Moonshot veut relever les compétences cyber en open-weight après la baisse de Kimi à 81%

Moonshot indique qu’il entend « améliorer progressivement les capacités cyber disponibles dans les poids ouverts » après que son nouveau modèle Kimi K3.1 Pro a obtenu 81 % à un test de piratage interne. Une version entraînée sans les coupes de données cyber de l’entreprise a obtenu 90,5 %.

La startup de Pékin publiera les poids complets de K3.1 Pro d’ici le 4 novembre. Le modèle est déjà déployé sur Kimi.ai et l’API Kimi, avec une fenêtre de contexte de 1 million de tokens.

Il existe une version haute vitesse, deux à trois fois plus rapide, a indiqué l'entreprise.

Le prédécesseur K3 ne résolvait que 33.3% des tâches xdev-bench-hard

Moonshot a relié les capacités d'exploitation croissantes du modèle aux cybermatériaux présents dans son corpus général de mi-entraînement et dans ses tâches d'apprentissage par renforcement.

Les premières expériences de Moonshot ont révéré que conserver les données dans l'une ou l'autre étape augmenterait considérablement la capacité cybernétique en aval. Pour la publication ouverte, ces données ont été retirées des deux étapes et seules les tâches générales de codage ont été conservées.

Dans le test xdev-bench-hard, l'agent est invité à exploiter des vulnérabilités récemment divulguées dans des logiciels tels que le noyau Linux, Node.js et Exim.

Chaque tâche comprend le code source vulnérable, un indice court sur le bogue et le binaire. Une tâche est considérée comme résolue uniquement si l'agent peut exécuter du code arbitraire dans un bac à sable et récupérer une chaîne secrète.

K3.1 Pro a encore largement surpassé son prédécesseur, Kimi K3, qui n'a atteint que 33,3 %. Le graphique de Moonshot indique DeepSeek-V4.1-Flash à 85,7 % et GLM-5.3 à 57,1 %, mais ils fonctionnaient tous deux sur un autre cadre d'évaluation.

L'entreprise a indiqué que les compétences en cybersécurité du K3.1 Pro restent inférieures aux modèles propriétaires de pointe, publiés publiquement pendant au moins trois mois. Aucun des scores n'a été corroboré indépendamment.

K3.1 Pro ne repoussera pas la frontière absolue du piratage

« Nous visons à ne pas publier de poids ouverts qui étendraient la frontière absolue des capacités cyber », a déclaré l'entreprise.

Moonshot considère le déploiement progressif comme une arme défensive. Les entreprises qui exécutent un modèle ouvert sur leur propre infrastructure peuvent auditer le code qu'elles maintiennent, y compris les systèmes hérités rarement soumis à des revues de sécurité, a précisé l'entreprise.

La surveillance des poids ouverts est plus difficile. Une fois les fichiers diffusés, le développeur perd une grande partie de sa capacité à contrôler l'accès, à surveiller l'utilisation ou à mettre à jour les mesures de protection.

La semaine dernière, la Chine a proposé des contrôles à l'exportation interdisant l'exportation de technologies permettant de générer des logiciels malveillants à l'aide de l'IA et limitant les outils aidant à identifier les vulnérabilités via l'IA. Le projet de texte reste ouvert aux commentaires du public.

Cryptopolitan a rapporté cette semaine que Microsoft a lié le groupe Storm-0940 à liens avec la Chine à une faille ConnectWise via ARTEX, un framework de test de pénétration open-source compatible avec tout modèle d’IA.

Moonshot a poussé le modèle plus loin dans d'autres domaines que la cybersécurité. L'entreprise a indiqué que le K3.1 Pro a obtenu 65,7 % au Terminal-Bench 4.0, devançant le GPT-6 Astra d'OpenAI à 58,2 % et se situant juste derrière le Claude Opus 5.5 d'Anthropic à 66,4 %.

Lors du test de stress interne de Moonshot sur des faits inventés, le taux d’hallucination au niveau des affirmations est passé de 23,4 % pour K3 à 8,3 %.

Selon Cryptopolitan, les fondateurs de Moonshot font face à une réclamation arbitrale d’environ 700 millions de dollars de la part de l’actionnaire Recurrent AI, avant le projet d’introduction en bourse de Hong Kong de l’entreprise.