La startup china Moonshot AI, con sede en Pekín y respaldada por Alibaba y Tencent, lanzó el 6 de noviembre su modelo de inteligencia artificial Kimi K2 Thinking, que ha logrado superar a sistemas de frontera como GPT-5 de OpenAI y Claude Sonnet 4.5 de Anthropic, según pruebas de referencia independientes.
Con una valoración de 3.300 millones de dólares, Moonshot AI presentó un modelo de código abierto que alcanzó un 44,9% en la prueba Humanity’s Last Exam, superando el 41,7% atribuido a GPT-5. En otras métricas clave, como BrowseComp y Seal-0, logró puntuaciones de 60,2% y 56,3% respectivamente, posicionándose como líder en capacidad de navegación y razonamiento.
Diversas evaluaciones han demostrado que Kimi K2 Thinking supera a GPT-5 y Claude Sonnet 4.5 (Thinking) en tareas de búsqueda, navegación web con agentes y recolección de información utilizando únicamente texto.
Un modelo rentable y eficiente
Kimi K2 Thinking utiliza una arquitectura de mezcla de expertos con un billón de parámetros totales y activación selectiva de 32 mil millones por inferencia. Entrenado con cuantización INT4, duplica la velocidad de generación manteniendo un rendimiento competitivo.
Según el South China Morning Post, el modelo fue desarrollado con un costo estimado de 4,6 millones de dólares, cifra considerablemente menor a la de sus competidores. Esto ha generado debate en la industria sobre la eficiencia de los desarrollos de IA en China frente a los de Estados Unidos.
Código abierto y presión sobre el mercado
El modelo se distribuye bajo Licencia MIT Modificada, con condiciones específicas para su uso comercial a gran escala. Thomas Wolf, cofundador de Hugging Face, destacó en X que se trata de otro caso en que un modelo abierto supera a uno cerrado, similar al “momento DeepSeek”.
Kimi K2 Thinking también se destacó en pruebas de agentes, obteniendo una precisión del 93% en Tau-2 Bench Telecom, según la consultora Artificial Analysis. No obstante, algunos expertos, como Nathan Lambert del Instituto Allen para la IA, sugieren que aún persiste una brecha de entre cuatro a seis meses con los modelos cerrados más avanzados.
Avance chino y cambio en la narrativa global
Zhang Ruiwang, arquitecto de sistemas en Pekín, explicó que la competitividad china en IA se apoya en la rentabilidad, dado que aún no iguala en rendimiento bruto a los mejores modelos estadounidenses. En tanto, Zhang Yi, de iiMedia, afirmó que los costos de entrenamiento en China han caído drásticamente gracias a innovaciones en arquitectura y uso de datos de alta calidad.
Moonshot AI se suma así a startups como DeepSeek, Qwen y Baichuan, que con estrategias de código abierto y eficiencia de costos están desafiando la narrativa de supremacía tecnológica de EE.UU.
El futuro de esta competencia global depende no solo del desarrollo de modelos, sino también de decisiones estratégicas sobre fabricación de hardware y acceso a infraestructura de IA, en un contexto donde asociaciones como la de Tesla e Intel podrían redefinir el panorama.
