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Technologie chinoise

Moonshot bride la capacité de piratage de Kimi K3.1 Pro, mais son propre test affiche encore 81 %

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Moonshot AI a indiqué le 24 octobre avoir retiré les données liées à la cyberoffensive de l'entraînement de Kimi K3.1 Pro, tout en conservant la programmation générale; les poids restent prévus avant le 4 novembre, et son test interne non publié atteint encore 81,0 % contre 90,5 % sans filtrage.

Pourquoi c'est important

La start-up pékinoise Moonshot AI a indiqué samedi 24 octobre avoir réduit les capacités cyberoffensives de son nouveau modèle, Kimi K3.1 Pro, rapporte Reuters, alors que les craintes grandissent de voir l'IA de plus en plus autonome rendre le piratage plus facile et moins coûteux.

Moonshot affirme avoir retiré les données liées à la cyberactivité du corpus d'entraînement et des environnements d'apprentissage par renforcement, tout en conservant les compétences générales en programmation. L'entreprise déclare ne pas vouloir publier des poids ouverts qui repousseraient la frontière absolue de la cybercapacité. Les poids complets restent prévus avant le 4 novembre.

Une réduction partielle

La réduction n'est pas une suppression totale. Sur son test interne non publié, xdev-bench-hard, K3.1 Pro résout encore 81,0 % des problèmes, contre 90,5 % pour une version non filtrée. L'entreprise n'a pas précisé si un affinage ultérieur pourrait restaurer la capacité retirée, et des poids ouverts ne peuvent pas être rappelés une fois téléchargés.

Le contexte est le projet chinois de contrôle des exportations de technologies, annoncé le 16 octobre : il interdirait l'exportation de technologies de génération et de mutation de logiciels malveillants par l'IA et restreindrait les outils de découverte de vulnérabilités assistés par l'IA, avec une consultation publique jusqu'au 15 novembre. Moonshot soutient que les modèles ouverts peuvent aussi aider davantage d'organisations à inspecter et sécuriser leurs logiciels, y compris les vieux systèmes peu entretenus.

Kimi K3.1 Pro, lancé le 23 octobre, est présenté par l'entreprise comme son modèle ouvert le plus capable de la classe des 3 000 milliards de paramètres. Son score Terminal-Bench 4.0, communiqué par le fournisseur, est de 65,7 %, au-dessus de GPT-6 Astra (58,2 %) et juste en dessous de Claude Opus 5.5 (66,4 %) — des chiffres du fournisseur, pas encore vérifiés de façon indépendante.

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