Lanzan Kimi K3, un modelo de IA de 2,8 billones de parámetros orientado al trabajo autónomo
La empresa china Moonshot AI presentó Kimi K3, un modelo multimodal de mezcla de expertos con 2,8 billones de parámetros – 2.8 trillion en la nomenclatura anglosajona -, capacidades nativas de visión y una ventana de contexto de hasta un millón de tokens.
El modelo está orientado especialmente a tareas prolongadas de programación, investigación y trabajo documental en las que un agente debe consultar información, utilizar herramientas y revisar sucesivamente sus propios resultados.
Kimi K3 ya puede utilizarse mediante Kimi.com, Kimi Work, Kimi Code y la API de la empresa. Sin embargo, los pesos completos del modelo no estarán disponibles hasta el 27 de julio de 2026. Moonshot también dejó para esa fecha la publicación del informe técnico con los detalles sobre el entrenamiento, la arquitectura y las evaluaciones.
Qué es Kimi
Kimi es el asistente de inteligencia artificial y, al mismo tiempo, la familia de modelos desarrollada por Moonshot AI. La compañía, establecida en Beijing y fundada a comienzos de 2023, desarrolla modelos de propósito general y herramientas destinadas tanto a usuarios finales como a programadores y empresas.
Su oferta actual comprende el asistente web Kimi, el entorno de escritorio Kimi Work, el agente de programación Kimi Code y una plataforma de API. Dentro de Kimi también se ofrecen funciones para crear documentos, hojas de cálculo, presentaciones, sitios web e investigaciones extensas.
Kimi K3 es el sucesor de una serie en la que Moonshot ha priorizado los contextos extensos, el uso de herramientas y los modelos con pesos abiertos. La compañía describe K3 como su modelo más capaz hasta ahora.
Una arquitectura de 2,8 billones de parámetros
Kimi K3 utiliza una arquitectura de mezcla de expertos, o MoE. En lugar de activar la totalidad del modelo para cada entrada, un sistema de enrutamiento selecciona 16 de sus 896 expertos para procesar cada parte de la solicitud.
Moonshot combina este diseño con Kimi Delta Attention, una arquitectura de atención desarrollada para reducir el costo de procesar secuencias extensas, y Attention Residuals, un mecanismo que selecciona información generada en distintas profundidades del modelo.
La empresa sostiene que estos cambios producen una mejora aproximada de 2,5 veces en la eficiencia de escalamiento frente a Kimi K2. Se trata de una estimación de Moonshot que todavía no puede contrastarse con el informe técnico completo.
El número total de parámetros describe el tamaño de la arquitectura, pero no constituye por sí solo una medida de calidad. En los modelos MoE también importa cuántos parámetros intervienen en cada operación, cómo fueron entrenados y qué infraestructura se necesita para ejecutarlos.
Programación y tareas de larga duración
Uno de los objetivos centrales de K3 es mantener sesiones de trabajo que pueden prolongarse durante horas, recorrer repositorios de software y utilizar herramientas de terminal con poca intervención humana.
Entre las demostraciones presentadas por Moonshot figura una prueba de optimización de núcleos para GPU en la que cada modelo recibió hasta 24 horas para analizar, modificar y medir cuatro tareas. La empresa también describe una ejecución autónoma de 48 horas en la que K3 habría diseñado y verificado, mediante herramientas abiertas de automatización electrónica, un chip destinado a ejecutar un modelo pequeño.
Son pruebas controladas por la propia compañía y no implementaciones independientes en producción. Algunos de los modelos comparados, además, utilizaron agentes o entornos de ejecución diferentes, lo que limita la posibilidad de interpretar los resultados como una clasificación directa.
Una señal externa favorable procede de Arena, plataforma de evaluación en la que Kimi K3 alcanzó el primer lugar en una clasificación de programación de interfaces después de su lanzamiento, según informó The Associated Press.
Documentos, visualizaciones y video
En Kimi Work, el modelo puede preparar investigaciones con gráficos interactivos, presentaciones editables y paneles construidos a partir de información local o fuentes externas.
La aplicación incorpora además dos funciones denominadas Widgets y Dashboard. Los widgets son componentes interactivos generados dentro de una conversación y conectables a datos locales o complementos externos. Dashboard permite reunirlos en una vista persistente organizada en torno a un tema o proyecto.
La capacidad multimodal de K3 también se aplica a tareas de programación basadas en capturas de pantalla, creación de interfaces, animación y edición de video. Las demostraciones publicadas por Moonshot incluyen la elaboración de una presentación visual sobre la arquitectura del propio modelo y la edición de un video a partir de 56 clips.
Limitaciones reconocidas por Moonshot
La propia empresa advierte que K3 puede volverse inestable si el entorno que lo ejecuta no conserva su historial completo de razonamiento o si el usuario cambia de modelo durante una sesión. Moonshot recomienda utilizar un agente cuya compatibilidad haya sido comprobada, como Kimi Code.
También reconoce una tendencia a actuar con excesiva iniciativa. Frente a instrucciones ambiguas o dificultades menores, K3 puede tomar decisiones no solicitadas en nombre del usuario. Para trabajos que requieren límites estrictos, la compañía recomienda definir restricciones explícitas en el mensaje de sistema o en archivos de instrucciones como AGENTS.md.
Moonshot admite además que la experiencia general de uso todavía se encuentra por debajo de la ofrecida por los modelos propietarios que considera más avanzados.
Disponibilidad y presión sobre la infraestructura
Kimi K3 está disponible en la web y en las aplicaciones móviles de Kimi. Kimi Work requiere la versión 3.1.0 o posterior para Windows o computadores Mac con Apple Silicon. En Kimi Code puede seleccionarse mediante el comando /model.
La API tiene un precio anunciado de US$0,30 por millón de tokens de entrada recuperados desde caché, US$3 por millón de tokens de entrada sin caché y US$15 por millón de tokens de salida.
La recepción inicial también puso a prueba la capacidad operativa de Moonshot. El 20 de julio, The Associated Press informó que la empresa había suspendido temporalmente las nuevas suscripciones después de que la demanda acercara su infraestructura al límite. Moonshot señaló que priorizaría a los clientes existentes mientras agrega capacidad y reabre gradualmente nuevos cupos.
La disponibilidad de los pesos y del informe técnico permitirá evaluar con mayor precisión tanto el carácter abierto del modelo como sus requisitos de ejecución y los resultados comunicados durante el lanzamiento.
(diarioti.com)
Seguiremos brindándote más información sobre este tema en las siguientes presentaciones físicas y digitales de Channel News Perú
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