China ha vuelto a mover ficha en la carrera de la inteligencia artificial y esta vez lo ha hecho a lo grande, literalmente. Moonshot AI, una empresa con sede en Pekín y respaldada por el gigante del comercio electrónico Alibaba, ha lanzado esta semana Kimi K3, un modelo de lenguaje con 2,8 billones de parámetros que la compañía describe como el primer sistema abierto de «clase 3T» y el mayor modelo de pesos abiertos publicado hasta la fecha.
El nuevo modelo de Moonshot AI cuenta con 2,8 billones de parámetros, una escala que lo acerca al rendimiento de los mejores sistemas de OpenAI y Anthropic. La compañía publicará sus pesos completos el próximo 27 de julio de forma gratuita y para todo el mundo
China ha vuelto a mover ficha en la carrera de la inteligencia artificial y esta vez lo ha hecho a lo grande, literalmente. Moonshot AI, una empresa con sede en Pekín y respaldada por el gigante del comercio electrónico Alibaba, ha lanzado esta semana Kimi K3, un modelo de lenguaje con 2,8 billones de parámetros que la compañía describe como el primer sistema abierto de «clase 3T» y el mayor modelo de pesos abiertos publicado hasta la fecha.
Kimi K3 es un 75% más grande que V4-Pro, el modelo más avanzado de DeepSeek, que tiene 1,6 billones de parámetros, y multiplica por casi tres el tamaño del anterior récord de la propia Moonshot. La empresa asegura que, en nueve de los últimos doce meses, sus modelos han marcado el techo de tamaño entre los sistemas abiertos.
Pero lo relevante no es solo el tamaño, sino el rendimiento. Según los datos publicados por Moonshot, Kimi K3 se sitúa por delante de Claude Opus 4.8 (Anthropic) y GPT-5.5 (OpenAI) en la mayoría de las pruebas de programación y tareas de agente, y solo por detrás de los dos modelos más avanzados del mercado: Claude Fable 5 y GPT-5.6 Sol. La propia empresa reconoce esa distancia en su blog, junto a una brecha «notable» en la experiencia de uso.
Los analistas independientes que ya han podido probarlo apuntan en la misma dirección. Arena, una plataforma que compara modelos mediante pruebas ciegas con desarrolladores reales, ha colocado a Kimi K3 en el primer puesto de su clasificación de programación de interfaces web, por delante incluso de Fable 5.
Kimi K3 llega días antes de la Conferencia Mundial de Inteligencia Artificial de Shanghái y apenas dos semanas después de que el Gobierno de EE. UU. levantara el veto que mantuvo fuera de servicio durante casi un mes a Fable 5 y Mythos 5, los modelos estrella de Anthropic, por motivos de seguridad nacional. Varios ejecutivos del sector criticaron entonces que la suspensión regalaba tiempo a los laboratorios chinos, y Kimi K3 parece darles la razón.
A diferencia de sus rivales estadounidenses, que mantienen sus modelos bajo llave, Moonshot publicará los pesos completos de Kimi K3 antes del 27 de julio. Cualquier empresa o investigador podrá entonces descargarlo, ejecutarlo en sus propios servidores y adaptarlo a sus necesidades sin pagar licencias. Es la misma estrategia que convirtió a DeepSeek en un fenómeno global a principios de 2025 y que ha erosionado uno de los argumentos centrales de la industria estadounidense: la idea de que su ventaja tecnológica era demasiado amplia como para que los modelos gratuitos supusieran una amenaza real.
El modelo, que puede procesar texto e imágenes de forma nativa y admite un contexto de un millón de tokens (cada token equivale más o menos a una palabra), ya está disponible en las aplicaciones de Kimi y a través de su API, con precios muy agresivos, cercanos a los 13 euros por millón de tokens generados, una fracción de lo que cuestan los modelos punteros de OpenAI o Anthropic.
La comparación con DeepSeek es inevitable y algunos analistas ya anticipan turbulencias en los mercados similares a las de enero de 2025, cuando el pánico a un exceso de capacidad de cálculo hundió temporalmente a Nvidia y arrastró a todo el sector. Tae Kim, analista y autor de la newsletterKey Context, cree sin embargo que la lección será la contraria. Kimi K3 demuestra que las leyes de escalado siguen vigentes y que los modelos más capaces son también los más hambrientos de memoria y procesadores.
Según la firma de análisis SemiAnalysis, Kimi K3 es de hecho tan grande que no cabe en un único servidor DGX B200 de Nvidia y necesita configuraciones superiores. Moonshot recomienda desplegarlo en «supernodos» de al menos 64 aceleradores. Y la newsletter especializada FundaAI estima que sus márgenes de inferencia están muy por debajo de los de Anthropic y OpenAI. Servir un modelo de este tamaño es muy caro y plantea dudas de cuál es realmente la estrategia comercial de Moonshot.
Tecnología – Píxel
