PEKÍN, 16 de julio de 2026. Moonshot AI, la firma china respaldada por Alibaba, presentó Kimi K3, un modelo de lenguaje de 2,8 billones de parámetros que la propia compañía describe como el mayor modelo de pesos abiertos construido hasta ahora. Según Moonshot, la arquitectura activa apenas 16 de 896 expertos por token bajo un esquema de mezcla de expertos (Stable LatentMoE), lo que le permite mover un modelo de esa escala sin que el costo de inferencia crezca en la misma proporción.
Moonshot ubica a Kimi K3 en la clase de los 3 billones de parámetros, cerca de un 75 por ciento por encima de DeepSeek V4 Pro, que la propia tabla comparativa de la compañía sitúa en 1,6 billones, y muy por delante de Xiaomi (1,02 billones) y Alibaba (397.000 millones) en esa misma medición. Ningún otro laboratorio chino había liberado un modelo de este tamaño.
La novedad técnica central son dos piezas que Moonshot desarrolló puertas adentro: Kimi Delta Attention (KDA), un mecanismo de atención lineal híbrida, y Attention Residuals (AttnRes), que la empresa describe como un reemplazo directo de las conexiones residuales estándar. Combinadas con un balanceo de expertos por cuantiles y una variante de Muon que optimiza cada cabeza de atención por separado, Moonshot afirma una ganancia de eficiencia de escalado de 2,5 veces frente a Kimi K2, su modelo anterior. El modelo suma una ventana de contexto de un millón de tokens, entrada visual nativa (texto, imagen y video en la misma arquitectura) y un modo de razonamiento que queda activo por defecto al máximo esfuerzo.
Un dato queda pendiente: los pesos completos, los que permiten a cualquiera descargar y correr el modelo por su cuenta, recién se publican el 27 de julio. Lo que está disponible desde hoy es el acceso por Kimi.com, la aplicación Kimi Work, la herramienta de programación Kimi Code y la API, con un precio de 0,30 dólares por millón de tokens de entrada con acierto de caché, 3 dólares sin acierto y 15 dólares por millón de tokens de salida, compatible con el SDK de OpenAI.
Lo que miden los números
Según VentureBeat, que citó una evaluación privada de la firma Artificial Analysis, Kimi K3 quedó tercero en GDPval-AA v2, una prueba sobre tareas reales de 44 ocupaciones en nueve industrias, detrás de Claude Fable 5 Max y GPT-5.6 Sol Max y por delante de Claude Opus 4.8.
| Prueba | Kimi K3 | Primero | Referencia |
|---|---|---|---|
| GDPval-AA v2 | 1.687 (3°) | Claude Fable 5 Max, 1.815 | GPT-5.6 Sol Max, 1.747,8; Opus 4.8, 1.600 |
| AA-Briefcase | 1.527 (2°) | Claude Fable 5 Max, 1.587 | GPT-5.6 Sol Max, 1.495 |
| BrowseComp | 91,2/100 (1°) | Kimi K3 | sin comprimir el contexto de 1M de tokens |
En BrowseComp, una prueba de búsqueda de información de alta dificultad y largo horizonte, Kimi K3 quedó primero con 91,2 sobre 100, y Moonshot sostiene que lo logró con un solo agente y sin ninguna técnica de compresión de contexto, apoyado entero en la ventana de un millón de tokens.
"El código abierto ya no viene seis meses atrás de los modelos cerrados occidentales."
La frase, citada por VentureBeat de un comentarista de inteligencia artificial seguido en redes, resume el argumento que Moonshot construyó con una demostración adicional: durante 48 horas de operación autónoma continua, Kimi K3 diseñó, optimizó y verificó un chip físico pensado para correr una versión reducida de sí mismo, usando herramientas de diseño electrónico de código abierto sobre la librería Nangate de 45 nanómetros. El resultado, de 4 milímetros cuadrados, cerró el timing a 100 MHz y sostuvo más de 8.700 tokens por segundo de decodificación en simulación. No es un chip de producción, pero Moonshot lo exhibe como evidencia de que el modelo sostiene trabajo técnico autónomo de varios días, no solo respuestas de un turno.
De la caída de Moonshot al lanzamiento
El salto llega después de un bajón de mercado marcado. El lanzamiento de DeepSeek R1 en enero de 2025 reordenó el mercado chino de inteligencia artificial y Kimi, que había llegado a ser la tercera aplicación de IA más usada en el país, cayó al séptimo puesto en usuarios activos mensuales, según reconstruyó VentureBeat. La respuesta de Moonshot fue una apuesta sostenida por el código abierto: Kimi K2 en julio de 2025, K2.5 en enero de 2026, y K2.6 y K2.7 Code hacia junio de este año. Kimi K3 es, según esa lectura, la culminación de ese giro.
El lanzamiento quedó programado justo antes de la Conferencia Mundial de Inteligencia Artificial (WAIC) 2026 en Shanghái. Horas antes de que Moonshot confirmara el modelo, TechCrunch había reportado, citando fuentes que pidieron no ser identificadas, que la compañía buscaba levantar una ronda de financiamiento que la valuaría en 31.500 millones de dólares, tras haber recaudado 2.000 millones en mayo a una valuación de 20.000 millones.
La prensa estatal china enmarcó el lanzamiento como un hito nacional para el desarrollo de los modelos de inteligencia artificial del país. Liu Tieyan, decano de la Zhongguancun Academy de Pekín, lo describió como parte de una ola de modelos chinos de código abierto que pasa de logros aislados a un avance conjunto para la comunidad global de desarrolladores.
Quedan afuera del anuncio el costo de entrenamiento del modelo y el detalle completo del conjunto de datos usado. La comparación contra Claude Fable 5, GPT-5.6 Sol y Claude Opus 4.8 combina evaluaciones internas de Moonshot con la medición de un tercero, Artificial Analysis, pero todavía sin la verificación que solo permiten los pesos abiertos, y esos pesos no están disponibles hasta el 27 de julio. El propio anuncio de Moonshot admite que, en conjunto, Kimi K3 "todavía queda detrás" de Claude Fable 5 y GPT-5.6 Sol.
