Moonshot AI acaba de presentar Kimi K3, su modelo de inteligencia artificial más potente hasta la fecha. Con 2,8 billones de parámetros (lo que la compañía describe como la primera arquitectura «3T-class» de código abierto del mundo), el modelo llega con soporte nativo de visión, una ventana de contexto de un millón de tokens y capacidades agentic que apuntan directamente a tareas de larga duración: programación compleja, análisis de documentos, edición de vídeo e incluso diseño de chips. Todo esto disponible ya desde el 17 de julio de 2026 en Kimi.com y su ecosistema de productos.
El primer modelo open source que alcanza la escala de los 3 billones de parámetros
Según los datos facilitados por la compañía, Kimi K3 es el primer modelo de código abierto en alcanzar los 2,8 billones de parámetros, marcando lo que Moonshot AI describe como «el último paso en su apuesta sostenida por la frontera del escalado». De acuerdo con la empresa, durante nueve de los últimos doce meses, sus modelos han establecido el techo de tamaño entre los modelos open source disponibles.
La arquitectura de Kimi K3 incorpora dos innovaciones propias: Kimi Delta Attention (KDA) y Attention Residuals (AttnRes). Según la fuente, ambas mejoran el flujo de información a lo largo de secuencias largas y en profundidad de capas. Además, el sistema usa un esquema Mixture of Experts con Stable LatentMoE, activando de forma efectiva 16 de 896 expertos en cada inferencia.
El resultado, según los datos de la empresa, es una mejora de aproximadamente 2,5 veces en la eficiencia de escalado respecto al modelo anterior, Kimi K2. La compañía reconoce que el rendimiento general todavía está por detrás de los modelos propietarios más potentes del mercado, como Claude Fable 5 de Anthropic y GPT 5.6 Sol de OpenAI, aunque afirma que supera sistemáticamente al resto de modelos testados en su suite de evaluaciones.
Capacidades de programación que van mucho más allá del autocompletado
Una de las áreas donde Kimi K3 destaca especialmente, según la compañía, es la programación a largo plazo con mínima supervisión humana. De acuerdo con los datos facilitados, el modelo puede mantener sesiones de ingeniería prolongadas, navegar repositorios masivos y coordinar herramientas de terminal de forma autónoma.
Para ilustrarlo, Moonshot AI describe varios casos de uso internos. En uno de ellos, Kimi K3 desarrolló MiniTriton, un compilador propio de tipo Triton con su capa IR, optimizaciones y pipeline de generación de código PTX, capaz de igualar o superar el rendimiento de Triton en ciertos benchmarks. En otro caso, el modelo diseñó de forma autónoma un chip completo en 48 horas, usando herramientas EDA de código abierto, cerrando el timing a 100 MHz dentro de un área de 4 mm².
También se destaca su rendimiento en el benchmark Kernel Optimization, donde según los datos de la empresa, Kimi K3 compitió de tú a tú con Claude Fable 5 y superó claramente a GPT 5.6 Sol y Claude Opus 4.8 en cuatro tareas de optimización GPU ejecutadas de manera independiente en un entorno controlado.
Trabajo del conocimiento: informes interactivos y análisis científico autónomo
Más allá del código, Kimi K3 también apunta a convertirse en un asistente de trabajo intelectual de alto nivel. Según la fuente, el modelo muestra mejoras consistentes en las evaluaciones internas orientadas a flujos de trabajo de producción reales, incluyendo tareas de consultoría, investigación y análisis documental complejo.
La compañía describe casos concretos de lo que el modelo puede hacer dentro de Kimi Work, su aplicación de escritorio para trabajadores del conocimiento:
- Un informe interactivo sobre 42 años de la industria ASIC generado a partir de más de 120 rondas de automejora recursiva, con 2.800 búsquedas web y 1.100 consultas a terminales.
- Un análisis de 391 eventos de ondas gravitacionales del catálogo GWTC-5, usando más de 20 subagentes concurrentes y produciendo 7 visualizaciones científicas.
- La reproducción de relaciones universales de astrofísica computacional (I-Love-Q) en unas dos horas, frente a las una o dos semanas que requeriría normalmente un investigador con experiencia, según los datos facilitados.
Además, Moonshot AI anuncia dos nuevas funciones dentro de Kimi Work: Widgets, que generan componentes interactivos conectados a datos externos dentro del chat, y Dashboard, que permite organizar todos esos widgets en una vista persistente y personalizada por proyecto.
Multimodalidad nativa: desde edición de vídeo hasta diseño de videojuegos
A diferencia de muchos modelos que añaden visión de forma externa, Kimi K3 incorpora capacidades multimodales de forma nativa, procesando texto, imágenes y vídeo dentro de la misma arquitectura. Según la compañía, esto le permite iterar entre código y capturas de pantalla en tiempo real, lo que es especialmente útil en game dev, diseño frontend y CAD.
En uno de los ejemplos aportados por la fuente, Kimi K3 editó de forma autónoma un vídeo promocional a partir de 56 clips de origen, gestionando la selección de planos, los cortes sincronizados con el ritmo musical, el procesado de audio y varias rondas de revisión. Según la compañía, este tipo de edición llevaría entre uno y dos días de trabajo a un editor experimentado, o entre tres y cinco a un principiante.
Disponibilidad y precios de la API
Kimi K3 está disponible desde hoy en varias plataformas. Según los datos facilitados por Moonshot AI, se puede acceder al modelo a través de:
- Kimi.com y la app móvil, disponible en iOS, Android y HarmonyOS.
- Kimi Work, la aplicación de escritorio para Windows y Mac con Apple Silicon, a partir de la versión 3.1.0.
- Kimi Code, el agente de programación para terminal, seleccionando el modelo con el comando
/model. - La API de Kimi, con el identificador
kimi-k3, a un precio de 0,30 $/MTok para entradas con cache hit, 3,00 $/MTok para entradas sin caché y 15,00 $/MTok para las salidas.
La compañía añade que los pesos completos del modelo se publicarán el 27 de julio de 2026, junto con el informe técnico completo sobre arquitectura, entrenamiento y evaluaciones. En el momento del lanzamiento, el modelo usa por defecto el nivel máximo de «esfuerzo de razonamiento», con modos de esfuerzo bajo y alto previstos para actualizaciones posteriores.
Limitaciones reconocidas por la propia empresa
Moonshot AI no oculta los puntos débiles de su nuevo modelo. De acuerdo con la compañía, Kimi K3 presenta sensibilidad al historial de razonamiento: si el sistema que lo ejecuta no devuelve correctamente el historial de pensamiento previo, la calidad de generación puede volverse inestable. Por eso recomiendan usar harnesses compatibles como Kimi Code y evitar cambiar al modelo a mitad de una sesión con otro sistema.
También reconocen que el modelo puede mostrarse excesivamente proactivo cuando se enfrenta a instrucciones ambiguas o problemas menores durante la ejecución de tareas, tomando decisiones por su cuenta más allá de lo esperado. Finalmente, según los propios datos de la empresa, K3 todavía muestra una brecha notable en experiencia de usuario comparado con Claude Fable 5 y GPT 5.6 Sol, los dos modelos propietarios de referencia con los que se compara.
Fuente: https://www.kimi.com/blog/kimi-k3