Moonshot AI ha presentado Kimi K3, un modelo de pesos abiertos con 2,8 billones de parámetros que la compañía define como el mayor de su categoría, con resultados en pruebas que lo sitúan cerca de los sistemas punteros de Estados Unidos.
Puntos clave:
- Kimi K3 de Moonshot suma 2,8 billones de parámetros y una ventana de contexto de 1 millón de tokens; la publicación completa de pesos está prevista para el 27 de julio.
- Pruebas independientes lo sitúan cerca de Opus 4.8 de Anthropic, por detrás de Fable 5 y GPT-5.6 Sol de OpenAI.
- El modelo lidera el ránking de Arena en programación de front‑end, el desafío abierto más serio de China hasta la fecha.
Detalles del lanzamiento de Kimi K3
Moonshot lanzó el modelo el 16 de julio a través de su app y de su propia interfaz, y fijó el 27 de julio como fecha para liberar todos los pesos bajo una licencia permisiva. La startup de Pekín, respaldada por Alibaba, ha construido Kimi K3 sobre una arquitectura “mixture-of-experts” que activa solo 16 de sus 896 expertos por cada token procesado.
La ventana de contexto de 1 millón de tokens permite al modelo ingerir de una sola vez extensos repositorios de código y documentos de gran tamaño, una capacidad dirigida a ingeniería de software y trabajo basado en conocimiento. La compatibilidad nativa con texto, imágenes y vídeo completa lo que la compañía presenta como su versión más avanzada hasta ahora. Esa escala de 2,8 billones de parámetros lo coloca claramente por delante de V4 Pro de DeepSeek, que ronda los 1,6 billones, mientras que el acceso de pago arranca en 3 dólares por millón de tokens de entrada y 15 dólares por millón de tokens de salida.
Moonshot ha encuadrado el debut pocos días antes de la World Artificial Intelligence Conference de Shanghái.
También te puede interesar: Solana recupera los 77 dólares mientras un auge de 4.150 millones en DEX pone a prueba el impulso alcista
Kimi K3 se cuela entre los modelos frontera
Pruebas independientes de Artificial Analysis otorgaron a Kimi K3 una puntuación de 57 en su índice de inteligencia, una marca cercana a Opus 4.8 de Anthropic, aunque aún por detrás de Fable 5 y de GPT-5.6 Sol de OpenAI. En un benchmark separado de tareas de trabajo reales, el modelo se colocó tercero, por delante de Opus 4.8. Desarrolladores en Arena lo situaron en primer lugar para programación de front‑end, por encima de todos los modelos líderes estadounidenses evaluados.
Estas clasificaciones son relevantes porque unos pesos abiertos permiten a los desarrolladores descargar y adaptar el sistema en lugar de alquilarlo, lo que desplaza la ventaja competitiva de un laboratorio desde la calidad bruta del modelo hacia el coste de despliegue y la capilaridad de uso. Para los equipos que buscan construir agentes de IA, un modelo de esta escala y con licencia permisiva despeja un obstáculo clave.
El regreso de Moonshot
Analistas han pedido prudencia, dado que buena parte de las cifras procede de la propia compañía y las evaluaciones independientes siguen siendo limitadas tan poco tiempo después del lanzamiento. Un directivo de Moonshot comparó el número de parámetros con las conexiones neuronales del cerebro, defendiendo que una mayor densidad permite al modelo almacenar más conocimiento y razonar mejor sobre él. Los primeros testers, sin embargo, han señalado una tasa de alucinaciones superior a la del Kimi anterior.
El lanzamiento culmina un giro notable para Moonshot, cuya posición de mercado se había deteriorado en los últimos 18 meses mientras DeepSeek se situaba al frente del ecosistema de código abierto en China. Sus anteriores modelos Kimi K2 mantuvieron al laboratorio en el radar, antes de que Kimi K3 acercara aún más ese ecosistema a los sistemas propietarios a los que llevaba tiempo persiguiendo.
Próxima lectura: SpaceX borra más de 800.000 millones de dólares al caer su acción por debajo del precio de salida a bolsa