Kimi K3 se convierte en el mayor modelo de pesos abiertos con 2,8 billones de parámetros

Steven Zeiler
Steven ZeilerJul, 27 2026 13:16
The largest open-weight AI system yet published is now free for developers to run, reshaping how frontier models get priced. (Image: Shutterstock)
The largest open-weight AI system yet published is now free for developers to run, reshaping how frontier models get priced. (Image: Shutterstock)

Moonshot AI ha publicado íntegramente los pesos de su modelo Kimi K3 el 27 de julio, poniendo por primera vez en manos del público un sistema con 2,8 billones de parámetros.

Puntos clave:

  • Moonshot ha liberado los pesos completos de Kimi K3, el mayor modelo de IA de pesos abiertos hecho público hasta ahora.
  • El sistema suma 2,8 billones de parámetros, pero solo activa 16 de sus 896 expertos por token.
  • Los inversores valoran Moonshot en 31.500 millones de dólares en la ronda en curso, con un objetivo de 50.000 millones antes de su salida a bolsa en Hong Kong.

Los pesos de Kimi K3 ponen fin a diez días de espera

Moonshot presentó Kimi K3 el 16 de julio a través de su API y de su aplicación de consumo, desvelando el modelo en la World Artificial Intelligence Conference de Shanghái, y mantuvo los pesos en reserva durante diez días.

La compañía había prometido en su blog técnico una publicación completa antes del 27 de julio, y aprovechó ese intervalo para coordinarse con socios de inferencia y mantenedores de código abierto. Ahora, cualquiera con la infraestructura adecuada puede descargar unos 594 gigabytes de archivos cuantizados.

El modelo cuenta con 2,8 billones de parámetros totales, pero activa solo 16 de sus 896 expertos por token, en torno al 1,8 % del conjunto, y ofrece una ventana de contexto de 1 millón de tokens. Arena lo clasificó en primera posición en Frontend Code con 1.679 puntos, por delante de Claude Fable 5 de Anthropic, en pruebas ciegas con desarrolladores. Moonshot recomienda servir el modelo en clústeres de 64 aceleradores o más.

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Nathan Lambert califica K3 como el modelo abierto más potente

La reacción de la comunidad investigadora fue inmediata.

Nathan Lambert, autor del boletín Interconnects, definió K3 como el modelo abierto más potente publicado hasta la fecha. Sostiene que la distancia entre sistemas abiertos y cerrados, antes estimada en seis a nueve meses, se ha reducido a algo más cercano a tres a cinco meses. Los pesos abiertos, además, presionan los márgenes de los laboratorios cerrados, que se apoyan en modelos que nadie más puede descargar y ejecutar.

Kyle Chan, investigador asociado en la Brookings Institution, señaló que los pesos abiertos permiten a Moonshot aprovechar capacidad de cómputo que otras empresas ya han financiado y desplegado.

Dean Ball, responsable de futuros estratégicos en OpenAI, se situó en el extremo opuesto y advirtió que un mundo que funciona con modelos descargables apunta a lo que denomina un comunismo total de la IA.

La valoración de Moonshot se acerca a los 50.000 millones

Los inversores han valorado Moonshot en 31.500 millones de dólares en una ronda que está a punto de cerrarse, y la compañía aspira a alcanzar una valoración de hasta 50.000 millones en una última captación de capital antes de cotizar en Hong Kong. Los ingresos recurrentes anuales alcanzaron los 300 millones de dólares en junio, frente a 200 millones en abril, y las ventas diarias se han multiplicado al menos por seis desde el lanzamiento de K3.

Washington, por su parte, ha dejado claro que examinará con lupa los modelos de código abierto extranjeros en busca de posibles vulneraciones de propiedad intelectual.

Yang Zhilin fundó Moonshot en 2023, y los inversores situaban el valor de la compañía por encima de los 20.000 millones de dólares tan recientemente como en mayo, una cota que ya ha quedado atrás. K3 obligó a suspender temporalmente las nuevas suscripciones pocos días después de su estreno, cuando la demanda superó con creces la capacidad de cómputo disponible de Moonshot.

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Steven Zeiler

Steven Zeiler es el Chief Evangelist en Yellow, donde trabaja con constructores para crear infraestructura de trading en tiempo real y no custodiada utilizando el Yellow SDK. Programador, tecnólogo y emprendedor, anteriormente trabajó en Ripple, donde ayudó a diseñar prototipos de pagos interbancarios entre pares y contribuyó a la descentralización del XRP Ledger mediante software de seguimiento de consenso.

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