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Moonshot AI lanza Kimi K3.1 Pro, su nuevo modelo insignia
Redacción de IA en un minuto · Editor: Jon Elgezabal
En 30 segundos
Kimi K3.1 Pro abre la serie K3.1 de Moonshot AI con 1 millón de tokens de contexto, y sus pesos abiertos llegarán como muy tarde el 4 de noviembre. La variante Highspeed mantiene la calidad y va aproximadamente entre 2 y 3 veces más deprisa. En Terminal-Bench 4.0 saca un 65,7 %, por encima de GPT-6 Astra y a un paso de Claude Opus 5.5, según cifras de la propia empresa.
Moonshot AI, la empresa detrás de Kimi, ha presentado Kimi K3.1 Pro, el primero de su nueva serie K3.1. Según su blog técnico, es su modelo de pesos abiertos más capaz hasta ahora dentro de la clase de 3 billones de parámetros y admite una ventana de contexto de 1 millón de tokens (la cantidad de texto que puede tener en cuenta de una vez). La empresa asegura que mejora de forma notable en programación, creación en 3D e investigación financiera. Parte de Kimi K3, al que ha dedicado mucho más cálculo en la fase de ajuste que sigue al entrenamiento inicial.
Con él llega Kimi K3.1 Pro Highspeed, una variante que, según la empresa, ofrece la misma calidad a una velocidad aproximadamente de 2 a 3 veces mayor. Los dos están disponibles desde hoy en Kimi.ai y sus aplicaciones para iOS, Android y HarmonyOS; en Kimi Work, su aplicación de escritorio para Windows y Mac con chip de Apple (versión 3.1.0 o posterior); en Kimi Code, su herramienta de programación, y en su API (la conexión para desarrolladores), con los nombres kimi-k3.1-pro y kimi-k3.1-pro-highspeed. En las cuentas de empresa de Kimi, el acceso viene desactivado al principio y lo activa cada administrador. El blog no da precios de la API.
En Kimi Code, K3.1 Pro está disponible desde el plan Plus (Moderato) y la versión rápida, desde el Pro (Allegretto); el contexto de 1 millón de tokens también exige el plan Pro o uno superior. Los modelos de la serie solo funcionan con el modo de razonamiento activado, con tres niveles: low, high y max.
En Terminal-Bench 4.0, una prueba que mide agentes de programación (la IA que hace tareas por su cuenta) con tareas realistas en la consola de comandos y recursos limitados, K3.1 Pro obtiene un 65,7 %. Supera a GPT-6 Astra (58,2 %) y queda muy cerca de Claude Opus 5.5 (66,4 %). En BenchCAD, que evalúa la reconstrucción de piezas en 3D a partir de varias vistas mediante código CAD, logra un 92,7 % con herramientas, por debajo de Claude Opus 5.5 (96,2 %) y de GPT-6 Astra (95,9 %). Todos son resultados publicados por la propia empresa.
Los pesos del modelo (los archivos para instalarlo en equipos propios) se publicarán, como tarde, el 4 de noviembre. Para esa versión abierta, Moonshot AI explica que localizó y retiró los datos relacionados con la ciberseguridad de dos fases del entrenamiento, con el fin de reducir el riesgo de mal uso. En su prueba interna de explotación de vulnerabilidades, una versión sin esa limpieza resolvía el 90,5 % de los problemas, y el modelo final, el 81,0 %. Según la empresa, su capacidad en este terreno sigue por detrás de la de los modelos cerrados punteros que llevan al menos tres meses a disposición del público.
Por qué importa · análisis y opinión
Lo relevante no es la prueba en la que queda segundo, sino la promesa de publicar los pesos: una empresa que quiera un modelo de este nivel en sus propios servidores, sin enviar datos fuera, tendrá pronto una opción más. Falta saber qué equipos hacen falta para moverlo en casa, algo que el anuncio no detalla, y el blog tampoco da precios de la API con los que comparar. La decisión de quitar datos de ciberseguridad abre además un debate práctico: reduce el riesgo de mal uso, pero deja la herramienta algo por detrás para quien quiera usarla en defensa. Antes de cambiar de proveedor, lo sensato es probarlo con tareas reales del propio equipo y no fiarse solo de las pruebas que publica cada empresa.
Fuente oficial: Moonshot AI · Redactada con ayuda de IA: cómo hacemos las noticias
