Moonshot lanza Kimi K3 y demuestra de lo que es capaz
Moonshot AI, propietaria de la franquicia Kimi, presentó hoy, 16 de julio, el Kimi K3. Un día después de haber lanzado el K2.7 High Speed, una versión orientada a mayor velocidad, la empresa presentó ahora su nuevo modelo frontier.
El K3 es un modelo de 2,8 billones de parámetros, con un contexto de 1 millón de tokens, capacidades nativas de visión y enfoque en tarefas como software engineering, knowledge work y razonamiento de largo plazo.
Espera, ¿mejor que Fable?
El K3 tiene una performance impresionante. En los benchmarks divulgados por la propia Moonshot, aparece entre GPT 5.6 Sol y Claude Opus 4.8 en capacidad general, y en varios tests logra superar consistentemente a Opus 4.8.
Los benchmarks son especialmente fuertes en tareas de código, agentic workflows y uso en grandes repositorios. La empresa también destaca casos ligados a software engineering más visual, como CAD, game development y flujos con screenshots, vídeo y assets multimodales.
Uno de los puntos más enfatizados en el blog oficial es justamente el desempeño en sesiones largas de ingeniería, con poca supervisión humana, navegación en repositorios masivos y uso de terminal tools.
Precio agresivo
Los valores son hiper competitivos. Para input cacheado, el precio es de 30 centavos por millón de tokens; para input no cacheado, 3 dólares por millón; y para output, 15 dólares por millón de tokens.
Es impresionante cómo Moonshot logra entregar una performance por encima de lo esperado, compitiendo de tú a tú con algunos de los mejores modelos del mercado por un precio mucho menor. En el papel, esto coloca al Kimi K3 en una posición extremadamente agresiva en la relación entre costo y capacidad.
Multimodal y creación
El blog también comenta que el modelo, al ser multimodal, puede hacer edición de vídeo, motion y animaciones de forma natural. En uno de los ejemplos, la propia Moonshot afirma que un teaser del Kimi K3 fue editado por el propio modelo.
Según la empresa, este tipo de tarea llevaría algo como uno a dos días de trabajo para un editor experimentado, o de tres a cinco días para una persona principiante. La propuesta aquí es mostrar no solo generación de texto o código, sino capacidad práctica de producción multimedia.
Widgets y Dashboard
Además, Kimi Work también recibió novedades. Se introdujeron dos nuevas features: Widgets y Dashboard.
Ambas traen una forma más visual y natural de organizar componentes, informaciones y tareas dentro de la plataforma. Según Moonshot, los Widgets permiten generar componentes interactivos directamente en el chat, mientras que el Dashboard reúne esos elementos en una visualización persistente y personalizada por proyecto, tema u objetivo.
Disclaimers importantes
Como nota de pie de página, el propio blog de Kimi deja algunos disclaimers bastante interesantes.
El primero de ellos es la sensibilidad al historial. El K3 fue entrenado para preservar grandes períodos de pensamiento, por lo que el desempeño del agente puede fallar cuando se pasa de un modelo a otro. Si se pasa, por ejemplo, de un modelo 2.7 al 3, puede que no genere un resultado de tan buena calidad.
Por eso, recomiendan que, para mantener la calidad, todo el historial de la conversa y todo el contexto ya estén dentro de la ventana del Kimi K3.
Otro problema citado en el blog es que el Kimi K3 opera de forma más efectiva cuando tiene boundaries muy específicos, instrucciones claras y fronteras bien delimitadas. Logra actuar mejor cuando posee una secuencia más rígida de pasos. En caso de que el usuario dé algo ambiguo, o el modelo encuentre pequeños problemas, puede tomar decisiones inesperadas debido a esta “proactividad excesiva”.
La tercera observación, que también llama la atención, es que el propio blog afirma que, a pesar de ser un modelo hipercompetitivo, el Kimi K3 presenta un gap notable en la experiencia del usuario cuando se compara con Fable 5 y GPT 5.6.
