Moonshot AI ha puesto Kimi K3.1 Pro y su variante Highspeed en Kimi, Kimi Work, Kimi Code y la API, pero los pesos completos no llegarán hasta el 4 de noviembre. Llamarlo ya «modelo abierto» borra una diferencia práctica: hoy puede usarse como servicio alojado; todavía no puede auditarse, desplegarse ni licenciarse a partir de los pesos prometidos.
La ficha anuncia 2,8 billones de parámetros totales, 104.000 millones activos y una ventana de un millón de tokens. La API cuesta 2 dólares por millón de tokens de entrada y 10 por millón de salida; Highspeed duplica esas tarifas y, según Moonshot, produce texto entre dos y tres veces más rápido. Pensamiento es obligatorio.
Los resultados más llamativos siguen siendo del fabricante
Moonshot publica un 65,7 % en Terminal-Bench 4.0, frente al 58,2 % que atribuye a GPT-6 Astra y el 66,4 % a Claude Opus 5.5. También informa de 92,7 % en BenchCAD con herramientas sobre una muestra de 1.000 archivos y de 64,4 puntos en OfficeQA Pro v2. Las comparaciones no convierten tres pruebas distintas en una nota universal de programación, 3D o finanzas.
Artificial Analysis obtuvo 67,2 % en su propia ejecución de Terminal-Bench 4.0 y 55 puntos en su índice agregado. Esa réplica apoya el buen rendimiento en terminal, pero estima 2,11 dólares por tarea ponderada en el índice, frente a 0,40 de GPT-6.1 Terra. El modelo más capaz no es automáticamente el más rentable para un lote grande.
| Elemento | Estado a 27/10 | Límite |
|---|---|---|
| Chat, Work, Code y API | Disponible | Servicio del proveedor |
| Highspeed | Disponible | 2× tarifa; velocidad 2–3× declarada |
| Pesos completos | Prometidos para 04/11 | Licencia aún no publicada |
| Terminal-Bench externo | 67,2 % | Una familia de tareas, no rendimiento general |
La prueba externa de 3D es útil, pero no controlada
Lumina publicó una captura original de disponibilidad y una experiencia de uso con un tren 3D creado desde un solo encargo, con vistas explosionadas y controles. Es una prueba funcional sustancial de que el flujo existe, no un benchmark controlado de precisión geométrica ni de archivos listos para fabricar. La propia reseña dice que no reprodujo todos los resultados del lanzamiento.
Para decidir hoy, K3.1 Pro encaja mejor en tareas largas donde el contexto, la generación de herramientas o el 3D compensen el precio. Para decidir sobre despliegue propio hay que esperar a pesos, licencia, cuantización, requisitos de memoria y soporte del ecosistema. Es la misma distinción que aplicamos a Mistral Large 4 cuando abrió la API antes que los pesos. Esa frontera entre «API disponible» y «pesos abiertos» es la contribución principal de esta pieza.
Transparencia: artículo elaborado con asistencia de IA a partir de la ficha de Moonshot, documentación de Kimi Code y pruebas publicadas por Artificial Analysis y Lumina. Texploto no ejecutó el modelo.
