Hasta hace poco, hablar de modelos abiertos capaces de competir con los desarrollos de OpenAI, Google o Anthropic parecía un sueño lejano. Sin embargo, la startup china Moonshot ha logrado captar la atención global con su nuevo modelo Kimi K2 Thinking, que no solo iguala, sino que en algunas pruebas supera a GPT-5, Claude Sonnet 4.5 y Gemini 2.5 Pro. El avance ha sido tan significativo que cambia por completo el panorama de la inteligencia artificial avanzada.Qué es Kimi K2 Thinking y por qué importaKimi K2 Thinking es un modelo de lenguaje de gran escala, basado en la arquitectura Mixture of Experts. Esto significa que, aunque tiene un billón de parámetros, solo 32.000 millones se activan por consulta, lo que mejora notablemente su eficiencia sin sacrificar capacidad. A este nivel, estamos hablando de un sistema que puede tomar decisiones y ejecutar tareas de forma encadenada, como un agente capaz de mantener la coherencia en hasta 300 pasos secuenciales. Un ejemplo cotidiano de esta capacidad sería un asistente virtual que no solo responde preguntas, sino que puede hacer una reserva, confirmar disponibilidad, enviar un correo de seguimiento y guardar el evento en el calendario, todo sin perder el hilo.Resultados que sorprendenLos resultados de Kimi K2 Thinking en diferentes benchmarks han generado un gran impacto. En Humanity’s Last Exam, una prueba de conocimiento general, obtuvo un 44,9%, posicionándose como el mejor modelo hasta la fecha. En BrowserComp, una evaluación de navegación agéntica, logró un 60,2%, también líder. Incluso en pruebas de programación como SWE Bench y LiveCodeBench v6, sus resultados han sido cercanos a los mejores, destacando su competencia como asistente de desarrollo.De forma especial, en pruebas realizadas por Artificial Analysis simulando tareas de atención al cliente, el modelo alcanzó el 93% del rendimiento ideal, superando con claridad a GPT-5 Codex High, que quedó en 87%. Esto es relevante para industrias que buscan automatizar tareas repetitivas sin sacrificar calidad en la experiencia del usuario.Un modelo eficaz y asequibleUno de los aspectos más llamativos de Kimi K2 Thinking es su coste. Entrenarlo costó solo 4,6 millones de dólares, una cifra ridícula si la comparamos con los aproximadamente 500 millones que costó entrenar GPT-5, según estimaciones de CNBC. Esto no solo habla de eficiencia técnica, sino también de una estrategia de recursos sumamente optimizada.El acceso también es muy competitivo: 0,6 dólares por millón de tokens de entrada y 2,5 dólares por millón de tokens de salida, frente a los 1,25/10 dólares de GPT-5 Chat o los 3/15 de Claude Sonnet 4.5. En términos prácticos, una pequeña empresa podría automatizar procesos complejos de manera asequible usando este modelo.Innovaciones técnicas claveLa eficiencia de Kimi K2 Thinking se apoya en varias decisiones tecnológicas. Una de ellas es la cuantización INT4, una técnica que reduce el tamaño del modelo sin afectar significativamente la calidad de las respuestas. También cuenta con una ventana de contexto de 256.000 tokens, lo que permite trabajar con documentos extensos o conversaciones largas sin perder consistencia.A pesar de su complejidad, el modelo se puede ejecutar en local, siempre que se cuente con suficiente potencia. Por ejemplo, usando dos Mac Studio M3 Ultra en conjunto es posible hacer funcionar Kimi K2 Thinking de forma razonablemente fluida, procesando unos 15 tokens por segundo. Esto lo convierte en una opción viable para laboratorios de investigación o departamentos de tecnología que quieran experimentar sin depender de la nube.El papel de Alibaba en la sombraAunque Moonshot es una startup independiente, su éxito no es casual. Alibaba ha sido un inversor clave en este proyecto, y este movimiento encaja dentro de una estrategia más amplia del gigante tecnológico chino para consolidar su influencia en la inteligencia artificial. La compañía no solo desarrolla sus propios modelos, como Qwen, sino que también apoya económicamente a iniciativas externas, generando un ecosistema diverso pero alineado con sus intereses.Este respaldo ha permitido acelerar el desarrollo y puesta en marcha de modelos como Kimi, lo que también habla de una filosofía de producción rápida, iterativa y eficaz, muy distinta a los ciclos más largos que caracterizan a sus competidores estadounidenses.La nueva estrategia china con IA abiertaChina ha apostado con fuerza por los modelos abiertos, no necesariamente «Open Source», pero sí accesibles y reutilizables con ciertas condiciones. Esto ha permitido a sus empresas crecer rápido, aprender de forma colaborativa y reducir la dependencia de proveedores extranjeros. Lo que antes eran experimentos que no inquietaban a Occidente, hoy se transforman en soluciones que pueden rivalizar de tú a tú con las mejores del mercado.El caso de Kimi K2 Thinking no es un hito aislado, sino parte de una estrategia más amplia y bien coordinada. La combinación de bajo coste, alta calidad y apertura controlada es una fórmula que está empezando a dar sus frutos, planteando nuevos desafíos para las grandes tecnológicas.La competencia se intensificaSi algo demuestra Kimi K2 Thinking es que los modelos abiertos ya no son una alternativa de segunda. Su rendimiento, eficiencia y accesibilidad lo posicionan como una opción sólida tanto para empresas como para desarrolladores independientes. Aunque aún hay retos, como su tamaño o la necesidad de hardware avanzado, el modelo abre la puerta a un nuevo equilibrio en la carrera por la inteligencia artificial.La competencia ya no se limita a Silicon Valley. China ha demostrado que puede innovar, ejecutar y sorprender, y con Kimi K2 Thinking ha dejado claro que la próxima generación de IA no tiene un solo dueño.La noticia Kimi K2 Thinking: el modelo abierto chino que pone en jaque a los gigantes de la IA fue publicada originalmente en Wwwhatsnew.com por Natalia Polo.