを書く力は落とさず、攻撃に直結する部分だけを外す設計だ。

背景にあるのは、オープンウェイトの性質である。公開した重みは、ダウンロードされれば公開側が取り消せない。安全装置も、利用者が手元で外せる。そのため、公開前に能力そのものを抑える手が選ばれた。

同社は、公開する重みが「サイバー能力の最先端を押し広げない」ことを目標に置く。公開版の能力は、少なくとも3か月前から公開されている最先端の非公開モデルより下だと説明している。

AIが攻撃を自動化する流れは、すでに現実の話題だ。たとえばAIエージェントで中国系の攻撃集団が3時間未満で特権を得た事例を読むと、攻撃側の自動化がどこまで進んでいるかが分かる。

90.5%から81%、数字で見る削減効果

効果は、同社の社内テスト「xdev-bench-hard」で示されている。実在するソフトの欠陥を突く課題を解かせる試験で、3回までの試行で解ければ正解とする。

結果は次のとおりだ。データを除かない版は90.5%を解いた。公開版のK3.1 Proは81%だった。差は9.5ポイントである。比較として、前のK3は33.3%だった。

数字は二つの見方を許す。ひとつは、抑制は効いているという見方だ。もうひとつは、81%はK3の2倍以上で、削っても高いままだという見方である。同社は、他社のオープンモデルであるDeepSeek V4.1-Flashの85.7%も引き合いに出している。

この試験は同社が作ったもので、外部の機関が同じ条件で再現した結果は確認できていない。7月には英国のAI安全機関などがK3の攻撃能力を調べ、最先端の米国モデルより明らかに低いと評価した。ただし同機関は、K3の安全装置が攻撃の試行を止めなかったとも指摘している。K3.1 Proについては、同様の評価がまだ出ていない。

残る疑問と次の焦点

今回の判断には、評価できる点と、見極めが要る点がある。

評価できるのは、公開前に能力を調整するという考え方を、数字つきで示したことだ。同社は「誰もが使えれば、より多くのチームが自分のコードを点検できる」とも述べ、公開の利点も主張している。

見極めが要るのは、第三者の検証がないことだ。81%という値が実際の攻撃にどれだけ役立つのかは、外部の評価を待つしかない。また、同社は今後、オープンウェイトのサイバー能力を段階的に上げる方針も示している。除外は恒久策ではなく、現時点の線引きである。

もうひとつの論点が、同社をめぐる政治的な文脈だ。7月には米国のホワイトハウスが、同社が禁輸対象の半導体を使い、Anthropicのモデルを模倣してK3を作ったと非難した。ただし証拠は示されていない。性能の評価と、こうした疑惑の評価は、分けて見る必要がある。

結局どこを見ればよいのか

答えは、11月4日までに出る重みと、その後に出る外部の評価である。同社の説明は、サイバー関連データを除いた理由が「公開後に取り消せない」点にあることを示している。

だが、その効果を裏づけるのは、いまは同社の81%という数字だけだ。公開された重みを研究者が試し、同社の主張どおりに最先端の非公開モデルを下回るかどうかが、この判断の成否を決める。

読者の疑問

Q. Kimi K3.1 Proとは何か？

Moonshot AIが2026年10月23日に発表した、K3シリーズの後継モデルである。報道では総パラメータ約2.8兆、有効約104B、100万トークン文脈のMoEとされる。Kimi.aiやKimi Code、APIで使える。

Q. オープンウェイトとは何か？

学習済みモデルの重みを公開し、利用者が自分の環境で動かせる形のことである。ソースコードまで公開するオープンソースとは別の概念だ。K3.1 Proの重みは11月4日までに公開される予定である。

Q. 性能はClaude Opus 5.5に並ぶのか？

同社発表の値では近いが、並んだとは言い切れない。Terminal-Bench 4.0でK3.1 Proは65.7%、Claude Opus 5.5は66.4%である。BenchCADでは92.7%対96.2%で差が開く。第三者の検証はまだ確認できていない。

Q. 重みが公開されたあと、取り消すことはできるのか？

できない。公開された重みは一度ダウンロードされると手元に残るため、公開側が後から回収する手段はない。だから同社は、公開前の段階でデータを調整する方針を取った。

Q. サイバー関連データを除いた効果はどの程度あるのか？

同社の自社テストでは、除かない版が90.5%、公開版が81%だった。9.5ポイント下がった計算だ。ただしK3の33.3%よりは大幅に高く、能力が大幅に抑えられたわけではない。

Q. このモデルをいま使うにはどうすればよいか？

Kimi.aiとモバイルアプリ、Kimi Code、APIで利用できる。APIのモデルIDはkimi-k3.1-proである。K3.1 Pro自体はPlus以上のプランが対象で、100万トークン文脈はPro以上と説明されている。

Q. 次に何が起きるのか？

11月4日までに完全な重みが公開される見込みである。同社は、オープンウェイトのサイバー能力を段階的に引き上げる方針も示している。第三者機関による検証結果が出るかが次の焦点だ。