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Kimi K3

Kimi K3 es el model MoE de 2.8T de Moonshot AI con una context window de 1M de tokens, visión multimodal nativa y rendimiento de codificación frontier para...

Open WeightsMultimodalCodingMoEReasoning
moonshot logomoonshotKimi16 de julio de 2026
Contexto
1.0Mtokens
Salida máx.
4Ktokens
Precio entrada
$3.00/ 1M
Precio salida
$15.00/ 1M
Modalidad:TextImageVideo
Capacidades:VisiónHerramientasStreamingRazonamiento
Benchmarks
GPQA
93.5%
GPQA: Q&A Científico Nivel Posgrado. Un riguroso benchmark con 448 preguntas de opción múltiple en biología, física y química creadas por expertos. Los doctores solo logran 65-74% de precisión, mientras que los no expertos obtienen solo 34% incluso con acceso ilimitado a internet (por eso 'a prueba de Google'). Kimi K3 obtuvo 93.5% en este benchmark.
HLE
44.3%
HLE: Razonamiento de Alto Nivel de Experticia. Evalúa la capacidad de un modelo para demostrar razonamiento a nivel experto en dominios especializados. Evalúa la comprensión profunda de temas complejos que requieren conocimiento profesional. Kimi K3 obtuvo 44.3% en este benchmark.
MMLU
89.2%
MMLU: Comprensión Masiva Multitarea del Lenguaje. Un benchmark completo con 16,000 preguntas de opción múltiple en 57 materias académicas incluyendo matemáticas, filosofía, derecho y medicina. Evalúa conocimiento amplio y capacidades de razonamiento. Kimi K3 obtuvo 89.2% en este benchmark.
MMLU Pro
78.5%
MMLU Pro: MMLU Edición Profesional. Una versión mejorada de MMLU con 12,032 preguntas usando un formato más difícil de 10 opciones. Cubre Matemáticas, Física, Química, Derecho, Ingeniería, Economía, Salud, Psicología, Negocios, Biología, Filosofía e Informática. Kimi K3 obtuvo 78.5% en este benchmark.
SimpleQA
48%
SimpleQA: Benchmark de Precisión Factual. Evalúa la capacidad de un modelo para proporcionar respuestas precisas y factuales a preguntas directas. Mide la fiabilidad y reduce las alucinaciones en tareas de recuperación de conocimiento. Kimi K3 obtuvo 48% en este benchmark.
IFEval
89.1%
IFEval: Evaluación de Seguimiento de Instrucciones. Mide qué tan bien un modelo sigue instrucciones y restricciones específicas. Evalúa la capacidad de adherirse a reglas de formato, límites de longitud y otros requisitos explícitos. Kimi K3 obtuvo 89.1% en este benchmark.
AIME 2025
88%
AIME 2025: Examen de Matemáticas Invitacional Americano. Problemas de matemáticas a nivel de competencia del prestigioso examen AIME diseñado para estudiantes talentosos de secundaria. Evalúa resolución avanzada de problemas matemáticos que requiere razonamiento abstracto. Kimi K3 obtuvo 88% en este benchmark.
MATH
81.2%
MATH: Resolución de Problemas Matemáticos. Un benchmark completo de matemáticas que evalúa la resolución de problemas en álgebra, geometría, cálculo y otros dominios matemáticos. Requiere razonamiento en múltiples pasos y conocimiento matemático formal. Kimi K3 obtuvo 81.2% en este benchmark.
GSM8k
96.8%
GSM8k: Matemáticas de Primaria 8K. 8,500 problemas de matemáticas de nivel primaria que requieren razonamiento en múltiples pasos. Evalúa aritmética básica y pensamiento lógico a través de escenarios cotidianos. Kimi K3 obtuvo 96.8% en este benchmark.
MGSM
94.2%
MGSM: Matemáticas de Primaria Multilingüe. El benchmark GSM8k traducido a 10 idiomas incluyendo español, francés, alemán, ruso, chino y japonés. Evalúa el razonamiento matemático en diferentes idiomas. Kimi K3 obtuvo 94.2% en este benchmark.
MathVista
70.2%
MathVista: Razonamiento Visual Matemático. Evalúa la capacidad de resolver problemas matemáticos que involucran elementos visuales como gráficos, diagramas de geometría y figuras científicas. Combina comprensión visual con razonamiento matemático. Kimi K3 obtuvo 70.2% en este benchmark.
SWE-Bench
49%
SWE-Bench: Benchmark de Ingeniería de Software. Los modelos de IA intentan resolver issues reales de GitHub en proyectos Python de código abierto con verificación humana. Evalúa habilidades prácticas de ingeniería de software. Los mejores modelos pasaron de 4.4% (2023) a más del 70% (2024). Kimi K3 obtuvo 49% en este benchmark.
HumanEval
92.5%
HumanEval: Problemas de Programación Python. 164 problemas de programación escritos a mano donde los modelos deben generar implementaciones correctas de funciones Python. Cada solución se verifica con tests unitarios. Los mejores modelos ahora logran más del 90%. Kimi K3 obtuvo 92.5% en este benchmark.
LiveCodeBench
68%
LiveCodeBench: Benchmark de Codificación en Vivo. Evalúa habilidades de codificación con desafíos de programación del mundo real continuamente actualizados. A diferencia de benchmarks estáticos, usa problemas frescos para prevenir contaminación de datos. Kimi K3 obtuvo 68% en este benchmark.
MMMU
72%
MMMU: Comprensión Multimodal. Benchmark de Comprensión Multimodal Multidisciplinaria Masiva que evalúa modelos de visión-lenguaje en problemas universitarios en 30 materias que requieren tanto comprensión de imágenes como conocimiento experto. Kimi K3 obtuvo 72% en este benchmark.
MMMU Pro
59.5%
MMMU Pro: MMMU Edición Profesional. Versión mejorada de MMMU con preguntas más desafiantes y evaluación más estricta. Evalúa razonamiento multimodal avanzado a niveles profesional y experto. Kimi K3 obtuvo 59.5% en este benchmark.
ChartQA
88.4%
ChartQA: Respuesta a Preguntas sobre Gráficos. Evalúa la capacidad de comprender y razonar sobre información presentada en gráficos y diagramas. Requiere extracción de datos, comparación de valores y cálculos desde representaciones visuales. Kimi K3 obtuvo 88.4% en este benchmark.
DocVQA
93.6%
DocVQA: Q&A Visual de Documentos. Benchmark de Respuesta a Preguntas Visuales de Documentos que evalúa la capacidad de extraer y razonar sobre información de imágenes de documentos incluyendo formularios, reportes y texto escaneado. Kimi K3 obtuvo 93.6% en este benchmark.
Terminal-Bench
88.3%
Terminal-Bench: Tareas de Terminal/CLI. Evalúa la capacidad de realizar operaciones de línea de comandos, escribir scripts de shell y navegar en entornos de terminal. Mide habilidades prácticas de administración de sistemas y flujos de trabajo de desarrollo. Kimi K3 obtuvo 88.3% en este benchmark.
ARC-AGI
8%
ARC-AGI: Abstracción y Razonamiento. Corpus de Abstracción y Razonamiento para AGI - evalúa inteligencia fluida a través de puzzles de reconocimiento de patrones novedosos. Cada tarea requiere descubrir la regla subyacente a partir de ejemplos, midiendo capacidad de razonamiento general en lugar de memorización. Kimi K3 obtuvo 8% en este benchmark.

Acerca de Kimi K3

Conoce las capacidades, características y formas de uso de Kimi K3.

Arquitectura y Escala

Kimi K3 es un model flagship de tercera generación de Moonshot AI, que utiliza una arquitectura de Mixture-of-Experts (MoE) masiva de 2.8 billones de parameters. El model activa 16 de los 896 expertos para cada token, lo que permite una alta eficiencia computacional sin sacrificar la profundidad de inteligencia asociada con conteos de parameters extremos. Introduce Kimi Delta Attention y residuales de atención para mantener una alta precisión factual y estabilidad en toda su context window de 1,048,576 tokens.

Capacidades Multimodales

El model es multimodal de forma nativa, capaz de procesar texto, imágenes y fotogramas de video dentro de un marco unificado. Esta integración permite flujos de trabajo de agentic sofisticados, como la auditoría visual de código generado o el análisis de videos técnicos largos para la recuperación de información. Kimi K3 está diseñado específicamente para tareas de largo horizonte, incluyendo investigación autónoma e ingeniería de software compleja, donde los bucles de retroalimentación visual son esenciales.

Posicionamiento de rendimiento

Kimi K3 compite directamente con modelos de closed-source como Claude 3.5 Opus y sistemas de nivel GPT-5. Mantiene altas clasificaciones en el LMArena Frontend Code Board, demostrando competencia en desarrollo web y generación procedimental 3D. Al combinar open-weights con razonamiento de nivel frontier, el model proporciona una plataforma para que los desarrolladores construyan sistemas autónomos especializados que requieren una comprensión técnica profunda y procesamiento de datos a gran escala.

Kimi K3

Casos de uso de Kimi K3

Descubre las diferentes formas de usar Kimi K3 para lograr excelentes resultados.

Programación agentic de largo horizonte

Ejecución de sesiones de programación autónomas de varias horas que involucran miles de llamadas a herramientas y autocorrección basada en la salida de la terminal.

Desarrollo de juegos procedimentales 3D

Generación de entornos 3D funcionales basados en navegador usando 3JS y WebGPU a partir de descripciones en lenguaje natural de alto nivel.

Diseño autónomo de chips

Uso de herramientas EDA open-source para diseñar, optimizar y verificar chips ASIC personalizados en ejecuciones autónomas de 24-48 horas.

Síntesis de literatura científica

Revisión de repositorios masivos de artículos científicos a nivel de doctorado para implementar cálculos astrofísicos o químicos complejos.

Visualizaciones de datos interactivas

Procesamiento de grandes conjuntos de datos históricos para construir paneles de investigación detallados e informes web interactivos.

Orquestación multi-agent

Coordinación de redes complejas de agentes heterogéneos para gestionar tareas de búsqueda y ejecución paralela a gran escala.

Fortalezas

Limitaciones

Rendimiento de codificación frontier: Clasificado #1 en el LMArena Frontend Code Board, superando a gigantes de la industria en programación creativa y desarrollo de UI.
Latencia de throughput de salida: Genera de 17 a 20 tokens por segundo, lo cual es significativamente más lento que modelos especializados más pequeños.
Estabilidad de contexto masivo: Mantiene una precisión del 90.4% en su ventana completa de 1M de tokens, utilizando Delta Attention para evitar la pérdida de información.
Límite de hardware para inference: Ejecutar el model localmente requiere clusters de cómputo con más de 1.5TB de VRAM, lo que lo hace inaccesible para hardware de consumo.
Capacidad agentic multimodal nativa: Procesa video e imágenes dentro de un marco unificado, permitiendo al model autocorregir tareas mediante retroalimentación visual.
Sobrecarga de tokens de reasoning: La extensa fase de pensamiento puede resultar en mediciones de tiempo hasta el primer token de hasta 8 segundos.
Escala extrema de parameters: Con 2.8 billones de parameters, es el model de open-weights más grande disponible, ofreciendo un profundo conocimiento técnico especializado.
Brechas en la precisión factual: Una puntuación de 48% en SimpleQA indica que el model puede tener dificultades con la verificación factual de alta precisión a pesar de su fuerte razonamiento.

Inicio rápido de API

moonshotai/kimi-k3

Ver documentación
moonshot SDK
import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.MOONSHOT_API_KEY,
  baseURL: 'https://api.moonshot.cn/v1',
});

async function main() {
  const completion = await client.chat.completions.create({
    model: 'kimi-k3',
    messages: [{ role: 'user', content: 'Design a procedural 3D forest in 3JS.' }],
    stream: true,
  });

  for await (const chunk of completion) {
    process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content || '');
  }
}

main();

Instala el SDK y comienza a hacer llamadas API en minutos.

Lo que la gente dice sobre Kimi K3

Mira lo que la comunidad piensa sobre Kimi K3

Kimi K3 resolvió un juego complejo para mí en tres intentos usando 600k tokens. La era en la que los laboratorios chinos estaban muy atrás ha terminado oficialmente.
AICodeKing
youtube
Las capacidades de largo horizonte son increíbles. Trabajó a través de múltiples errores en una tarea de fine-tuning sin pedirme una sola pista.
DevGuru_88
reddit
Es básicamente el 'momento Linux' para los modelos de reasoning. Estamos viendo lógica de nivel frontier disponible con open-weights.
SiliconValleyWatcher
hackernews
K3 hace que el nivel Opus se sienta obsoleto para la programación. Está a la par con el nivel absoluto superior pero a una fracción del costo por tarea.
TechReporter_X
twitter
El model estuvo disponible en Kimi Code desde el lanzamiento. Dos variantes: K3 Max para chat y K3 Swarm Max para procesamiento paralelo.
ivanfioravanti
twitter
Estoy bastante seguro de que estoy alcanzando los límites de lo que 1.5TB de memoria pueden hacer para un model de 2.5T de parameters con 1M de contexto.
mweinbach
twitter

Videos sobre Kimi K3

Mira tutoriales, reseñas y discusiones sobre Kimi K3

Este es un model llamado Kimiko 3, 3 billones de parameters, y un model que está a la par con Opus.

Kimiko 3 esencialmente tiene un mejor enrutamiento de información, por lo que puede obtener más inteligencia de la misma cantidad de cómputo.

Los benchmark sugieren que está venciendo a Fable 5 en los benchmark de programación.

Me interesa ver cómo maneja la context window completa de 1 millón en el mundo real.

El hecho de que sea open-weights es un gran avance para el ecosistema.

La lógica del ascensor es correcta. La gente espera adecuadamente y son recogidos uno por uno... K3 está ahí arriba con los mejores modelos.

En el momento en que le das una tarea real, desordenada y de largo horizonte, K3 se adelanta tanto a Opus como a GPT-5.6.

Resolvió un juego complejo para mí en tres intentos usando 600k tokens.

Su visión nativa le permite arreglar errores visuales en tiempo real.

El precio es realmente muy competitivo en comparación con otros modelos frontier.

Kimi K3 no solo alcanzó a Opus y GPT-5.5, alcanzó a Fable y GPT-5.6.

Hay un gran paso adelante cuando pasamos de GLM 5.2 a Kimi K3 en términos de generación de activos de UI.

Los 2.8 billones de parameters explican por qué se siente mucho más inteligente en lógica.

Es capaz de procesar fotogramas de video para la auditoría visual de código.

Moonshot AI definitivamente está liderando el movimiento de open-weights en este momento.

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Consejos Pro para Kimi K3

Consejos de expertos para ayudarte a sacar el máximo provecho de Kimi K3.

Aprovecha Kimi CLI

K3 está altamente optimizado para el entorno de Kimi CLI; usar esta interfaz proporciona el mejor rendimiento para tareas agentic de largo horizonte.

Usa bucles de retroalimentación visual

Proporciona al model capturas de pantalla de la interfaz de usuario que genera; su visión nativa le permite identificar y corregir errores visuales en tiempo real.

Optimiza para caching

Saca provecho del prompt caching para reducir los costos de entrada hasta en un 90% para bloques de contexto repetidos en documentos extensos.

Configura el esfuerzo de razonamiento

Ajusta el parámetro de reasoning a 'max effort' para pruebas matemáticas o diseño de chips para utilizar al máximo la lógica de enrutamiento MoE.

Testimonios

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Jonathan Kogan

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Co-Founder/CEO, rpatools.io

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Head of Growth, ScaleUp Labs

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Preguntas Frecuentes Sobre Kimi K3

Encuentra respuestas a preguntas comunes sobre Kimi K3