{"id":104904,"date":"2025-11-08T08:34:09","date_gmt":"2025-11-08T08:34:09","guid":{"rendered":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/?p=104904"},"modified":"2025-11-08T08:34:09","modified_gmt":"2025-11-08T08:34:09","slug":"creiamos-que-ningun-modelo-abierto-podria-superar-a-gpt-5-una-startup-china-demuestra-que-estabamos-equivocados","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/?p=104904","title":{"rendered":"Cre\u00edamos que ning\u00fan modelo abierto podr\u00eda superar a GPT-5. Una startup china demuestra que est\u00e1bamos equivocados"},"content":{"rendered":"
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Una startup china llamada Moonshot acaba de lanzar Kimi K2 Thinking<\/a>, un gigantesco \u00a0modelo abierto con un bill\u00f3n de par\u00e1metros que ha hecho algo que parec\u00eda casi imposible: superar a los mejores modelos propietarios de empresas como OpenAI, Google o Anthropic. Si cre\u00edamos que los modelos \u00abOpen Source\u00bb jam\u00e1s podr\u00edan competir con GPT-5, Gemini 2.5 Pro o Claude, est\u00e1bamos equivocados.<\/p>\n

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Qu\u00e9 ha pasado<\/strong>. Este \u00ablaboratorio de IA\u00bb ya hab\u00eda anunciado Kimi K2<\/a> en julio con ese tama\u00f1o gigantesco de un bill\u00f3n de par\u00e1metros, pero ahora han lanzado la versi\u00f3n \u00abThinking\u00bb con ese mismo tama\u00f1o (32.000 millones de par\u00e1metros activos, arquitectura Mixture of Experts<\/a>). Seg\u00fan sus responsables, el modelo es capaz de mantener un uso estable de herramientas ag\u00e9nticas a lo largo de entre 200 y 300 llamadas secuenciales. O lo que es lo mismo: puede encadenar largas secuencias de acciones de forma aut\u00f3noma y aparentemente sin error. Lo mejor de todo no es eso: es que supera a GPT-5 o Claude Sonnet 4.5 en diversas pruebas y cuesta mucho menos que esos modelos.<\/p>\n

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Los benchmarks<\/strong>. Los responsables de Moonshot explicaban c\u00f3mo Kimi K2 Thinking logra las puntuaciones m\u00e1s altas en Humanity’s Last Exam (conocimientos generales, 44,9%) y en BrowserComp (navegadores ag\u00e9nticos, 60,2%). Est\u00e1 casi al nivel de Claude en el test de desarollo software SWE, y tambi\u00e9n es casi el mejor en otro de esos benchmarks, LiveCodeBench v6. Es cierto que en algunos test sigue estando ligeramente por detr\u00e1s<\/a> de sus rivales \u00aboccidentales\u00bb, pero el logro es espectacular.<\/p>\n

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M\u00e1s benchmarks<\/strong>. Los responsables de Artificial Analysis han mostrado sus primeras conclusiones<\/a> tras evaluarlo con diversas pruebas. As\u00ed, destacan su comportamiento en tareas ag\u00e9nticas que simulan que el modelo est\u00e1 actuando como un agente de servicio de atenci\u00f3n al cliente. En dicha prueba obtuvo un 93% del m\u00e1ximo, superando a todos sus competidores de largo (GPT-5 Codex High obtuvo un 87%, por ejemplo). Har\u00e1n m\u00e1s pruebas, pero de momento las perspectivas son fant\u00e1sticas.<\/p>\n

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Y encima, barato<\/strong>. En CNBC indican<\/a> que entrenar el modelo cost\u00f3 4,6 millones de d\u00f3lares, una cifra rid\u00edcula teniendo en cuenta que entrenar modelos propietarios como GPT-5 cost\u00f3 unos 500 millones de d\u00f3lares<\/a> seg\u00fan las estimaciones. Usar la API de Kimi K2 Thinking es adem\u00e1s muy asequible: 0,6 d\u00f3lares por mill\u00f3n de tokens de entrada y 2,5 d\u00f3lares por mill\u00f3n de tokens de salida. GPT-5 Chat cuesta 1,25\/10 d\u00f3lares respectivamente, mientras que Claude Sonnet 4.5 cuesta 3\/15 d\u00f3lares respectivamente.<\/p>\n

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Los detalles<\/strong>. El modelo hace uso de un cuantizaci\u00f3n INT4 para mejorar su eficiencia sin comprometer apenas la precisi\u00f3n y calidad de sus respuestas. Su ventana de contexto \u2014el \u00abtama\u00f1o\u00bb de los datos que podemos introducir al realizar prompts\u2014\u00a0es de 256k, una cifra relativamente modesta para los grandes modelos pero a\u00fan as\u00ed notable. Y como buen modelo abierto, podemos descargarlo para usarlo en local… si tenemos un verdadero monstruo a nuestra disposici\u00f3n. El modelo pesa 594 GB, y por ejemplo uniendo dos Mac Studio M3 Ultra<\/a> es posible lograr hacerlo funcionar en local de forma relativamente fluida a unos 15 t\/s.<\/p>\n

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Alibaba est\u00e1 detr\u00e1<\/strong>s<\/strong>. Aunque el modelo est\u00e1 desarrollado por una startup independiente llamada Moonshot, dicha firma ha sido apoyada econ\u00f3micamente por Alibaba, que se est\u00e1 convirtiendo en una absoluta potencia en este \u00e1mbito. Ya no solo se conforma<\/a> con desarrollar sus propios modelos, que son sobresalientes (Qwen es el claro ejemplo), sino que adem\u00e1s est\u00e1 financiando el desarrollo de otros modelos como Kimi K2\/Thinking.<\/p>\n

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China y su amor por los modelos de IA abiertos<\/strong>. Durante los \u00faltimos meses hemos comprobado como China dominaba en el \u00e1mbito de los modelos de IA abiertos<\/a> \u2014que no \u00abOpen Source\u00bb\u2014. El gigante asi\u00e1tico ha adoptado una filosof\u00eda arrolladora<\/a> con modelos cada vez mejores pero que hasta ahora parec\u00edan ir varios pasos por detr\u00e1s de los grandes modelos propietarios de OpenAI, Anthropic o Google. Esto ya no es as\u00ed.<\/p>\n

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La carrera se anima<\/strong>. Este logro supone un nuevo voto de confianza para los modelos abiertos que llegan de empresas chinas. Es cierto que son enormes y eso hace muy dif\u00edcil usarlos en la pr\u00e1ctica por parte de usuarios finales, pero plantean una interesante alternativa para empres<\/p>\n

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Imagen | idnaklss<\/a> con Midjourney<\/p>\n

En Xataka | Hay muchas carreras \u00abinternas\u00bb dentro de la gran carrera de la IA. Y la del Open Source la est\u00e1 ganando Alibaba<\/a><\/p>\n<\/p><\/div>\n

Ver fuente<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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