¿Qué es Kimi K3?
Moonshot publicó Kimi K3.1 Pro el 23 de octubre de 2026: el mismo modelo con más post-entrenamiento, que puntúa más alto con un tercio menos de precio por token y con pesos prometidos para el 4 de noviembre. Hasta entonces, K3 sigue siendo la opción de pesos abiertos.
Kimi K3 era el modelo insignia de Moonshot AI, lanzado en la aplicación y la API de Kimi el 16 de julio de 2026, con pesos abiertos en Hugging Face desde el 27 de julio. Moonshot lo llama el primer modelo abierto de clase 3 billones del mundo: un diseño de mezcla de expertos con 2,8 billones de parámetros, 104.000 millones activos por token, entrenado con pesos de 4 bits (MXFP4) desde el ajuste fino en adelante. Lee texto, imágenes y vídeo, escribe texto y tiene un contexto de 1.048.576 tokens.
El razonamiento está siempre activado, con esfuerzo low, high o max (max por defecto). Los pesos usan una licencia MIT modificada: gratuita para la mayoría de usos, pero las empresas con un negocio de modelo como servicio con más de $20 millones de ingresos en 12 meses necesitan un acuerdo aparte, y los productos con más de 100 millones de usuarios mensuales o $20 millones de ingresos mensuales deben mostrar el nombre Kimi K3.
En la API de Moonshot (platform.kimi.ai) cuesta $3 por millón de tokens de entrada, $0,30 por la entrada en caché y $15 por millón de tokens de salida. También lo sirven Amazon Bedrock, Together y Fireworks.
¿Cuánto cuesta Kimi K3?
| Plan | Precio | Qué incluye |
|---|---|---|
| Weights | Free | Licencia MIT modificada |
| Input | $3 per 1M tokens | Entrada en caché $0,30 |
| Output | $15 per 1M tokens |
Pesos abiertos bajo una licencia MIT modificada. API de Kimi: $3 de entrada / $15 de salida por 1M de tokens; entrada en caché $0,30.
¿Merece la pena Kimi K3?
Kimi K3 es el modelo de pesos abiertos más fuerte para trabajo largo de agentes, y uno de los más caros de usar. La ficha de Moonshot lo compara con esfuerzo max con Claude Fable 5, GPT-5.6 Sol y Claude Opus 4.8, los principales modelos cerrados de julio de 2026. Lideró en BrowseComp (91,2), MCPMark-Verified (94,5) y SWE-Marathon (42,0), y se quedó a un punto de Fable 5 en OSWorld-Verified. Quedó por detrás de Fable 5 en Humanity's Last Exam (43,5 frente a 53,3) y FrontierSWE (81,2 frente a 86,6), y de GPT-5.6 Sol en DeepSWE (67,5 frente a 73,0). Son ejecuciones de Moonshot, algunas con pruebas internas.
La medición independiente reduce la ventaja. Artificial Analysis le da 44 en su Intelligence Index, quinto en su clase de pesos abiertos, con $2,00 por tarea del índice y 37 tokens de salida por segundo en la API de Kimi, puesto 72 de 78 en velocidad. GLM-5.3-Flash obtiene 42 a $0,28 por tarea. En la evaluación de código a ciegas de Surge AI, publicada por Mistral, K3 obtuvo 3,59 sobre 5, apenas por detrás de GLM-5.3 (3,60) y por detrás de Mistral Large 4 Preview (3,74) y Claude Opus 5 (4,22).
Las condiciones de datos merecen una lectura atenta. La política de privacidad de Moonshot le permite usar el contenido de los usuarios, incluidos prompts y salidas, para entrenar sus modelos, no describe ninguna exención para la API ni forma de excluirse, y conserva los datos mientras la cuenta está activa en servidores de Singapur. Los equipos con entradas sensibles deberían usar los pesos por su cuenta o un proveedor como Amazon Bedrock, que ofrece el mismo precio de $3/$15.
Autoalojarlo es un proyecto de clúster. El checkpoint ocupa unos 1,56 TB, y la receta de vLLM fija un mínimo de ocho GPU Nvidia GB300 o AMD MI355X, con configuraciones de varios nodos para tráfico real. Los integradores también deben devolver el mensaje completo del asistente, razonamiento incluido, en cada turno, porque K3 se entrenó con el historial de razonamiento conservado y Moonshot dice que las conversaciones de varios turnos y las llamadas a herramientas lo requieren.
Dónde se gana su sitio
Una startup de herramientas de investigación que crea un agente de investigación a fondo
Responder preguntas que exigen decenas de búsquedas web e informes largos
El 91,2 de K3 en BrowseComp y su contexto de 1M encajan con bucles largos de navegar y resumir; la propia prueba de Moonshot compactó el contexto a 300K tokens. A $3/$15, una tarea con 500K tokens de entrada y 30K de salida cuesta unos $1,95 antes de caché.
Un equipo de plataforma fintech que no puede enviar datos de clientes a Moonshot
Usar un modelo abierto de primera línea bajo su propio contrato de nube
Llama a K3 en Amazon Bedrock al mismo precio de $3/$15, con un tope de salida de 128K allí, en lugar de platform.kimi.ai, cuya política permite entrenar con el contenido de los usuarios.
Un laboratorio de IA o una gran empresa con un clúster de GPU
Autoalojar un modelo abierto que compita con los modelos cerrados de primera línea en tareas de agente
Sirve el checkpoint MXFP4 de 1,56 TB con vLLM o SGLang en al menos ocho GPU GB300 o MI355X, con varios nodos para producción. El uso interno está exento de las cláusulas de ingresos y de atribución de la licencia.
Antes de decidirte
- Puesta en marcha
- Selecciona kimi-k3 en platform.kimi.ai a través de su API compatible con OpenAI o Anthropic, o usa Kimi Code CLI, que Moonshot recomienda como entorno de agente. Devuelve en cada turno el mensaje completo del asistente, incluidos reasoning_content y tool_calls.
- Integraciones
- Entrada de visión, salida estructurada, elección de herramienta, carga dinámica de herramientas y caché de contexto en la API de Moonshot; también en Amazon Bedrock, Together, Fireworks y otros a través de OpenRouter. vLLM, SGLang y TokenSpeed para autoalojamiento.
- Datos y privacidad
- La política de privacidad de Moonshot permite entrenar con el contenido de los usuarios sin describir exención para la API, conserva los datos mientras la cuenta está activa y los almacena en Singapur; no se cita certificación SOC 2 ni ISO. La licencia exime al uso interno de sus cláusulas de ingresos y de atribución.
- Coste a escala
- $3/$15 por millón de tokens, $0,30 en caché, con cargos adicionales por escrituras en caché de 5 minutos o 1 hora. 1.000 tareas de agente de 500K tokens de entrada y 30K de salida cuestan unos $1.950 sin caché; Fireworks ofrece un endpoint a $2,10/$10,50.
- Límites
- Contexto de 1.048.576 tokens; la mayoría de proveedores de OpenRouter permiten 943K tokens de salida, Bedrock 128K. El razonamiento no puede desactivarse, y Artificial Analysis midió 37 tokens por segundo con un primer token a los 3,5 segundos en la API de Kimi.
Lo bueno
- Lidera la tabla de Moonshot en BrowseComp, MCPMark y SWE-Marathon
- Pesos abiertos; las condiciones de la licencia solo aplican por encima de $20M de ingresos
- Contexto de 1M de tokens con entrada de imagen y vídeo
- Mismo precio de $3/$15 en Moonshot, Bedrock y Together
Lo malo
- $2,00 por tarea de Artificial Analysis, cerca del fondo de su clase
- Lento, con 37 tokens por segundo en la API de Kimi
- La política de Moonshot permite entrenar con contenido de la API, sin forma declarada de excluirse
- Autoalojarlo requiere al menos ocho GPU GB300 o MI355X
Ideal para
Equipos que crean agentes de navegación e investigación, quieren pesos abiertos y pueden autoalojar o pagar precios de API casi de primera línea.
Alternativas a Kimi K3
Kimi K3: preguntas frecuentes
- ¿Merece la pena Kimi K3?
- Kimi K3 encabeza la tabla de agentes de la propia Moonshot, pero a $2 por tarea de Artificial Analysis cuesta siete veces lo que GLM-5.3-Flash por dos puntos más en el índice. Le damos un 4.3 sobre 5.
- ¿Cuánto cuesta Kimi K3?
- Pesos abiertos bajo una licencia MIT modificada. API de Kimi: $3 de entrada / $15 de salida por 1M de tokens; entrada en caché $0,30.
- ¿Qué inconvenientes tiene Kimi K3?
- $2,00 por tarea de Artificial Analysis, cerca del fondo de su clase; lento, con 37 tokens por segundo en la API de Kimi; la política de Moonshot permite entrenar con contenido de la API, sin forma declarada de excluirse; autoalojarlo requiere al menos ocho GPU GB300 o MI355X.
- ¿Para quién es Kimi K3?
- Equipos que crean agentes de navegación e investigación, quieren pesos abiertos y pueden autoalojar o pagar precios de API casi de primera línea.
- ¿Cuánto cuesta Kimi K3 para un equipo o en producción?
- $3/$15 por millón de tokens, $0,30 en caché, con cargos adicionales por escrituras en caché de 5 minutos o 1 hora. 1.000 tareas de agente de 500K tokens de entrada y 30K de salida cuestan unos $1.950 sin caché; Fireworks ofrece un endpoint a $2,10/$10,50.
- ¿Es Kimi K3 seguro para los datos de la empresa?
- La política de privacidad de Moonshot permite entrenar con el contenido de los usuarios sin describir exención para la API, conserva los datos mientras la cuenta está activa y los almacena en Singapur; no se cita certificación SOC 2 ni ISO. La licencia exime al uso interno de sus cláusulas de ingresos y de atribución.
- ¿Cuáles son las mejores alternativas a Kimi K3?
- Las alternativas más cercanas que hemos analizado son Kimi K3.1 Pro, GLM-5.3, Qwen3.8-Max, DeepSeek-V4-Pro y MiniMax-M3.
Respuestas comprobadas el 26 oct 2026.