Añadir Mangas Verdes como fuente preferida de Google de forma gratuita.
Mantente informado con las últimas noticias de actualidad.
En la carrera por los modelos abiertos, Moonshot AI acaba de mover la línea de meta.
La empresa de Pekín, respaldada por Alibaba, ha lanzado Kimi K3 con 2,8 billones de parámetros. Es el primer sistema abierto de clase 3T y el mayor modelo de pesos abiertos publicado hasta la fecha.
No llega en un momento cualquiera. El anuncio aparece apenas unos días antes de la Conferencia Mundial de Inteligencia Artificial de Shanghái y dos semanas después de que el Gobierno de EE. UU. levantara el veto a Fable 5 y Mythos 5 de Anthropic, dos señales de que la competencia entre modelos vuelve a acelerarse.
Kimi K3 crece hasta un tamaño que cambia la conversación
Frente a DeepSeek V4-Pro, que cuenta con 1,6 billones de parámetros, Kimi K3 es un 75% mayor. Esa distancia no solo sirve para engordar una ficha técnica, también reabre una discusión que muchos daban por cerrada sobre si seguir escalando tamaño todavía aporta ventaja real.
Tae Kim, analista y autor de la newsletter Key Context, sostiene justo eso. A su juicio, Kimi K3 demuestra que las leyes de escalado siguen vigentes y que los modelos más capaces también son los más hambrientos de memoria y procesadores.
Hay una cifra que resume bien esa idea. Según SemiAnalysis, Kimi K3 no cabe en un único servidor DGX B200 de Nvidia.
Moonshot recomienda desplegarlo en supernodos con al menos 64 aceleradores. Ahí aparece la contradicción central de este lanzamiento, porque el modelo se presenta como abierto y gratuito en sus pesos completos antes del 27 de julio, pero su tamaño lo aleja del laboratorio pequeño y del desarrollador que trabaja con infraestructura modesta.
El rendimiento le da visibilidad, pero la factura no desaparece
Según datos de Moonshot, Kimi K3 supera a Claude Opus 4.8 de Anthropic y a GPT-5.5 de OpenAI en pruebas de programación y tareas de agente. Aun así, queda por detrás de Claude Fable 5 y GPT-5.6 Sol, de modo que no ocupa la cima absoluta en todos los frentes.
Arena lo ha colocado en el primer puesto de su clasificación de programación de interfaces web. Ese detalle importa porque hoy buena parte del pulso entre modelos ya no se juega solo en responder preguntas, sino en escribir código útil y encadenar acciones con menos supervisión humana.
Además, procesa texto e imágenes de forma nativa y admite un contexto de un millón de tokens.
Esa ventana de contexto permite trabajar con cantidades de información que hace poco parecían reservadas a sistemas mucho más cerrados, una escala que encaja con modelos multimodales de IA capaces de mezclar varios tipos de entrada en una misma sesión. La pregunta práctica llega después, cuando toca pagar por usarlo o montar la máquina que lo sostenga.
Kimi K3 ya está disponible en las aplicaciones de Kimi y también por API, con un precio cercano a 13 euros por cada millón de tokens generados. FundaAI estima que sus márgenes de inferencia quedan muy por debajo de los de Anthropic y OpenAI, una pista de hasta qué punto Moonshot aprieta por rendimiento y precio a la vez.
Abrir los pesos no equivale a poner el modelo al alcance de cualquiera
En teoría, publicar los pesos completos gratis antes del 27 de julio amplía el acceso. En la práctica, abrir un modelo que exige supernodos de 64 aceleradores se parece más a entregar los planos de una central que a repartir una herramienta doméstica.
Esa tensión ya asomaba en el anterior Kimi K2 Thinking, donde Moonshot había mostrado que podía competir con modelos mucho más caros de entrenar. Kimi K3 empuja la misma lógica un paso más lejos, pero también deja claro que el acceso abierto y el acceso real no siempre significan lo mismo.
El dato más incómodo del lanzamiento no está en la tabla de benchmarks, sino en la infraestructura. El mayor modelo abierto del mercado será gratuito en sus pesos, pero Moonshot admite al mismo tiempo que para moverlo hacen falta al menos 64 aceleradores.