Kimi lanza K3: modelo abierto de 2.8 billones de parámetros que se acerca a GPT-5.6 Sol y Fable 5
Moonshot AI lanza K3, el primer modelo open-weight de ~3 billones de parámetros con 1M tokens de contexto, MoE 896 expertos y rendimiento rival de GPT-5.6 Sol
Kimi K3: el primer modelo open-weight de escala frontier
Moonshot AI ha lanzado Kimi K3, un modelo multimodal de pesos abiertos con 2.8 billones de parámetros totales en arquitectura Mixture-of-Experts (MoE). El modelo activa solo 16 de 896 expertos por inferencia, lo que le permite mantener costes de inferencia competitivos a pesar de su escala masiva.
K3 soporta un millón de tokens de contexto y procesa nativamente imágenes y video. Según los benchmarks de Kimi, el modelo se acerca al rendimiento de Claude Fable 5 y GPT-5.6 Sol, superando a todos los demás sistemas testados incluyendo Claude Opus 4.8, GPT-5.5 y el rival chino GLM-5.2.
Arquitectura: MoE + Kimi Delta Attention
La novedad técnica clave es Kimi Delta Attention, una nueva arquitectura de atención que Kimi afirma permite decodificación hasta 6.3 veces más rápida en contextos de un millón de tokens. Las "atención residual" mejoran la eficiencia de entrenamiento en ~25% con menos del 2% de overhead adicional de cómputo.
En programación, K3 gana 2 de 6 benchmarks y queda segundo o tercero en el resto. En agentes generales, gana 3 de 6 pruebas. De las 35 pruebas totales, K3 toma primero en ~7 y segundo/tercero en la mayoría de las demás.
Verificación independente: Artificial Analysis confirma, pero señala alucinaciones
La plataforma de benchmarking Artificial Analysis publicó evaluación independiente: K3 puntúa 57 en su Intelligence Index, empatando con Opus 4.8 y GPT-5.5, aunque por debajo de Fable 5 (60) y GPT-5.6 Sol (59).
En tareas de agentes (GDPval v2), K3 alcanza un Elo de 1.668, superando a GLM-5.2 (1.514), GPT-5.5 (1.494) y Opus 4.8 (1.600), aunque por debajo de Fable 5 (1.760).
Pero hay un problema: la tasa de alucinación subió del 39% (en K2.6) al 51% en K3. Aunque la precisión mejoró del 33% al 46%, el modelo fabrica más respuestas mientras acierta más preguntas — una compensación que limita su uso en aplicaciones que requieren alta fiabilidad factual.
Precios: fin de la era del AI chino barato
| Modelo | Input (cache hit) | Input (sin hit) | Output |
|---|---|---|---|
| Kimi K3 | $0.30 | $3.00 | $15.00 |
| Kimi K2.6 | $0.16 | $0.95 | $4.00 |
| Claude Sonnet 5 | $0.30 | $3.00 | $15.00 |
| Claude Fable 5 | $1.00 | $10.00 | $50.00 |
| GPT 5.6 Sol | $0.50 | $5.00 | $30.00 |
K3 cuesta $0.94 por tarea en el Intelligence Index, comparable a GPT-5.6 Sol ($1.04) y la mitad del precio de Opus 4.8 ($1.80). Pero es más caro que sus pares open-weight chinos: GLM-5.2 ($0.32/tarea) y DeepSeek V4 Pro ($0.04/tarea). La era del AI chino ultra-barato parece terminar para modelos frontier.
Caso de uso: desarrollo de software a largo plazo
El caso de uso principal de K3 es desarrollo de software con supervisión mínima humana. Analiza grandes codebases, coordina herramientas de terminal y mantiene foco a través de muchos pasos de trabajo. El modelo incluye "Vision in the Loop" — examina capturas de pantalla, modifica código y verifica el output visible, posicionándolo para desarrollo de games, UI y CAD.
Las demostraciones incluyen un juego 3D open-world generado enteramente en el navegador con Three.js y WebGPU, una visualización de agujero negro, una simulación del lanzamiento del cohete Long March 10, y un emulador de Game Boy Advance.
Disponibilidad
Los pesos completos se espera que se liberen antes del 27 de julio. K3 ya está disponible en Kimi.com, apps móviles (iOS/Android/HarmonyOS), Kimi Work desktop (v3.1.0+), Kimi Code, y en OpenRouter bajo el identificador moonshotai/kimi-k3. Para empresas, Kimi ofrece versiones separadas con gestión de miembros y un plan para Kimi Hosted Agent — entornos aislados para tareas de larga duración.
Fuente: The Decoder — 16 julio 2026