Miércoles 12 de Noviembre 2025

SUPRA VIRTUAL

¡China Lo Hace de Nuevo! Kimi K2 Thinking da de qué Hablar

¡Hola, Amigos!

Imagínate un cerebro digital que no solo responde preguntas, sino que razona como tú cuando estás pensando en serio. Eso es, en pocas palabras, lo que promete Kimi K2 Thinking. Creado por Moonshot AI, una firma china de IA, este modelo abierto al público destaca porque puede manejar cientos de pasos de razonamiento, invocar herramientas automáticas, y seguir un “hilo” largo sin perderse.

Una de las funciones que más llama la atención es su capacidad para usar hasta 200-300 “llamadas de herramienta” en una sola sesión, lo que significa que puede buscar, procesar datos, escribir código, revisar resultados… todo en secuencia, sin pausa. También es “ligero” en recursos para lo que hace: gracias a su tecnología de cuantización INT4 y contextos enormes (hasta 256 000 tokens) logra mucho sin requerir un monstruo de supercomputadora.

Entonces, ¿por qué tanto ruido? Primero, porque es open-source, algo poco común para modelos tan potentes, lo que abre el mundo de la IA “avanzada” a más personas. Segundo, porque reta la idea de que sólo las empresas gigantes pueden hacer “IA de alto nivel”: este modelo llega mostrando que quizá no se necesita un presupuesto infinito para crear algo que rinda. Tercero, porque viene justo cuando se discute que la IA debe ser más accesible, más colaborativa.

Por ahora, solo queda esperar que Kimi K2 Thinking siga evolucionando. El modelo ya demostró que tiene un enorme potencial, pero aún le falta ese “empuje final” para ponerse al tú por tú con los grandes nombres del momento como Gemini o GPT-5. Con un par de actualizaciones más, mejoras en idiomas, razonamiento y velocidad, podría convertirse en un rival digno y sólido dentro del panorama global de la inteligencia artificial. Si mantiene el ritmo, Kimi podría pasar de ser la sorpresa del año… a ser uno de los protagonistas del próximo.

En resumen: Kimi K2 Thinking es un “jugador” nuevo que apunta a cambiar las reglas del juego en inteligencia artificial. Si te interesa la tecnología, el razonamiento automático o cómo los modelos “piensan”, este modelo merece un vistazo. Y aunque quizá hoy no lo uses todos los días, es parte de ese futuro que está más cerca de lo que creías.

Si quieres saber mas de este modelo nuevo, aquí abajo te dejamos toda la información sobre Kimi K2 Thinking.

Nos vemos la próxima semana. No olviden suscribirse a nuestra newsletter y darle like a nuestras redes sociales. También no olviden en suscribirse a nuestro canal de Youtube IA Supra Virtual. ¡Nos vemos!

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Imagen generada en DALL-E

Kimi K2 Thinking

• Es un modelo de lenguaje grande (LLM) desarrollado por la empresa china Moonshot AI (con sede en Pekín).
• Técnica central: arquitectura de Mixture-of-Experts (MoE). Según la ficha técnica, el modelo tiene un total de ~ 1 billón (1 T) de parámetros (“total parameters”) pero en inferencia activa se utilizan ~ 32 mil millones (32 B) de parámetros activos.
• Ventana de contexto muy grande: es capaz de procesar hasta 256 000 tokens en su configuración más reciente (es decir, textos muy largos) sin degradar tanto.
• Está diseñado no sólo para “generar texto” sino para razonar, usar herramientas (“tool use”), realizar llamadas de función, mantener coherencia en múltiples pasos (“multi-step reasoning”), realizar tareas complejas de agente (es decir, no solo responder, sino planear, ejecutar subtareas, usar APIs, etc.).
• Cuenta con optimizaciones de eficiencia: por ejemplo, uso de INT4 cuantización (“native INT4 quantization”) para acelerar la inferencia y reducir requerimientos de memoria.

En resumen: Kimi K2 Thinking pretende ser un “modelo de pensamiento” (thinking agent) de última generación, enfocado en razonamiento profundo y tareas de agente, no solo generación de texto simple.

Características clave

Aquí las características más destacadas del modelo:

• Arquitectura: Mixture‐of‐Experts. Según la ficha técnica: 61 capas, dimensión de atención 7168, 384 expertos, se seleccionan 8 expertos por token, vocabulario de ~160K.
• Parámetros: Total ~1 T, activos ~32 B en inferencia.
• Context window (ventana de contexto): hasta 256 k tokens. Esto permite procesar conversaciones/documentos muy largos sin perder contexto.
• Deep thinking & tool orchestration: el modelo está entrenado para intercalar “cadena de pensamiento” (chain-of-thought) con invocaciones de funciones/herramientas, lo que lo hace útil para flujos más complejos.
• Secuencias largas de pasos / tool calls: se menciona que puede manejar 200–300 llamadas de herramienta consecutivas (tool calls) de forma coherente sin perder la “meta” o funcionalidad deseada.
• Eficiencia / cuantización: Soporta inferencia con precisión INT4 gracias a técnicas de Quantization‐Aware Training, lo que permite una mejora de ~2× velocidad en algunos modos sin degradar la calidad (según sus informes).
• Rendimiento en benchmarks: Tiene puntuaciones muy competitivas en varias categorías (razonamiento, codificación, agente) en comparación con otros modelos que se consideran “top”. Ejemplos:
  • En el benchmark BrowseComp (uso de herramientas, agente) con herramientas: ~60.2 % para K2 Thinking vs ~54.9 % para GPT‑5 (según la ficha)
  • En “Humanity’s Last Exam” con herramientas: ~44.9% para K2 Thinking.
  • En codificación/ingeniería (SWE-bench verified) sin herramientas: ~71.3% para K2 Thinking.

¿Por qué se habla tanto de este modelo?

Hay varias razones por las que “Kimi K2 Thinking” está generando bastante atención:

• Comparativa con modelos cerrados: Varios artículos señalan que K2 Thinking está “registrando nuevos récords” en ciertos benchmarks de razonamiento, codificación y agente, y que esto ocurre incluso superando modelos “cerrados” de compañías grandes (o al menos acercándose mucho) lo cual para un modelo “open” es relevante.
• Accesibilidad / open‐source: Aunque “open source” puede tener matices, el hecho de que Moonshot haya liberado pesos (o al menos un modelo accesible) e invitado a desarrolladores a experimentarlo, rompe con el paradigma de “todo lo mejor está detrás de un API cerrado y caro”. Esto apela a la comunidad de investigación y desarrolladores.
• Cambio de poder / geopolítica de la IA: Se habla de que este modelo evidencia que laboratorios fuera de EE.UU. (especialmente en China) pueden lanzar modelos de vanguardia y competir seriamente, lo cual tiene implicaciones de mercado, inversión, regulación, etc.
• Capacidades “nuevas” para agentes / tool use: El soporte para muchas (200-300) llamadas de herramienta, gran contexto, interleaving de pensamiento + funciones, es algo que hace que el modelo no sólo responda preguntas, sino “actúe” como agente más fuerte, lo cual abre nuevas aplicaciones más allá de chat simple.
• Eficiencia / costo reducido: Algunos reportes indican que el coste de entrenamiento fue relativamente bajo (una fracción de lo que muchos pensarían para modelos de este tipo) lo que sugiere que estamos entrando en una etapa en la que “menos inversión” puede conseguir más rendimiento gracias a arquitectura y optimización, lo cual entusiasma la comunidad.

Disponibilidad y cómo acceder

• El modelo está disponible públicamente en la plataforma de Hugging Face bajo el repositorio de Moonshot: “moonshotai/Kimi-K2-Thinking”.
• También la empresa ofrece acceso vía API desde su portal de plataforma (“platform.moonshot.ai/docs/guide/use-kimi-k2-thinking-model”).
• Licencia: se menciona que el modelo tiene una licencia tipo “Modified MIT” (es decir, muy permisiva, pero con ciertas condiciones para uso comercial amplio) en su página de Hugging Face.
• Integración: en “Together AI” aparece “Kimi K2 Thinking API” como modelo disponible para “chat completions”, “tool usage”, “embeddings” etc.
• En cuanto a coste, “gratis” o “open” para muchos desarrolladores aparece en diversos reportes: por ejemplo, una nota dice que Moonshot la libera “gratis” para uso desarrollador. 

¿Crees que Kimi K2 Thinking tiene potencial para ser el mejor modelo IA? Déjanos saber tus .