Kimi K3.1 Pro: el modelo abierto que quedó a tres puntos de los mejores cerrados
Moonshot lanzó Kimi K3.1 Pro: cuarto en un índice independiente, casi empatado en código con Claude Opus 5.5 y con pesos descargables prometidos para el 4 de noviembre.
Foto de portada generada con inteligencia artificial para ilustrar esta guía.
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Durante años, la frase «modelo abierto» venía con una coletilla silenciosa: bueno, pero una generación por detrás. El viernes, una empresa de Pekín publicó cifras que dejan esa coletilla en entredicho, y esta vez no lo dice solo ella: un medidor independiente colocó a su nuevo sistema en el cuarto puesto mundial, por encima de dos buques insignia cerrados.
Lo firma Moonshot AI y ya se puede usar en la aplicación de Kimi, en Kimi Code y por API. La parte que todavía no existe es justamente la que lo haría abierto del todo: los archivos descargables llegan, según la promesa, el 4 de noviembre.
Qué cambió si el tamaño es el mismo de julio
K3.1 Pro no nace de cero. Es una versión reentrenada de Kimi K3, aquel sistema de 2,8 billones de parámetros que en julio se convirtió en el modelo abierto más grande publicado hasta entonces. Se mantiene la arquitectura de mezcla de expertos, con unos 104.000 millones de parámetros activos por token, y la ventana de un millón de tokens.
Lo que creció fue la fase posterior: mucho más aprendizaje por refuerzo repartido, dice la compañía, en cientos de ámbitos distintos, con mejoras en contextos largos y en los entornos donde los agentes ejecutan código. Traducido: el cerebro no es más grande, está mejor educado. Es el patrón de la irrupción china que sacudió al sector, pero ahora el salto se mide contra la élite cerrada.
- Disponible desde el 23 de octubre en la app y la web de Kimi, en Kimi Work, en Kimi Code y en la API con el nombre kimi-k3.1-pro.
- Precio de API: 2 dólares por millón de tokens de entrada y 10 por millón de salida, la mitad de la tarifa de Claude Opus 5.5.
- Los pesos completos, prometidos para el 4 de noviembre como muy tarde; hasta ese día, el modelo se alquila, no se descarga.
El cuarto puesto que no lo firma Moonshot
La cifra que más pesa no salió del comunicado. Artificial Analysis, un evaluador externo, le dio 55 puntos y el cuarto lugar global, detrás únicamente de Claude Opus 5.5, Claude Sonnet 5.5 y Muse Wonder Full, y por delante de GPT-6 Astra y Gemini 4 Argon, ambos con 53. Cuando los pesos se publiquen será el abierto con mejor nota de ese listado, y la distancia frente al líder cerrado se habrá estrechado de doce puntos a tres.
En programación con agentes, los números del fabricante dibujan casi un empate: 65,7 % en Terminal-Bench 4.0, una prueba de tareas reales en terminal, frente al 66,4 % de Opus 5.5 y el 58,2 % de GPT-6 Astra. La letra pequeña: esas mediciones las corrió la propia empresa, usando además el entorno de trabajo de Claude Code y tomando las notas rivales de informes ya publicados. La confirmación seria llegará cuando terceros repitan las pruebas con los pesos en la mano.
En la versión científica de esa misma batería, K3.1 Pro se queda en 38,1 %, muy lejos del 68,1 % de Astra y del 63,3 % de Opus 5.5. Para trabajo científico pesado, la frontera cerrada sigue mandando.
Barato por token no siempre significa barato por tarea
El precio invita a cambiarse mañana mismo, pero Artificial Analysis añade un matiz que vale dinero: este modelo es parlanchín. Genera unas 55.000 palabras de salida por tarea de su índice, un 14 % más que su antecesor, así que el coste por encargo completado queda en 1,98 dólares, prácticamente idéntico a los 2,00 del K3 anterior. La rebaja por token se la come, en parte, su propia verbosidad.
Descargarlo el 4 de noviembre tampoco será cosa de una computadora doméstica: esta escala exige infraestructura de centro de datos. Para la inmensa mayoría —incluidos los equipos pequeños que montan agentes de IA para trabajar por encargo— la vía realista seguirá siendo la API o las aplicaciones de Kimi, con la ventaja de que existirá alternativa descargable si cambian precios o condiciones.
Un informe de Hugging Face citado esta semana sitúa a los modelos abiertos chinos en el 41 % de las descargas de su plataforma, por delante del 35 % aproximado de Estados Unidos. Cuando comparamos a Claude con ChatGPT para decidir cuál conviene, la pregunta era entre dos puertas cerradas; ahora la comparación seria incluirá una tercera vía que no exige pedir permiso.
Qué hacer esta semana si te interesa probarlo
- Pruébalo con una tarea tuya de verdad —un error en tu código, un documento largo que resumir— y compara el resultado con el asistente que ya usas, no con una tabla.
- Si programas, empieza por Kimi Code con un proyecto pequeño y revisa cada cambio antes de aceptarlo.
- No migres trabajo importante todavía: las notas de programación son del fabricante y la licencia de los pesos aún no se conoce.
- Marca el 4 de noviembre: los archivos y las mediciones independientes dirán si el cuarto puesto se sostiene.
Nuestra lectura: el lanzamiento es sólido como producto usable hoy por API, y prematuro como veredicto.
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