Evolución del modelo

  • Línea de modelos: Kimi 2.6 → Kimi 2.7 Coding (anterior, enfocado en código) → Kimi K3 (actual). 2:17
  • K3 tiene ventana de contexto de 256K (llega hasta el millón de tokens en algunos contextos). 2:17 3:05

Arquitectura

  • 2,8 billones de parámetros, arquitectura Mixture of Experts (MoE): solo activa una parte de la red según la necesidad. 2:44
  • Respecto a Kimi 2.7 (1 billón de parámetros), el tamaño se ha triplicado — de ahí la mejora notable de inteligencia. 3:05
  • Contexto ampliado hasta 1M de tokens → permite leer más archivos de un proyecto y tomar mejores decisiones. 3:05

Precio (el punto polémico)

Antes (2.7)Ahora (K3)
Input (por millón de tokens)< $1$3
Output (por millón de tokens)$0,380 aprox. (~380)$15

3:33

  • Es el modelo chino de pesos abiertos más grande hasta la fecha, y el precio lo refleja: notablemente más caro que los modelos chinos anteriores a los que se estaba acostumbrado. 3:33

Límites de uso por suscripción (ejemplo Open Code, plan GO)

  • Kimi K3: solo 110 peticiones por ventana de 5 horas. 4:10
  • Mini Max M3: 3200 peticiones. 4:39
  • GLM 5.2: 880 peticiones. 4:39
  • Kimi K3 tiene incluso menos peticiones que Grok 4.5. 4:39
graph LR
    A["Kimi 2.6"] --> B["Kimi 2.7 Coding<br/>1B parámetros"]
    B --> C["Kimi K3<br/>2.8B parámetros, MoE<br/>256K-1M contexto"]
    C -.->|"precio x varias veces"| D["$3/M input<br/>$15/M output"]