Kimi K2: La revolución de Moonshot AI en modelos de IA de código abierto
Libera el potencial de Kimi K2: la IA de código abierto que transforma la programación y la inteligencia
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¿Qué es Kimi K2?
Kimi K2 es un modelo de inteligencia artificial avanzado basado en una arquitectura de Mezcla de Expertos (MoE), lanzado por Moonshot AI para ampliar los límites de la IA. Cuenta con un billón de parámetros totales, de los cuales 32 mil millones están activos durante la inferencia. Ha sido preentrenado con 15.5 billones de tokens mediante el innovador optimizador MuonClip, sin presentar inestabilidad durante el entrenamiento. Este modelo de Kimi AI destaca en programación, razonamiento y tareas con agentes.
¿Qué hay de nuevo respecto a Kimi 1.5?
Actualización de arquitectura:
Kimi K2 utiliza una arquitectura de Mezcla de Expertos (MoE), mientras que Kimi 1.5 emplea un marco de aprendizaje por refuerzo multimodal.
Escala de parámetros:
Kimi K2 cuenta con un billón de parámetros totales, significativamente más que Kimi 1.5 (aunque no se ha especificado la cifra exacta, se presume menor).
Ventana de contexto:
Kimi K2 amplía la ventana de contexto a 2 millones de tokens, superando los 128 mil tokens de Kimi 1.5.
Datos de entrenamiento:
Kimi K2 fue preentrenado con 15.5 billones de tokens, muy por encima de los datos de entrenamiento de Kimi 1.5.
Capacidades clave de Kimi K2
Rendimiento excepcional:
Supera a Deepseek AI, Qwen 2.5 y algunos modelos propietarios en términos de rendimiento, según benchmarks como SWE-bench Verified (65.8), AIME 2025 y GPQA Diamond (75.1).
Disponibilidad de código abierto:
Los pesos del modelo y los procesos de entrenamiento son completamente de código abierto, accesibles en Hugging Face para investigación y personalización.
Admite hasta 2 millones de tokens, ideal para procesar documentos largos y tareas complejas.
Especialización en múltiples dominios:
Destaca en razonamiento general, programación, matemáticas y disciplinas STEM.
Pricing Comparison
Kimi K2: Rendimiento comparable al de Claude 4 a un coste un 80% menor.
| Modelo | Precio (por 1M de tokens) (entrada / salida) | Principales benchmarks de programación (más alto = mejor) |
|---|---|---|
| Kimi K2 | $0.60 / $2.50 | LiveCodeBench 53.7 |
| Claude 4 Sonnet | $3.00 / $15.00 | LiveCodeBench 48.5 |
| GPT-4.1 | $2.00 / $8.00 | LiveCodeBench 44.7 |
| DeepSeek-V3-0324 | $0.12 / $0.20 | LiveCodeBench 46.9 |
| Qwen3-235B-A22B (sin razonamiento) | $0.28 / $1.14 | LiveCodeBench 37.0 |
¿Tienes dudas sobre la adopción de la arquitectura DeepSeek V3 por parte de Kimi K2?
Kimi K2 es una versión ampliada de DeepSeek V3, con más expertos (384 frente a 256 en DeepSeek V3) y un mecanismo de atención latente multi-cabeza (MLA) optimizado, que escala hasta un billón de parámetros. Esta ampliación acerca su rendimiento al de modelos propietarios como Gemini o ChatGPT, manteniendo las ventajas del código abierto.
Casos de uso de Kimi K2
Análisis de datos salariales
Genealogía de modelos NLP de Stanford
Diseño del recorrido
Minecraft en JavaScript
Usa Kimi K2 a través de la API
Si eres desarrollador y quieres integrar Kimi K2 en tus aplicaciones, la plataforma Kimi ofrece una API compatible con OpenAI y Anthropic, lo que facilita la adaptación de flujos de trabajo existentes. Esta API es ideal para crear aplicaciones con agentes inteligentes y funciones avanzadas para interactuar con herramientas.
Crea una cuenta para obtener tu clave API en moonshot.ai.
Configura tu aplicación para usar la API de Kimi K2, aprovechando su compatibilidad con las interfaces de OpenAI o Anthropic.
Explora la API con funciones de llamada a herramientas para crear agentes inteligentes que puedan realizar tareas como análisis de datos, generación de código o flujos de trabajo autónomos.
Ejecuta Kimi K2 en tu propio entorno
Para usuarios avanzados e investigadores, los pesos del modelo de código abierto de Kimi K2 permiten despliegues locales, ofreciendo control total y opciones de personalización. El modelo es compatible con varios motores de inferencia de alto rendimiento para garantizar una operación eficiente.
Descarga los pesos del modelo Kimi K2 en Hugging Face.
Configura el motor de inferencia que prefieras (por ejemplo, vLLM, SGLang) siguiendo la documentación del motor.
Sigue las instrucciones detalladas de implementación disponibles en el repositorio de GitHub de Moonshot AI.
Optimiza tu configuración para que sea compatible con tu hardware. Por ejemplo, puedes usar dos N3 Ultras de 512 GB con MLX LM para cuantización a 4 bits, como lo ha hecho el usuario Ani Hunan.
Preguntas frecuentes
¿Qué es Kimi K2?
Kimi K2 es un modelo de inteligencia artificial de Mezcla de Expertos (MoE) de código abierto desarrollado por Moonshot AI, con un billón de parámetros, optimizado para programación, razonamiento y tareas con agentes.
¿En qué se diferencia Kimi K2 de Kimi 1.5?
Kimi K2 ofrece una escala de parámetros superior (1T frente a valor no especificado), una ventana de contexto más amplia (2M frente a 128k tokens) y capacidades de agentes mejoradas.
¿Cómo se compara Kimi K2 con Deepseek y Qwen 2.5?
En los benchmarks de programación y razonamiento como SWE-bench y AIME 2025, Kimi K2 supera a Deepseek V3 y Qwen 2.5-Max.
¿Kimi K2 es gratuito?
Los pesos del modelo son de código abierto y gratuitos. El uso de la API cuesta $0.15 por millón de tokens de entrada y $2.50 por millón de tokens de salida (los tokens son fragmentos de texto utilizados para procesar la información).
¿Cuáles son las principales ventajas de Kimi K2?
Gran escala de parámetros, ventana de contexto extendida, disponibilidad de código abierto y sólidas capacidades para agentes.
¿Cómo puedo acceder a Kimi K2?
Úsalo en línea en kimi.ai o intégralo vía API desde platform.moonshot.ai.