Moonshot libera los pesos de Kimi K3, de 2,8 billones de parámetros
El laboratorio chino publicó el modelo completo en Hugging Face y GitHub, once días después de lanzarlo como servicio alojado, bajo una licencia que exige acuerdo comercial a partir de cierto nivel de ingresos.
Moonshot AI publicó el 27 de julio de 2026 los pesos completos de Kimi K3, su modelo de inteligencia artificial de 2,8 billones de parámetros, en Hugging Face y GitHub. La publicación llegó once días después de que el laboratorio con sede en Pekín lanzara Kimi K3 como servicio alojado, el 17 de julio de 2026. El archivo con los pesos ocupa 1,56 terabytes en Hugging Face.
Kimi K3 es un modelo de tipo mixture-of-experts: de sus 2,8 billones de parámetros totales, solo 104.000 millones se activan por cada token procesado, y cada token se enruta a 16 de los 896 expertos disponibles. El modelo admite una ventana de contexto de 1 millón de tokens y procesa texto e imágenes de forma nativa a través de un codificador de visión que Moonshot llama MoonViT-V2. La compañía lo describe como el primer modelo de peso abierto del mundo en la categoría de 3 billones de parámetros.
La arquitectura concentra las novedades técnicas. Un mecanismo llamado Kimi Delta Attention opera en 69 de las 93 capas del modelo, combinado con 24 capas de atención latente con compuertas y un sistema que Moonshot denomina Attention Residuals, que recupera representaciones de distintas profundidades en lugar de acumularlas de forma uniforme. Junto con el enrutamiento Stable LatentMoE, esta combinación produjo, según la propia compañía, una mejora de eficiencia de escalado de aproximadamente 2,5 veces respecto de Kimi K2.
Una licencia que no se llama open source
Moonshot evita deliberadamente el término "open source" para describir la publicación y usa en su lugar "open weight". La Kimi K3 License reproduce la mayor parte del texto de una licencia MIT estándar (permite usar, copiar, modificar, distribuir, sublicenciar y vender el software sin costo) pero agrega dos condiciones ligadas a la facturación. Una empresa que ofrezca Kimi K3 como servicio de inferencia a terceros y supere los US$20 millones de ingresos junto a sus filiales en cualquier período de 12 meses consecutivos debe firmar un acuerdo aparte con Moonshot. Y cualquier producto con más de 100 millones de usuarios activos mensuales, o más de US$20 millones de ingresos mensuales, debe mostrar de forma visible la leyenda "Kimi K3" en su interfaz. Ninguna de las dos condiciones aplica al uso puramente interno ni al acceso a través de los propios productos de Moonshot o de sus socios de inferencia certificados.
Impacto en el mercado chino
El lanzamiento de K3 como servicio, el 17 de julio de 2026, generó lo que medios como Bloomberg describieron como el mayor revuelo en IA desde la irrupción de DeepSeek R1. En la World Artificial Intelligence Conference de Shanghái, el stand de Moonshot recibió más visitantes que los de Alibaba y Tencent, y la compañía suspendió temporalmente la venta de nuevas suscripciones pagas para priorizar capacidad de cómputo ante la demanda. El mismo 17 de julio, las acciones de los competidores chinos Zhipu y MiniMax cayeron más de 28% y más de 15% respectivamente.
En las pruebas de Artificial Analysis, Kimi K3 obtuvo 57 puntos en el Intelligence Index, tercer lugar general, a la par de Claude Opus 4.8 y GPT-5.5, y por detrás de Claude Fable 5 y GPT-5.6 Sol. Entre los modelos de peso abierto quedó por delante de GLM-5.2 (51 puntos) y DeepSeek V4 Pro (44 puntos). En la prueba de tareas de agente GDPval-AA v2 alcanzó 1.668 Elo, frente a los 1.190 de Kimi K2.6, y encabezó AutomationBench-AA con 53% de tareas completadas, a un costo de US$0,94 por tarea.
Precio y requisitos de despliegue
La API alojada de Moonshot mantiene los US$3 por millón de tokens de entrada y US$15 por millón de salida (con entrada cacheada a US$0,30) que ya regía antes de la publicación de los pesos, y la mayoría de los siete proveedores que ofrecen K3 en OpenRouter cobran lo mismo. Para correr el modelo localmente, Moonshot recomienda configuraciones de al menos 64 aceleradores y motores de inferencia vLLM, SGLang o TokenSpeed. Como Kimi Delta Attention rompe el prefix caching convencional, la compañía aportó su propia implementación de caché al proyecto vLLM junto con el lanzamiento. Los pesos, además, están cuantizados de forma nativa desde la etapa de ajuste fino supervisado.
Moonshot advierte también que K3 fue entrenado en un modo llamado "preserved thinking history", que exige devolver al modelo el mensaje completo de su turno anterior (razonamiento y llamadas a herramientas incluidos) en cada nueva consulta; si un equipo omite ese historial o cambia de modelo a mitad de una tarea, la salida se vuelve inestable.
El lanzamiento coincide con un debate abierto en Washington: el 24 de julio de 2026, Nvidia y Microsoft respaldaron los modelos de peso abierto en una carta conjunta, mientras que el director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, presentaba ante legisladores y funcionarios la próxima familia de modelos de su compañía. Moonshot, por su parte, cerró en febrero de 2026 una ronda que llevó su valuación a US$20.000 millones y ahora busca una nueva ronda que la ubique por encima de los US$30.000 millones, con la mira puesta en salir a bolsa en Hong Kong en un plazo de hasta seis meses.
