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2026-11-05 Asia/Shanghai 時点で、Moonshot 公式の Hugging Face リポジトリ moonshotai/Kimi-K3.1-Pro は公開到達可能：モデル API は private=false・gated=false を返す。モデルカードは Kimi K3.1 Pro を open-weight のネイティブ・マルチモーダル・エージェントモデル（K3.1 系列の初号）とし、Mixture-of-Experts、総参 2.8T、活性 104B、コンテキスト長 1048576（約 1M）と書く。2026-11-05 00:00:35 Asia/Shanghai、公式アカウント @Kimi_Moonshot が “Releasing the model weights of Kimi K3.1 Pro” を投稿し、この HF リポジトリへリンクした（status/2118010528123773297）。DigIntoAI は約 1.56TB のウェイト一式をダウンロードしておらず、vLLM／SGLang／TokenSpeed でのローカル実行もまだしていない。以下の数字は Hugging Face のモデルカード・モデル API・リポジトリ内 LICENSE、公式 X 投稿、ModelScope 同名のファイル一覧、および Moonshot 技術ブログの文言に従う—DigIntoAI の実測ではない。

関連ノート: Kimi に K3.1 Pro が登場、Kimi K3.1 Pro の API 料金（2026年10月）、Kimi、K2 を 10 月 31 日から新規登録向けに開放停止。既存は継続、12 月末の全系下線を計画、MiniMax M3.1 Flash のオープンウェイトが Hugging Face に公開。製品概観と API／料金の記事はホスト型 Chat／Work／Code／プラットフォーム経路を扱う。ここでは Hugging Face 上のオープンウェイトに限定する。

Hugging Face カードと API が示すもの

項目値（HF カード／API）
リポジトリ IDmoonshotai/Kimi-K3.1-Pro
公開状態private=false、gated=false
アーキテクチャMixture-of-Experts（MoE）
総パラメータ2.8T
活性パラメータ104B
コンテキスト長1048576（約 1M）
Vision encoderMoonViT-V2
pipeline_tagimage-text-to-text
ライセンス（カード）other／license_name=kimi-k3.1-pro（バッジ：Kimi K3.1 Pro License）
ウェイトファイル約 96 個の model-*-of-000096.safetensors＋index
おおよその容量約 1.56TB（確認時 usedStorage ≈ 1,561,355,732,732 bytes）
createdAt／lastModified2026-11-02T04:13:51.000Z ＝ 2026-11-02 12:13:51 Asia/Shanghai

HF のタイムスタンプは 2026-11-02 であり、「2026-11-05 の公式 X 放出告知の日に初めて置かれた」という主張ではない。確認日は 2026-11-05 Asia/Shanghai：投稿前から上記スタンプで公開されていた。API のダウンロード回数は変動する；スナップショット件数を固定の権威としては扱わない。

オープンウェイトとホスト型プラットフォーム API

ウェイト用レシピを指す同じ README 節は、ホスト経路も記す：platform.kimi.ai でモデル ID kimi-k3.1-pro を選ぶ（OpenAI／Anthropic 互換 API）。ホスト経路は「Hugging Face でウェイトが開いている」という事実そのものではない。プラットフォームや OpenRouter の ID 掲載・料金は、それだけで safetensors ツリーがダウンロード可能であることを意味しない。逆も同様で、公開 HF リポジトリ＝ハブ上の無料マネージド推論が確認済み、という意味でもない。

製品面（Chat、Work、Code、Highspeed、3D Make、クォータ）は概観 Kimi に K3.1 Pro が登場 を参照。ホスト API の一覧価格は Kimi K3.1 Pro の API 料金（2026年10月）。

推奨ローカル推論エンジン（カード記載）

Deployment and Availability で README が推奨する実行環境は次のとおり。

  • vLLM — recipes.vllm.ai/moonshotai/Kimi-K3.1-Pro
  • SGLang — docs.sglang.io の cookbook（Moonshotai／Kimi-K3.1-Pro）
  • TokenSpeed — Lightseek の Kimi K3.1 Pro 向け recipes

これらはベンダー公開のランブックであり、DigIntoAI のデプロイログではない。約 1.56TB の MoE マルチモーダル・チェックポイントを立てるには、対応ハードウェア、動くランタイム、各エンジンのレシピが示すフラグがなお必要。DigIntoAI は三つのスタックいずれについても、起動・VRAM・スループット・品質のエンドツーエンド確認をしていない。

ライセンス：Kimi K3.1 Pro License（白紙の MIT ではない）

リポジトリ内 LICENSE のタイトルは Kimi K3.1-Pro License（Copyright (c) 2026 Moonshot AI）。README バッジ文言は Kimi K3.1 Pro License（スペース表記が異なる；同系統）。カードメタデータは license=other、license_name=kimi-k3.1-pro。

LICENSE に書かれた条件の一部（LICENSE 全文が基準）：

  • 利用・複製・改変・配布・派生物の作成等は、LICENSE 条件に従う範囲で許可される。
  • ライセンシー（または関連会社）が Model as a Service 事業を行い、連続 12 か月の合計収入が 2,000 万米ドルを超える場合、その MaaS 経路での商用利用の前に Moonshot AI との別契約が必要。
  • 所定の MAU または月次売上の閾値を超える大型商用プロダクト／サービスでは、UI に 「Kimi K3.1-Pro」 を目立つ形で表示する必要がある（正確な閾値は LICENSE）。
  • 第三者へ能力を公開しない内部利用や、Moonshot 公式製品・認定推論パートナー経由の利用は、一部の商用表示／MaaS 条項の対象外として書かれている—LICENSE 原文どおりであり、DigIntoAI の再解釈ではない。

自己利用・内部デプロイと、高売上の MaaS 提供は同じコンプライアンス物語ではない。ソース・オブ・レコードは LICENSE 全文。

公式 X が放出を告知；技術ブログはなお未来形；ModelScope ミラー完了（batch 2/2）

2026-11-05 00:00:35 Asia/Shanghai、@Kimi_Moonshot が “Releasing the model weights of Kimi K3.1 Pro” を投稿し、主リンクを Hugging Face moonshotai/Kimi-K3.1-Pro に向けた（X 投稿）。これがウェイトに関する公式の公開告知であり、技術ブログの文面を自動的に過去形へ書き換えるものではない。

kimi.ai/blog/kimi-k3-1-pro の技術ブログには、なお 「The full model weights will be released by Nov 4.» や 「Full model weights will be released by Nov 4, 2026」 といった未来形が残る。2026-11-05 確認時、JSON-LD の dateModified は 2026-10-24 のまま。ブログページ自体に過去形の「すでに放出済み」と HF リンク付き告知は見られない。放出の根拠は HF 上のツリーと公式 X 投稿であり、ブログ文案はなお未来形。

2026-11-05 00:02:39 Asia/Shanghai 前後（公式投稿の約 2 分後）、ModelScope に同名リポジトリ moonshotai/Kimi-K3.1-Pro が現れた（ページ到達可；API Code 200；Id 1627422；ModelScope モデルページ）。同日の SDK アップロードは二批：先に 2026-11-05 03:27:56 Asia/Shanghai の batch 1/2（当時は約半分のシャード）。2026-11-05 04:04:25 Asia/Shanghai 時点の最新コミットメッセージは 「Upload folder using ModelScope SDK (batch 2/2)」。再帰ファイル一覧ではウェイトシャードが 96／96—model-00001-of-000096.safetensors から model-00096-of-000096.safetensors まで—に加え model.safetensors.index.json、README／LICENSE／config など（パス約 114）が見え、StorageSize は 1561355967586 bytes ≈ 1.56TB で Hugging Face の usedStorage（1561355732732）と揃う。国内 ModelScope ミラーはいま HF と同じ完全ツリーを取得できる。公式放出の主鎖／完全オープンウェイトの主錨は引き続き Hugging Face（約 1.56TB／96 safetensors＋index；確認時 downloads 797；lastModified はなお 2026-11-02T04:13:51.000Z；gated=false）。DigIntoAI は ModelScope／HF いずれからも当該ツリーをまだダウンロードしていない。

DigIntoAI がまだしていないこと

  • 約 1.56TB の safetensors ツリーのダウンロードなし
  • vLLM／SGLang／TokenSpeed でのローカル／クラスタ実行なし
  • カード掲載ベンチ表の再実行なし
  • LICENSE シナリオについての法律意見なし（公開閾値の引用にとどめる）
  • 技術ブログの過去形への書換は見られない
  • ModelScope 同名は SDK batch 2/2 完了（96／96 safetensors＋index；約 1.56TB；HF と揃う）—DigIntoAI はいずれのミラーからも未ダウンロード

早見

  1. リポジトリ. Hugging Face の moonshotai/Kimi-K3.1-Pro — 公開、非 gated。
  2. 規模. MoE 2.8T／活性 104B；コンテキスト 1048576（約 1M）。
  3. 容量. 約 96 safetensors；約 1.56TB。
  4. 時計. HF createdAt／lastModified 2026-11-02 12:13:51 Asia/Shanghai；確認 2026-11-05。
  5. ライセンス. Kimi K3.1 Pro License（LICENSE タイトル Kimi K3.1-Pro License）；MaaS 売上閾値 2,000 万米ドル／12 か月 → 別契約（LICENSE 全文が基準）。
  6. ローカルエンジン（カード）. vLLM／SGLang／TokenSpeed。
  7. ホスト API ≠ ウェイト. プラットフォーム ID kimi-k3.1-pro は別経路。
  8. X／ブログ／ModelScope. @Kimi_Moonshot “Releasing…” が 2026-11-05 00:00:35 Asia/Shanghai → HF；ブログはなお “by Nov 4”；ModelScope 同名は batch 2/2 完了（96／96＋index；約 1.56TB；国内で完全ツリー取得可；主錨は引き続き HF）。
  9. まだ実測していない. DigIntoAI はウェイトのダウンロードもローカル実行もまだしていない。

ひとことで

2026-11-05 Asia/Shanghai の確認では、Moonshot 公式 moonshotai/Kimi-K3.1-Pro のウェイトは Hugging Face で公開されている（open-weight MoE、2.8T／104B、約 1M コンテキスト、Kimi K3.1 Pro License、約 1.56TB）。HF 上の時計は 2026-11-02；@Kimi_Moonshot が 2026-11-05 00:00:35 Asia/Shanghai に “Releasing the model weights of Kimi K3.1 Pro” を投稿し HF へリンク；技術ブログのウェイト文はなお 未来形（by Nov 4）；ModelScope 同名は 2026-11-05 04:04:25 Asia/Shanghai に SDK batch 2/2 を完了（96／96 safetensors＋index；StorageSize ≈1.56TB、HF と揃う）—国内ミラーはいま HF と同じ完全ツリーを取得でき、公式放出の主鎖／完全ウェイトの主錨は引き続き HF。ホスト型プラットフォーム API とオープンウェイトのダウンロードは別の事実。DigIntoAI はチェックポイントのダウンロードも実行もまだしていない—上記は HF モデルカード／API、公式 X 投稿、ModelScope ファイル一覧、および Moonshot 公開の LICENSE・ブログ文言に従う。