BigGo Finance und Startup Fortune berichten, dass Moonshot AI die vollständigen Gewichte von Kimi K3.1 Pro am 4. November 2026 auf Hugging Face veröffentlicht hat. Moonshot hatte am 23. Oktober angekündigt, die Gewichte bis zu diesem Datum bereitzustellen. Die Modellkarte ergänzt den technischen Überblick um konkrete Angaben zu den Aufmerksamkeitsschichten und nennt Hinweise zur Bereitstellung des Modells.
NeoTeo hatte zuvor Moonshots Cyberfilter und den 81-Prozent-Wert von Kimi K3.1 Pro eingeordnet. Die Modellkarte liefert nun weitere Details zur Architektur.
Welche Aufmerksamkeitsschichten Kimi K3.1 Pro nutzt
Moonshots Modellkarte auf Hugging Face nennt 69 KDA-Aufmerksamkeitsschichten und 24 Gated-DSA-Schichten. Gated DSA steht für Gated DeepSeek Sparse Attention. Moonshot beschreibt, dass diese Schichten die Full-Attention-Schichten vom Typ Gated MLA in Kimi K3 ersetzen.
Kimi K3.1 Pro ist laut Modellkarte ein Mixture-of-Experts-Modell (MoE): Es enthält 896 Experten, von denen 16 pro Token ausgewählt werden. Moonshot gibt 2,8 Billionen Parameter insgesamt und 104 Milliarden aktivierte Parameter an. Das Kontextfenster umfasst 1.048.576 Token.
Für den Architekturvergleich sind die Schichtentypen entscheidend: Die Parameterzahl allein verrät nicht, wie Kimi K3.1 Pro seine Aufmerksamkeit organisiert.
Welche Bereitstellungshinweise Moonshot nennt
Das Repository enthält Anleitungen, um Kimi K3.1 Pro mit vLLM oder SGLang bereitzustellen. Damit nennt Moonshot zwei konkrete Softwarewege für den Betrieb des Modells; die Modellkarte führt außerdem TokenSpeed an. Moonshots Modellkarte
