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Moonshot restringe a capacidade de hacking do Kimi K3.1 Pro, mas seu próprio teste ainda mostra 81% de pontuação de exploração
Moonshot AI disse em 24 de outubro que retirou dados relacionados à cibernética do treinamento do Kimi K3.1 Pro, mantendo as habilidades gerais de codificação, com pesos ainda devidos até 4 de novembro; seu teste de exploração interno não publicado ainda pontua 81,0%, contra 90,5% não filtrado.
Por que isso importa
A Moonshot AI, com sede em Pequim, disse no sábado, 24 de outubro, que reduziu as capacidades ciber-ofensivas de seu mais novo modelo, Kimi K3.1 Pro, informou a Reuters, à medida que crescem os temores de que uma IA cada vez mais autônoma possa tornar o hacking mais fácil e barato.
Moonshot disse que removeu dados relacionados à cibernética do corpus de treinamento e dos ambientes de aprendizagem por reforço usados para desenvolver o modelo, ao mesmo tempo que manteve as habilidades gerais de codificação. A empresa disse: Nosso objetivo não é liberar pesos abertos que ampliariam a fronteira absoluta da capacidade cibernética. Os pesos totais ainda serão entregues até 4 de novembro.
O corte é parcial
O corte não é uma destruição. No teste de exploração interno não publicado do Moonshot, xdev-bench-hard, o K3.1 Pro ainda resolveu 81,0% dos problemas, contra 90,5% para uma compilação não filtrada. A empresa não disse se o ajuste fino poderia restaurar a capacidade removida, e os pesos abertos não podem ser recuperados depois de baixados.
O pano de fundo são os controles de exportação de tecnologia propostos pela China, anunciados em 16 de outubro: um projeto que proibiria as exportações de tecnologia de geração e mutação de malware orientada por IA e restringiria ferramentas de descoberta de vulnerabilidades assistidas por IA, com comentários públicos abertos até 15 de novembro. Moonshot argumenta que modelos de peso aberto também podem ajudar mais organizações a inspecionar e proteger seu próprio software, incluindo sistemas mais antigos que recebem pouca atenção.
O K3.1 Pro, lançado em 23 de outubro, é descrito pela empresa como seu modelo de peso aberto de classe de 3 trilhões de parâmetros mais capaz. Sua pontuação Terminal-Bench 4.0 relatada pelo fornecedor é de 65,7%, acima do GPT-6 Astra com 58,2% e logo abaixo de Claude Opus 5.5 com 66,4% – números do fornecedor, ainda não verificados de forma independente.
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