Moonshot presenta Kimi K3 y anuncia que publicará sus pesos: 2,8 billones de parámetros

El 16 de julio de 2026, la empresa china Moonshot AI presentó Kimi K3, un modelo de lenguaje que la propia empresa describe como el mayor modelo de “pesos abiertos” hasta la fecha: 2,8 billones de parámetros, más del doble del tamaño de Kimi K2, la generación anterior de la familia. Lo relevante para quien sigue el sector no es solo el tamaño, sino lo que representa: un modelo chino que compite en la gama alta a un precio de API menor que el de los buques insignia de OpenAI y Anthropic, con la promesa de publicar sus pesos para que cualquiera pueda descargarlo.

Conviene aclarar el nombre de entrada, porque genera confusión: el modelo se llama Kimi K3 (la “K” viene de la familia Kimi de Moonshot), no “Kimi 3”. Es el sucesor de Kimi K2.

Qué es Kimi K3

Kimi K3 es un modelo de mezcla de expertos (MoE, por sus siglas en inglés). Esto importa para no malinterpretar la cifra de 2,8 billones: el modelo tiene esa cantidad de parámetros en total, pero en cada token solo activa una fracción de ellos —los “expertos” que el propio modelo considera relevantes para esa palabra—. Es la técnica que permite construir modelos enormes sin que cada consulta cueste como si se usaran todos los parámetros a la vez.

Según las especificaciones que publica Moonshot, incorpora una ventana de contexto de 1 millón de tokens —puede tener en cuenta documentos muy largos de una sola vez— y un modo de “razonamiento” siempre activo. (Un token equivale, a grandes rasgos, a tres cuartos de palabra: la ventana de contexto y todos los precios de este artículo se miden en tokens.) Y hay un rasgo que lo distingue de los modelos de OpenAI, Anthropic o Google: es de pesos abiertos. Moonshot ha anunciado que publicará esos pesos —previsiblemente hacia el 27 de julio—, de modo que empresas y desarrolladores podrán descargar el modelo y ejecutarlo por su cuenta, sin depender de la API de Moonshot.

El precio sube respecto a la generación anterior

Uno de los datos que más ha cambiado es el precio de la API. Kimi construyó buena parte de su reputación siendo barato; con K3, Moonshot sube la tarifa de forma notable, aunque sigue por debajo de los grandes de EE. UU.

La lectura es doble. Por un lado, K3 multiplica por más de tres el precio de su predecesor, Kimi K2.6 (0,95 $ de entrada y 4 $ de salida) —algo más en la salida que en la entrada—: quien usara Kimi por precio notará el salto. Por otro, su precio de lista sigue por debajo del de GPT-5.6 Sol y bastante más barato que el de Claude Fable 5, así que en la comparación de tarifas con los buques insignia occidentales mantiene la ventaja de coste. A eso se suma la baza de los pesos abiertos: si se autogestiona la infraestructura, el coste por token deja de pagarse a Moonshot.

Cómo se sitúa en rendimiento

En las pruebas publicadas hasta ahora, Kimi K3 aparece en la gama alta, pero conviene ser prudente con el detalle. La mayor parte de los benchmarks los publica la propia Moonshot, y las mediciones de terceros que han circulado —de firmas como Artificial Analysis— todavía son provisionales sobre un modelo recién salido.

Por eso, y para no repetir cifras que no podemos contrastar del todo, aquí no publicamos una clasificación que ordene a K3 frente a los modelos de OpenAI y Anthropic: los índices disponibles usan versiones, metodologías y niveles de configuración que no siempre están claros, y comparar el dato de una variante con el precio de otra induce a error. Lo que sí es sólido es el encuadre: un modelo abierto, muy grande y de precio contenido, que se mueve en la conversación de la gama alta. Cuando exista una medición independiente, fechada y con metodología pública, actualizaremos esta pieza con la comparación concreta.

Por qué importa (aunque no vayas a autogestionarlo)

Para un autónomo o una micropyme, la noticia no es que vaya a instalar un modelo de 2,8 billones de parámetros en su ordenador —eso requiere una infraestructura que no está al alcance de un negocio pequeño—. Importa por lo que arrastra:

• Presión sobre los precios. Cada modelo potente y más barato empuja al resto a la baja. La competencia entre Moonshot, OpenAI, Anthropic y Google es, en la práctica, lo que abarata las herramientas de IA que sí se usan en el día a día.
• La opción de los pesos abiertos. Que un modelo de primera línea sea descargable permite que aparezcan servicios y proveedores europeos que lo alojen, con implicaciones de coste y de tratamiento de datos que un modelo cerrado no ofrece.
• El contexto geopolítico. K3 se presenta también como una demostración de que la industria china avanza pese a las restricciones de exportación de chips de EE. UU. No es un detalle técnico: condiciona qué modelos estarán disponibles y a qué precio.

Y si ya usas Kimi por API en tu negocio, hay un efecto inmediato: la tarifa de K3 multiplica por más de tres la de la generación anterior, así que conviene revisar tu consumo y comparar antes de adoptarlo como modelo por defecto.

Lo que todavía no se sabe

Como con todo lanzamiento reciente, conviene marcar los límites de lo confirmado:

• Los pesos aún no están publicados. La descarga se ha anunciado para finales de julio; hasta entonces, “abierto” es una promesa, no una realidad verificable.
• Buena parte de los benchmarks son del propio fabricante. Las cifras de terceros ayudan, pero el rendimiento real en un caso concreto solo se comprueba probándolo.
• El precio y las condiciones pueden cambiar. Las tarifas de API se mueven con frecuencia; los importes de este artículo son los publicados a día de hoy y en dólares.
• Ser el mayor no es ser el mejor. K3 es enorme, pero el tamaño récord es un titular, no una garantía de resultados: los rankings de terceros todavía son provisionales y muchas cifras proceden del propio fabricante.

Este texto recoge lo comunicado en torno al lanzamiento. Como se trata de un producto que evoluciona rápido, lo prudente es contrastar las cifras vigentes antes de tomar cualquier decisión basada en ellas.