Kimi K3.1 Pro 무검열.
무검열 또는 abliterated Kimi K3.1 Pro는 MagmaRouter에도, 다른 어디에도 아직 없습니다. Moonshot AI는 모델을 발표했지만 가중치도, 공개 API도 내놓지 않았습니다. abliteration과 무검열 파인튜닝은 모두 가중치에서 시작하므로, 가중치가 나오기 전에는 그런 버전이 존재할 수 없습니다. 오늘 쓸 수 있는 무검열 모델은 GLM 5.3 Xploded입니다.
Kimi K3.1 Pro란
Kimi K3.1 Pro는 Moonshot AI가 Kimi K3 다음으로 발표한 추론 모델입니다. 출시 당시 Artificial Analysis Intelligence Index에서 55점으로 4위에 올랐고, Kimi K3(44점)보다 11점 높습니다. 상승분의 대부분은 에이전트 작업에서 나왔습니다.
출시 당시에는 공개 API도, 공개된 가중치도 없었습니다. Moonshot은 가중치를 공개하겠다고 밝혔고, Artificial Analysis는 공개되면 가장 강한 오픈 웨이트 모델이 될 것으로 봅니다. Kimi K3는 발표 11일 뒤 오픈 웨이트로 공개되었습니다.
무검열 Kimi K3.1 Pro가 아직 없는 이유
무검열 모델은 가중치로 만듭니다. abliteration은 모델이 거절하게 만드는 방향을 가중치에서 제거하고, 무검열 파인튜닝은 모델을 다시 학습시킵니다. Kimi K3.1 Pro의 가중치가 공개되지 않은 동안에는 둘 다 불가능합니다. 공식 모델이 거절하지 않도록 설득하는 프롬프트는 다른 이야기이며, 계속 막힙니다.
Kimi K3.1 Pro와 무검열 모델 비교
| 모델 | 지능 | 무검열 | 컨텍스트 | 100만 토큰당 가격 (입력 / 출력) |
|---|---|---|---|---|
| Kimi K3.1 Pro | 55 | 아직 (가중치 없음) | - | - |
| Kimi K3 | 44 | 아니요 | - | - |
| GLM 5.3 Xploded | 45 | 예 | 1,048,576 | 2.00 / 5.00 |
| GLM 5.3 Flash Xploded | 42 | 예 | 1,048,576 | 0.30 / 1.00 |
| DeepSeek V4.1 Flash Xploded | 39 | 예 | 1,048,576 | 0.30 / 1.50 |
| MiMo V2.6 Flash Xploded | 38 | 예 | 1,048,576 | 1.00 / 2.00 |
| Qwen3.8 27B Xploded | 34 | 예 | 1,010,000 | 1.50 / 5.00 |
| Qwen3.8 27B Fast Xploded | 34 | 예 | 1,048,576 | 1.50 / 5.00 |
Artificial Analysis: 지능은 각 기본 모델의 Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2이며 2026년 10월 24일에 확인했습니다. 무검열 버전은 따로 평가되지 않습니다.
가중치가 공개되면
Kimi K3는 발표 11일 뒤 오픈 웨이트로 공개되었습니다. Kimi K3.1 Pro도 같은 길을 가고 무검열 버전이 도구 호출 테스트를 통과하면 Xploded 라인에 추가됩니다.
요청 예시
curl https://api.magmarouter.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $MAGMAROUTER_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model":"glm-5.3-xploded","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}],"max_tokens":256}'FAQ
무검열 Kimi K3.1 Pro가 있나요?
아직 어디에도 없습니다. Moonshot AI가 가중치를 공개하지 않았으므로(2026년 10월 24일 확인) 누구도 abliteration이나 파인튜닝을 할 수 없습니다.
가장 가까운 무검열 모델은?
Intelligence Index 45점의 GLM 5.3 Xploded입니다. Kimi K3.1 Pro의 55점에 닿는 무검열 모델은 아직 없습니다.
abliterated는 무슨 뜻인가요?
abliteration은 덜 조심하도록 다시 학습시키는 대신, 모델이 거절하게 만드는 방향을 가중치에서 제거합니다. 모델은 지식을 그대로 유지하면서 더 이상 거절하지 않습니다.