Moonshot ha lanzado Kimi K3, un modelo de peso abierto que se acerca a la marca de los tres billones de parámetros y está diseñado para el codificado a largo plazo y el trabajo con conocimiento.
Moonshot ha afirmado que Kimi K3 es el primer modelo de peso abierto que se acerca a la marca de los tres billones de parámetros y está diseñado para el codificado a largo plazo y el trabajo con conocimiento.
El modelo cuenta con una ventana de contexto de 1 millón de tokens, lo que le permite procesar y retener mucha más información que las generaciones anteriores en una sola instrucción. Los sistemas subyacentes, a diferencia de los modelos propietarios de código cerrado, utilizan técnicas de optimización del kernel de la GPU, lo que les permite maximizar la utilización del hardware de IA y minimizar la latencia.
El modelo ha obtenido excelentes resultados en evaluaciones de terceros, incluyendo una prueba comparativa que evaluaba las capacidades de creación de interfaces web, en la que se situó en segundo lugar, por detrás de Fable 5 y por delante de GPT-5.6 Sol. Además, el modelo ha ofrecido un rendimiento comparable al de GPT-5.5 de OpenAI y Claude Opus 4.8 de Anthropic, especialmente en pruebas que medían tareas complejas de varios pasos.
Este lanzamiento ha causado una fuerte caída en las acciones de sus competidores nacionales de inteligencia artificial, Zhipu y Minimax, en Hong Kong. Justo antes del cierre del mercado, habían bajado un 27,7% y un 16,5%, respectivamente.
Este cambio se produce tras el debut de GLM-5.2 de Z.ai, que sorprendió a los observadores del sector al obtener puntuaciones cercanas a las de los mejores modelos estadounidenses de código cerrado en las pruebas de referencia, lo que desmintió el consenso entre los analistas occidentales de que los modelos de inteligencia artificial chinos estaban al menos seis meses por detrás. El tamaño de este último también implica que es poco probable que los usuarios lo instalen ellos mismos, a pesar de su lanzamiento sin restricciones de peso.
Ryan Fedasiuk, miembro del American Enterprise Institute, ha asegurado en una publicación de LinkedIn que ejecutar localmente un modelo de 2,8 billones de parámetros requeriría una gran cantidad de recursos y sería poco práctico
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