Kimi K3 acelera la competencia global entre los modelos de inteligencia artificial

Moonshot AI presentó el 16 de julio Kimi K3, un modelo de inteligencia artificial generativa con 2.8 billones de parámetros, equivalentes a 2.8 millones de millones. Cuatro días después, la empresa china suspendió las nuevas suscripciones porque las solicitudes se acercaron al límite de sus centros de cómputo. En la primera sesión posterior al anuncio, Zhipu cayó 27.7% en Hong Kong y MiniMax perdió 16.5%, durante una jornada afectada también por el vencimiento de periodos de bloqueo para accionistas de ambas compañías.

K3 es el modelo más grande que Moonshot ha construido y el primero anunciado dentro de la categoría abierta cercana a 3 billones de parámetros. Recibe imágenes junto con texto y su respuesta permanece en formato textual. La ventana de contexto alcanza un millón de tokens, suficiente para mantener repositorios extensos de software dentro de una sola sesión. Artificial Analysis calcula que esa capacidad equivale aproximadamente a 1,573 páginas tamaño carta con tipografía de 12 puntos.

El tamaño total describe las variables aprendidas durante el entrenamiento. K3 emplea una mezcla de expertos que activa 16 de sus 896 expertos para cada token y reduce así el cálculo. Moonshot añadió Kimi Delta Attention para secuencias largas y Attention Residuals para recuperar información entre capas. La empresa calcula que ambos cambios elevan 2.5 veces la eficiencia de escalamiento respecto de Kimi K2.

La distancia entre modelos se reduce

Moonshot reconoce que el desempeño general de K3 permanece debajo de Claude Fable 5 y GPT 5.6 Sol. Artificial Analysis le asignó 57 puntos en su índice de inteligencia. Debutó en tercer lugar, a tres puntos del líder y a dos del modelo de OpenAI.

El avance fue mayor en tareas que requieren herramientas durante periodos prolongados. K3 alcanzó 1,668 puntos Elo en GDPval-AA v2, frente a los 1,190 de K2.6. Obtuvo 53% en AutomationBench-AA y Arena.ai lo colocó al frente de su prueba de interfaces web con 1,679 puntos. Arena construye su clasificación con preferencias obtenidas en comparaciones ciegas entre respuestas. Varias cifras de programación difundidas por Moonshot todavía dependen de evaluaciones propias y usan el sistema Kimi Code como entorno de ejecución.

La API cobra 3 dólares por cada millón de tokens de entrada y reduce la tarifa a 30 centavos cuando puede reutilizarlos desde el caché. Cada millón de tokens de salida cuesta 15 dólares. Artificial Analysis calculó 94 centavos por tarea, cerca de los 1.04 dólares de GPT 5.6 Sol y 48% por debajo de Claude Opus 4.8. K3 queda lejos del extremo más barato del mercado chino. GLM 5.2 promedió 32 centavos por tarea y DeepSeek V4 Pro llegó a cuatro centavos.

K3 generó 34.2 tokens por segundo en la API oficial, menos de la mitad de la mediana de 81.5 para modelos de razonamiento de precio comparable. También utilizó 21% menos tokens que K2.6 durante las evaluaciones.

La precisión presenta otro límite. Artificial Analysis encontró que la tasa de alucinación subió de 39% en K2.6 a 51% en K3 dentro de AA-Omniscience. Moonshot advierte que el modelo puede tomar decisiones inesperadas ante instrucciones ambiguas debido a su entrenamiento en tareas autónomas largas.

La apertura tiene un costo de infraestructura

La etiqueta de pesos abiertos describe por ahora un compromiso. Al 21 de julio, los archivos seguían fuera de los repositorios de Moonshot. La compañía fijó el 27 de julio como fecha límite para liberarlos. Hasta entonces, K3 se usa mediante los productos de Kimi o la API y Artificial Analysis lo clasifica como propietario.

La futura descarga requiere infraestructura especializada. Moonshot recomienda supernodos con 64 aceleradores o más para mantener en un dominio de alta velocidad el tráfico entre expertos. Los pesos permitirán modificar el modelo y contratar proveedores distintos de la API oficial. La apertura amplía las opciones de integración para grandes compañías, mientras el gasto en procesadores y memoria mantiene la instalación local fuera del alcance de una computadora personal.

Moonshot llegó a esa escala después de perder terreno en China. Fundada en 2023 por Yang Zhilin, ganó usuarios por la capacidad de Kimi para analizar textos largos. La aplicación pasó del tercer lugar por usuarios activos mensuales en agosto de 2024 al séptimo en junio de 2025 tras los modelos baratos de DeepSeek. Kimi K2, publicado después con un billón de parámetros, convirtió los pesos abiertos en la vía para recuperar desarrolladores.

Artificial Analysis contabilizó cuatro lanzamientos de frontera en ocho días durante julio. Seis laboratorios superaban los 50 puntos de su índice, frente a dos a comienzos de junio. El costo de una tarea cercana al nivel líder cayó entre dos y tres veces durante ese periodo.

Dos días después de K3, Alibaba mostró Qwen3.8 Max con 2.4 billones de parámetros. La compañía prometió publicar sus pesos y lo presentó como el segundo modelo en desempeño general detrás de Fable 5, afirmación pendiente de pruebas externas completas. Las acciones de Alibaba subieron 4.9% el 20 de julio.

El cómputo determina el ritmo

Moonshot informó que la demanda de las primeras 48 horas superó sus previsiones y reservó la capacidad disponible para clientes de pago. La empresa separará las membresías generales de un plan dedicado a programación para asignar el cómputo según el uso.

Moonshot captó más de 2,000 millones de dólares en mayo y llevó su financiamiento histórico por encima de 5,500 millones. Busca hasta 2,000 millones adicionales con una valuación cercana a 30,000 millones y prepara una posible oferta pública en Hong Kong, según Reuters.

Anthropic acusó en febrero a Moonshot de operar cientos de cuentas fraudulentas para extraer respuestas de Claude mediante destilación. El señalamiento permanece como una afirmación de la empresa estadounidense.

rodrigo.riquelme@eleconomista.mx