Moonshot punta a colmare il gap di competenze cyber con modelli open-weight dopo il taglio di Kimi all'81%

Moonshot dichiara di intendere "aumentare progressivamente la capacità informatica disponibile nei pesi open" dopo che il suo nuovo modello Kimi K3.1 Pro ha ottenuto l'81% in un test di hacking interno. Una versione addestrata senza le riduzioni dei dati informatici dell'azienda ha ottenuto il 90,5%.

La startup di Pechino rilascerà i pesi completi per K3.1 Pro il 4 novembre. Il modello è già distribuito su Kimi.ai e Kimi API con una finestra di contesto di 1 milione di token.

Secondo l'azienda, esiste una versione ad alta velocità che è due o tre volte più veloce.

Il predecessore K3 ha risolto solo 33.3% dei task xdev-bench-hard

Moonshot ha collegato le crescenti capacità di sfruttamento del modello al materiale informatico presente nel suo corpus generale di pre-addestramento e nei compiti di apprendimento per rinforzo.

I primi esperimenti di Moonshot hanno scoperto che mantenere i dati in entrambe le fasi avrebbe notevolmente aumentato le capacità informatiche a valle. Per il rilascio pubblico, ha rimosso quei dati da entrambe le fasi e ha mantenuto solo i compiti di codifica generali.

Nel test xdev-bench-hard, all'agente viene chiesto di sfruttare vulnerabilità recentemente divulgate in software come il kernel Linux, Node.js ed Exim.

Ogni task comprende il codice sorgente vulnerabile, un breve suggerimento sul bug e il file binario. Un task si considera risolto solo se l'agente riesce a eseguire codice arbitrario in un ambiente sandboxed e a recuperare una stringa segreta.

K3.1 Pro ha ancora superato nettamente il suo predecessore, Kimi K3, che aveva raggiunto il 33,3%. Il grafico di Moonshot mostra DeepSeek-V4.1-Flash al 85,7% e GLM-5.3 al 57,1%, ma entrambi erano in esecuzione su un'altra infrastruttura di testing.

L'azienda ha dichiarato che le competenze di cybersecurity di K3.1 Pro sono in ritardo rispetto ai modelli proprietari all'avanguardia, pubblicati per almeno tre mesi. Nessuno dei punteggi è stato corroborato indipendentemente.

K3.1 Pro non estenderà l'avanguardia assoluta dell'hacking

“Non abbiamo intenzione di rilasciare pesi aperti che potrebbero estendere l'avanguardia assoluta delle capacità informatiche”, ha dichiarato l'azienda.

Moonshot considera il rilascio graduale come un'arma difensiva. Le aziende che eseguono un modello open source sulla propria infrastruttura possono auditare il codice che mantengono, inclusi i sistemi legacy raramente sottoposti a revisioni di sicurezza, ha affermato l'azienda.

Controllare i pesi open source è più difficile. Una volta che i file vengono diffusi, lo sviluppatore perde gran parte della sua capacità di controllare l'accesso, monitorare l'utilizzo o aggiornare le misure di protezione.

La scorsa settimana, la Cina ha proposto controlli sulle esportazioni che vieterebbero l'esportazione di tecnologie per generare malware utilizzando l'intelligenza artificiale e limiterebbero gli strumenti che aiutano a identificare le vulnerabilità tramite IA. Il progetto è ancora aperto al commento pubblico.

Cryptopolitan ha segnalato questa settimana che Microsoft ha collegato il gruppo legato alla Cina Storm-0940 a una violazione di ConnectWise tramite ARTEX, un framework open-source per test di penetrazione che supporta qualsiasi modello AI.

Moonshot ha spinto il modello oltre il campo della cybersecurity. L'azienda ha dichiarato che K3.1 Pro ha ottenuto il 65,7% su Terminal-Bench 4.0, davanti a GPT-6 Astra di OpenAI al 58,2% e appena dietro Claude Opus 5.5 di Anthropic al 66,4%.

Per il test di stress interno di Moonshot su fatti inventati, il tasso di allucinazione a livello di affermazioni è sceso dal 23,4% del K3 all'8,3%.

Secondo Cryptopolitan, i fondatori di Moonshot hanno una richiesta di arbitrato di circa 700 milioni di dollari da parte dell'azionista Recurrent AI prima del previsto IPO di Hong Kong dell'azienda.