La arena · análisis de modelo de IA
Kimi K3
de Moonshot AI
El modelo MoE de 2,8 billones de parámetros de Moonshot que desató el “nuevo momento DeepSeek”: puntajes cercanos a la frontera a $3/$15
$15/1M out
Precio oficial de lista de la API de Moonshot para kimi-k3: $3 por millón de tokens de entrada (fallo de caché), $0,30 por millón con acierto de caché, $15 por millón de salida incluyendo el rastro de razonamiento, precio fijo en toda la ventana de 1M de tokens (sin niveles según longitud). Mismo precio de $3/$15 en OpenRouter (el precio de caché no se muestra ahí). Un aumento de 3 veces respecto a los $0,95/$4 de Kimi K2.6. Verificado en platform.kimi.ai/docs/pricing/chat-k3 en julio de 2026.
Moonshot AI
1M tokens
$3/1M in
$15/1M out
text, vision, video input
No
¿Qué es Kimi K3?
Lanzado el 16/07/2026 por Moonshot AI, con sede en Pekín, y presentado en la World AI Conference de Shanghai. Kimi K3 es un modelo de Mezcla de Expertos (MoE) de 2,8 billones de parámetros (896 expertos, 16 activos por token) con una ventana de contexto de 1M de tokens y entrada nativa de texto, imagen y video. Con el ID de API kimi-k3, cuesta $3 por millón de tokens de entrada ($0,30 en caso de acierto de caché) y $15 por millón de salida, un precio fijo en toda la ventana de contexto, también disponible en OpenRouter. Alcanzó el puesto número 3 en el Artificial Analysis Intelligence Index al lanzamiento, comparable a Claude Opus 4.8 y GPT-5.5, lo que generó titulares sobre un “nuevo momento DeepSeek” y una caída en el sector de los semiconductores. Se anunciaron pesos abiertos (alrededor de 594 GB, MXFP4) para el 27/07/2026; aún no publicados al momento de esta ficha, bajo una licencia de tipo Modified-MIT esperada pero no confirmada.
Kimi K3: pros y contras
Pros
- Puesto número 3 en el Artificial Analysis Intelligence Index (57) al lanzamiento, comparable a Claude Opus 4.8 y GPT-5.5: el laboratorio chino que más se ha acercado a la frontera cerrada estadounidense
- 93,4% en SWE-bench Verified con el arnés independiente de Vals AI (GPT-5.6 Sol: 96,2%, Claude Fable 5: 95,0%) y puesto número 1 en el Frontend Code Arena de Arena.ai con 1679 puntos, por delante de Fable 5
- 93,5% en GPQA Diamond (entre el 92,6% de Fable 5 y el 94,1% de GPT-5.6), 96,1% en AIME 2025, y un Elo de 1668 en trabajo agéntico de GDPval-AA v2, solo detrás de Fable 5
- Perfil agéntico sólido: puesto número 1 en flujos de trabajo SaaS de AutomationBench-AA (53%), navegación autónoma de largo horizonte en terminal y repositorio mediante Kimi Code, y cerca de un 21% menos de tokens de salida que K2 con más inteligencia
- $3/$15 por millón de tokens (la entrada baja a $0,30 con acierto de caché), precio fijo en toda la ventana de 1M de tokens: aún muy por debajo de los precios de la frontera cerrada estadounidense, con una API compatible con OpenAI y disponibilidad en OpenRouter
- Entrada multimodal nativa (texto, imagen, video) y pesos abiertos anunciados para el 27/07/2026 bajo una licencia esperada de tipo Modified-MIT, lo que lo posiciona como el primer modelo de frontera de pesos abiertos de clase 3 billones de parámetros
Contras
- Un salto de precio de 3 veces respecto a Kimi K2.6 (de $0,95/$4 a $3/$15), lo que lo convierte en el modelo chino más caro lanzado hasta ahora, al precio de lista de Claude Sonnet 5: la era de “10 veces más barato que los modelos estadounidenses” terminó (alza documentada por Simon Willison)
- Lento: 33 tokens de salida por segundo, en el puesto 145 de 190 modelos en Artificial Analysis, poco apto para uso interactivo
- La tasa de alucinación subió de 39% (K2.6) a 51% en AA-Omniscience, ya que el modelo ahora intenta responder donde antes se habría negado (Fable 5 se ubica en un nivel comparable de 54,9%)
- Censura política en temas sensibles en mandarín (evade preguntas sobre Xi, el PCCh, Tiananmen) y jurisdicción de Pekín para los datos de la API, un obstáculo de cumplimiento para muchos despliegues empresariales y de la UE; el UK AISI/CAISI también encontró que sus salvaguardas de ciberseguridad no lograron bloquear intentos de desarrollo de exploits durante las pruebas
- “Pesos abiertos” que por ahora son teóricos para la mayoría: alrededor de 594 GB en MXFP4 nativo, que requieren un centro de datos multi-GPU para autoalojarlo, y los pesos (además de la licencia final) seguían sin publicarse al momento de esta revisión
El veredicto de la arena
Kimi K3 es el argumento más contundente hasta ahora de que la frontera ya no es exclusivamente estadounidense: puesto número 3 en Artificial Analysis, puntajes de primer nivel en GPQA y SWE-bench Verified, y el mejor ranking del sector en la arena de código frontend, todo a aproximadamente la mitad o un tercio de los precios de la frontera cerrada estadounidense. Elegirlo para codificación agéntica, trabajo frontend y automatización SaaS, donde sus benchmarks son más sólidos, o si la hoja de ruta contempla autoalojar un modelo de clase frontera una vez publicados los pesos. Evitarlo para productos interactivos (33 tokens por segundo es lento), para cualquier cosa que involucre contenido políticamente sensible o requisitos estrictos de residencia de datos en la UE (censura en mandarín, jurisdicción de Pekín), y para búsquedas de alta precisión, donde su tasa de alucinación del 51% en AA-Omniscience exige una capa de verificación. Los equipos obsesionados con el costo deben notar que DeepSeek V4 todavía entrega muchos más tokens por dólar: la propuesta de K3 es la máxima capacidad por dólar, no el token más barato.
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Mejores alternativas a Kimi K3
Todas las alternativasEl modelo más rápido de Anthropic: cerca del 90 % de la destreza de codificación de Sonnet 4.5 a $1/$5 por millón de tokens, contexto de 200K.
La actualización de Opus de julio de 2026 de Anthropic: una inteligencia cercana a Fable 5 a la mitad del precio, con el mismo costo de $5/$25 que Opus 4.8.
El buque insignia de clase Mythos de Anthropic (junio de 2026): 80,3 % en SWE-bench Pro, 11 puntos por delante de todos los demás modelos frontera
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Lo que dice la multitud
“Tried it for our knowledge-base assistant and the hallucination rate is real: it confidently invented two API endpoints in one afternoon. 33 tokens per second on top of that. Back to waiting for the open weights to fine-tune.”
“Our Zapier-style automation stack runs on it now. Tool orchestration that GPT-5.5 fumbled works reliably, and the cache-hit pricing makes repeated workflows genuinely cheap.”
“The Frontend Arena ranking is deserved. Gave it the same dashboard spec I gave Fable 5 and K3's React came out cleaner, with fewer invented props. At $3/$15 through OpenRouter it was a drop-in swap.”
Kimi K3: preguntas frecuentes
¿Cuánto cuesta Kimi K3 por millón de tokens?
Kimi K3 cuesta $3/1M in por millón de tokens de entrada y $15/1M out por millón de tokens de salida. Precio oficial de lista de la API de Moonshot para kimi-k3: $3 por millón de tokens de entrada (fallo de caché), $0,30 por millón con acierto de caché, $15 por millón de salida incluyendo el rastro de razonamiento, precio fijo en toda la ventana de 1M de tokens (sin niveles según longitud). Mismo precio de $3/$15 en OpenRouter (el precio de caché no se muestra ahí). Un aumento de 3 veces respecto a los $0,95/$4 de Kimi K2.6. Verificado en platform.kimi.ai/docs/pricing/chat-k3 en julio de 2026.