月之暗面发布K3模型首个重大升级 降低网络攻击能力

中国人工智能（AI）初创企业月之暗面（Moonshot）星期六（10月24日）发布K3模型的首个重大升级，并强调已降低这款最新模型的网络攻击能力。目前舆论日益担心自主性越来越强的AI，可能会大幅增强黑客手段。

据路透社、彭博社等报道，月之暗面（Moonshot AI）发布的新一代旗舰模型Kimi K3.1 Pro，是K3模型首个重大升级，主打编程、3D创作、金融研究等复杂专业任务。此次发布旨在让月之暗面继续与深度求索（DeepSeek）和智谱等对手竞逐，推出接近前沿水平的AI模型。

这家总部位于北京的初创公司，计划在11月4日前开放完整模型权重，允许外部开发者在自己的系统上运行和修改该模型。

Kimi K3.1 Pro总参数规模达2.8万亿，采用混合专家（MoE）架构，每次启动1040亿参数，支援100万Token上下文视窗。此外，月之暗面同步推出高速版Kimi K3.1 Pro Highspeed，称其智能水准与标准版相当，但输出速度可提高约两至三倍。

目前各国政府、科技公司和安全研究人员越来越担心，AI可能会使复杂的黑客攻击变得更加容易和低廉。能编写代码、操作软件工具并完成长周期、多步骤任务的模型，可帮助用户发现程序漏洞，并自动化实施部分网络攻击。

月之暗面星期六指出，已从用于开发该模型的训练语料库和强化学习环境中，删除了与网络安全相关的数据，同时保留了通用的编程技能。

月之暗面称：“我们的目标是不发布会拓展网络能力绝对前沿的开源权重。”该公司并指出，开源权重模型可通过帮助更多组织检查和提升自身软件的安全性，包括受关注较少的老旧系统，来提高整体安全性。

尽管如此，与专有的闭源AI系统不同，开源权重的发布使得集中监管变得更加困难。一旦这些文件被广泛分发，原开发者限制访问、监控使用或更新防护措施的能力将远低于托管云服务。

K3.1 Pro在月之暗面内部网络基准测试中得分为81.0%，相比之下，没有采取风险规避措施的相似版本得分为90.5%。该测试涉及在受控环境中寻找并利用软件漏洞。

月之暗面指出，上述对比表明过滤网络相关数据，降低了模型的网络攻击性能。这些结果尚未经过第三方独立验证。

K3这一开创性模型今年夏天发布时，曾让月之暗面迎来属于自己的“DeepSeek时刻”，推动这家估值500亿美元（638.5亿新元）的公司跻身前沿AI模型开发商之列。

月之暗面最近完成最后一轮私募融资，估值约500亿美元，并正推进明年第一季度在香港进行首次公开募股。这轮融资与规模更大的深度求索近期动作相似，后者刚完成150亿美元融资，这是中国AI实验室有史以来规模最大的一笔融资，也在为预期中的上市铺路。