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Moonshot AI lanza Kimi K3.1 Pro: 3 billones de parámetros para competir con los gigantes de EE. UU.

Redacción Tinta Tech·

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Moonshot AI lanza Kimi K3.1 Pro: 3 billones de parámetros para competir con los gigantes de EE. UU.

Moonshot AI presentó Kimi K3.1 Pro, un modelo de lenguaje que supera a Claude Opus 5.5 y a GPT-6 Astra en algunas pruebas. La startup china, creadora del asistente Kimi, apuesta por un modelo más eficiente que los de sus rivales estadounidenses, y promete publicar sus pesos en código abierto antes del 4 de noviembre.

Una arquitectura pensada para gastar menos

Kimi K3.1 Pro es una versión mejorada, o "post-entrenada", de Kimi K3, el modelo que la empresa lanzó en julio. Ese modelo tiene 896 redes neuronales especializadas, lo que en la industria se conoce como expertos, y suma 3 billones de parámetros. Su truco está en la activación: en cada consulta solo se encienden 16 de esas redes. Eso equivale a menos del 2% del total.

Por qué importa. Cada vez que un usuario hace una pregunta, el modelo consume cómputo. Si solo activa una fracción de su tamaño, el costo de responder baja de forma considerable. En un mercado donde las empresas pagan por millones de consultas, ese ahorro se traduce en precios más competitivos.

Moonshot AI también reduce la memoria que necesita el modelo. Kimi K3 incorpora Kimi Delta Attention, una adaptación propia de Gated DeltaNet, una técnica diseñada para ahorrar memoria RAM (la memoria de trabajo del equipo) en el mecanismo de atención, la parte que interpreta lo que el usuario escribe. Según la empresa, esa función también estaría presente en la versión Pro.

El entrenamiento posterior de este modelo consumió bastante más potencia de cálculo que los proyectos anteriores de la compañía. Moonshot AI también actualizó su infraestructura de entrenamiento, añadió controles de calidad automatizados y mejoró la eficiencia de sus sistemas. Es decir, no solo creció el modelo: también mejoró la fábrica que lo produce.

Dónde gana y dónde se queda atrás

El rendimiento más llamativo aparece en el modelado 3D. Hay dos formas de crear un objeto tridimensional: dibujarlo a mano en un programa de diseño o escribir código que describa su geometría con números. Kimi K3.1 Pro usa el segundo método. En BenchCAD, una prueba que mide la generación de código para modelos 3D, obtuvo 92,7%. Quedó a menos de cuatro puntos porcentuales de GPT-6 Astra y Claude Opus 5.5.

El modelo no solo crea figuras estáticas. También las anima. Moonshot AI usó una de sus pruebas internas para generar una simulación de movimiento humano, y en otra logró crear varios videojuegos en 3D. Esto es difícil para la inteligencia artificial, porque un juego contiene mucho código y basta un error mínimo para que todo se caiga.

En Terminal-Bench 4.0, una prueba estándar de programación, Kimi K3.1 Pro alcanzó 65,7%. Eso lo deja más de siete puntos por encima de GPT-6 Astra, aunque apenas por debajo de Claude Opus 5.5. En OfficeQA Pro v2, que mide tareas complejas de análisis financiero, superó a ambos rivales.

Hay un punto débil claro. En las pruebas populares de ciberseguridad, el modelo queda muy por debajo de Astra y Opus 5.5. La empresa explica que retiró deliberadamente la información sobre ciberseguridad de su conjunto de datos de entrenamiento para reducir riesgos. Es una decisión defendible, aunque tiene un costo: un modelo que no sabe analizar vulnerabilidades sirve menos a los equipos de seguridad. Moonshot AI dice que sus próximos modelos incluirán funciones más avanzadas de análisis de vulnerabilidades.

Kimi K3.1 Pro ya está disponible en los servicios de nube de pago de Moonshot AI. La empresa planea abrir sus pesos, es decir, los parámetros que definen el comportamiento del modelo, antes del 4 de noviembre.

Aquí está la pregunta de fondo: ¿puede un modelo chino competir en calidad con los de Anthropic y OpenAI, y hacerlo a un costo menor? Las cifras sugieren que en programación, modelado 3D y análisis financiero la respuesta podría ser sí. Lo que falta ver es si la publicación de los pesos en código abierto consolida esa ventaja. Si cualquier empresa puede descargar y ajustar el modelo, la competencia por precio se intensifica. Vigila esa fecha, y vigila también las pruebas independientes, porque los resultados de la propia empresa siempre llegan con su mejor cara.

Preguntas frecuentes

¿Por qué un modelo de 3 billones de parámetros podría costar menos de usar?

Kimi K3.1 Pro tiene 896 expertos, pero en cada consulta solo se activan 16, lo que equivale a menos del 2% del total. Como el costo de cada respuesta depende del cómputo consumido, ese ahorro reduce el precio por consulta. Según el artículo, esto puede traducirse en precios más competitivos para empresas que pagan por millones de consultas.

¿En qué tareas rinde mejor Kimi K3.1 Pro y en cuáles queda atrás?

Destaca en BenchCAD, con 92,7%, a menos de cuatro puntos de GPT-6 Astra y Claude Opus 5.5, y en OfficeQA Pro v2, donde superó a ambos rivales. En Terminal-Bench 4.0 obtuvo 65,7%, más de siete puntos por encima de GPT-6 Astra y apenas por debajo de Claude Opus 5.5. Su punto débil son las pruebas populares de ciberseguridad, donde queda muy por debajo de los dos rivales.

¿Cuándo estarán disponibles los pesos del modelo y qué es Kimi Delta Attention?

Moonshot AI promete publicar los pesos de Kimi K3.1 Pro en código abierto antes del 4 de noviembre. Kimi Delta Attention es una adaptación propia de Gated DeltaNet, diseñada para reducir el uso de memoria RAM en el mecanismo de atención, la parte que interpreta lo que escribe el usuario. Según la empresa, esta función también está presente en la versión Pro.

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