Moonshot AI, una estrella emergente en el panorama de la IA en China, ha lanzado oficialmente Kimi K2, su modelo de lenguaje grande de próxima generación basado en una arquitectura de vanguardia de Mezcla de Expertos (MoE). Este anuncio supone un avance significativo en rendimiento, escalabilidad y eficiencia, posicionando a Moonshot AI a la vanguardia de la innovación global en IA.
¿Qué es Kimi K2?
Kimi K2, anunciado por Moonshot AI (Pekín) el 11 de julio de 2025, es el modelo de IA de código abierto más reciente y de mayor tamaño de la compañía. Se trata de un modelo gigantesco con un billón de parámetros y 1 mil millones de parámetros de activación que utiliza la arquitectura Mixture-of-Experts (MoE). La compañía lo posiciona como un modelo que enfatiza la "inteligencia agente" y lo ha diseñado específicamente para la utilización de herramientas, la generación de código y la ejecución autónoma de tareas. Destaca en la generación de código, el razonamiento matemático y el control de calidad basado en el conocimiento, y, fundamentalmente, ha sido optimizado específicamente para... tareas “agenticas”, lo que significa que no solo responde preguntas sino que también puede completar de forma autónoma flujos de trabajo de varios pasos.
Moonshot ha abierto simultáneamente dos tipos de software: «Kimi-K2-Base» (para investigadores y desarrolladores) y «Kimi-K2-Instruct» (para aplicaciones de chat y agentes). Ahora también hay API disponibles, lo que destaca su versatilidad, que puede competir con los modelos propietarios tradicionales.
- Kimi-K2-Base:el modelo fundamental, destinado a la investigación y al ajuste personalizado.
- Kimi-K2-Instruct:una versión adaptada a las instrucciones, optimizada para aplicaciones de chat general y agentes livianos.
Capacidades Clave
- Ejecución de tareas de varios pasos
- Generación y depuración de código
- Análisis y visualización de datos
- Invocación automática de herramientas
- Fuerte soporte de implementación local/local
El objetivo de Moonshot es ofrecer un servicio completo “agente abierto” Plataforma de inteligencia artificial que permite a los desarrolladores e investigadores crear sistemas capaces de invocar herramientas externas y realizar tareas complejas de forma proactiva.
¿Por qué se lanzó Moonshot AI? Kimi K2?
Entorno de mercado y estructura competitiva
En China, a medida que DeepSeek, Baidu, Alibaba, Tencent y otros intensificaron la competencia, Moonshot tuvo presencia temporalmente en los campos de análisis y búsqueda de texto mediano y largo en 2024. Sin embargo, debido a la expansión de DeepSeek, que primero tuvo un modelo de bajo costo, la clasificación de los usuarios activos mensuales de la aplicación Kimi cayó de los tres primeros al séptimo lugar a principios de 2025.
Por esta razón, para volver a llamar la atención, Moonshot ha decidido adoptar una estrategia de código abierto para un modelo que pueda utilizarse en el mercado global. La empresa busca lograr tanto rendimiento como accesibilidad, haciendo referencia a las estrategias adoptadas por Meta (LLaMA, etc.).
¿Por qué código abierto?
Las principales empresas estadounidenses de IA (OpenAI, Google, etc.) tienden a operar sus modelos más recientes de forma cerrada. Mientras tanto, importantes empresas chinas han adoptado el código abierto, y Moonshot continuará con esta tendencia. El código abierto ofrece las ventajas de una mayor fiabilidad, la expansión del ecosistema de desarrolladores y el fortalecimiento del poder de marca internacional.
¿Cómo es Kimi K2 ¿diseñado?
Arquitectura del Ministerio de Educación
“Kimi K2” es una estructura MoE con un total de 1 billón de parámetros. Para cada entrada, se activa un subconjunto de 32B y se seleccionan 8 expertos de entre 384. Esto permite cálculos extremadamente eficientes en comparación con el número de parámetros.
Optimizador MuonClip
La tecnología patentada de Moonshot, "MuonClip", es un nuevo método de optimización que elimina la inestabilidad, un problema en el entrenamiento de modelos a escala billonaria. Esto evita la necesidad de reentrenamientos millonarios y logra estabilidad y rentabilidad en el entrenamiento.
Autosupervisión basada en tareas
- Kimi‑K2 no solo se entrena con texto estático: practica con tareas simuladas (redacción de informes, corrección de código, generación de gráficos, creación de páginas web).
- Genera sus propias muestras de entrenamiento y utiliza un modelo evaluador secundario para puntuar sus resultados, refinando iterativamente sus capacidades.
Planificación autónoma y uso de herramientas
- Planifica procedimientos de varios pasos (por ejemplo, “analizar salarios por ubicación → trazar resultados → escribir comentarios”) y decide qué herramienta o API llamar en cada paso, actuando como un agente inteligente compacto.
Implementación de agente fácil de usar para desarrolladores
- Funciona de inmediato con simples llamadas API o inferencia local, sin necesidad de middleware complejo ni canales de orquestación.
Conjunto completo de habilidades
- Código: lectura/escritura/depuración, refactorizaciones entre archivos, pruebas automatizadas
- Matemáticas:álgebra, geometría, probabilidad, estadística a un nivel cercano al GPT‑4
- Análisis de Datos: razonamiento tabular, gráficos, informes interactivos
- Generación web: salidas directas de datos a HTML/JS/página
- Automatización CLI: soporte completo de comandos de terminal con lógica de reintento
¿Cuál es el rendimiento de Kimi K2?
Rendimiento de referencia
- Supera a GPT‑4.1 y Claude Sonnet en múltiples pruebas de código.
- Lee, modifica y depura bases de código de múltiples archivos; puede portar proyectos automáticamente (por ejemplo, Flask → Rust) o generar aplicaciones web completas.
Además, logró una puntuación muy alta del 97.4% en el MATH-500 (prueba de referencia de matemáticas) y también demostró sus puntos fuertes en la prueba de referencia de utilización de herramientas “basada en agentes”.
Equilibrio entre rendimiento y precio
Moonshot ha introducido un sistema de precios que considera OpenAI y Anthropic, con tarifas de uso de API de $0.15 por cada millón de tokens de entrada y $1 por cada token de salida. Atrae a clientes corporativos con una estrategia de bajo costo y alto rendimiento.
¿Cómo le puedo Kimi K2 ¿ser usado?
Uso
- Host modelo de código abierto (Base/Instruir) en su propio entorno. * Llamar desde una aplicación usando API utilizando protocolo compatible con OpenAI/Anthropic.
Los puntos de control del modelo se publican en Hugging Face y otros sitios. Se recomiendan vLLM, SGLang, KTransformers y TensorRT-LLM como motores de inferencia.
Ejemplo de uso simple
Finalización del chat (Ejemplo de modelo de instrucción):
client.chat.completions.create(
model="kimi-k2-instruct",
messages=[{"role":"system","content":"You are Kimi..."},
{"role":"user","content":"Introduce yourself"}],
temperature=0.6,
max_tokens=256
)
Llamada de herramienta También es posible:
tools=
client.chat.completions.create(..., tools=tools, tool_choice="auto")
La configuración anterior permite el uso autónomo de la herramienta durante la conversación.
Dónde puedo conseguir Kimi K2?
- El modelo y el código están disponibles en Repositorio GitHub.
- También se puede utilizar en el Plataforma Moonshot a través de la API.
- Envoltura para infraestructura externa como Abrazando la cara También está disponible, lo que facilita la creación de un entorno de desarrollo avanzado.
Cuanto cuesta Kimi K2 ?
Precio de la API:
- $0.15 por cada millón de tokens de entrada (acceso a caché)
- $0.60 por cada 1 millón de tokens de entrada (error de caché)
- $2.50 por cada millón de tokens de salida
Libre para autoalojamientoSin embargo, se requieren costos de servidor y GPU. La optimización de costos es posible seleccionando un motor de inferencia.
Ambiente competitivoEn comparación con OpenAI y Anthropic, se establece con énfasis en la superioridad en términos de rendimiento frente al precio.
¿Qué cambiará con la introducción de Kimi K2?
1. Propagación de una IA a gran escala y rentable
El efecto de MuonClip, que suprime la aparición de enormes costos de capacitación, puede hacer posible que los usuarios generales y las pequeñas y medianas empresas manipulen modelos MoE a gran escala.
2. Mejora de la calidad mediante la expansión del ecosistema
El código abierto permite a investigadores y desarrolladores de todo el mundo participar y desarrollar aplicaciones y mejoras. El objetivo es lograr mejoras de calidad acumulativas mediante conjuntos de datos compartidos, bifurcaciones y comunidades.
3. Ampliación de las aplicaciones a la implementación social
La función de “agente” de Kimi K2-Instruct allana el camino para herramientas de IA altamente prácticas que pueden usarse no solo para chatear y buscar, sino también para automatización, generación de informes, asistencia en el desarrollo de software, etc.
Primeros Pasos
CometAPI es una plataforma API unificada que integra más de 500 modelos de IA de proveedores líderes, como la serie GPT de OpenAI, Gemini de Google, Claude de Anthropic, Midjourney, Suno y más, en una única interfaz intuitiva para desarrolladores. Al ofrecer autenticación, formato de solicitudes y gestión de respuestas consistentes, CometAPI simplifica drásticamente la integración de las capacidades de IA en sus aplicaciones. Ya sea que esté desarrollando chatbots, generadores de imágenes, compositores musicales o canales de análisis basados en datos, CometAPI le permite iterar más rápido, controlar costos y mantenerse independiente del proveedor, todo mientras aprovecha los últimos avances del ecosistema de IA.
Los desarrolladores pueden acceder API de Kimi K2(kimi-k2-0711-preview)a través de CometAPIPara comenzar, explore las capacidades del modelo en el Playground y consultar el Guía de APIPara obtener instrucciones detalladas, consulte la sección "Antes de acceder, asegúrese de haber iniciado sesión en CometAPI y de haber obtenido la clave API". CometAPI Ofrecemos un precio muy inferior al oficial para ayudarte a integrarte.
Resumen: es Kimi K2 ¿Un símbolo de una nueva era de la IA?
El modelo "Kimi K2" de Moonshot AI combina los elementos de la IA de próxima generación: código abierto, MoE a gran escala, entrenamiento rentable y agenteización. Cabe destacar su amplia distribución a bajo precio, a la vez que muestra un excelente rendimiento en generación de código, matemáticas e integración de herramientas.
Esta estrategia va más allá de la simple divulgación tecnológica y tiene el potencial de promover el diálogo y la colaboración entre investigadores, desarrolladores y empresas, y convertirse en el estándar para la IA de código abierto. También podría representar una oportunidad para que Moonshot AI, y las empresas chinas en su conjunto, recuperen una ventaja competitiva internacional.