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Noticias de IA · Actualizado 14 min de lectura

Kimi K3.1 Pro: el modelo abierto más potente hasta hoy, pero no el Opus barato que te prometen

Kimi K3.1 Pro frente a Opus 5.5, GPT-6 Astra y GPT-6.1 Sol: cuarto en el índice independiente, más barato en 3D y por detrás en trabajo real. Y el briefing a influencers.

Shahaf PlatinPlatin Digital · OpenAI Select Partner

Kimi K3.1 Pro: el modelo abierto más potente hasta hoy, pero no el Opus barato que te prometen
Ilustración generada con IA

23 de octubre de 2026, pocas horas después del lanzamiento

El feed se llena de videos: un cohete que despega, una piscina en una azotea al atardecer, una mano robótica que se despieza en 2317 partes. Todos hechos con Kimi K3.1 Pro, y muchos repiten el mismo mensaje: es Opus 5.5, pero en código abierto y varias veces más barato.

Esa misma noche, un usuario de X publica una captura de lo que parece un briefing de Moonshot para influencers. Una de las líneas: «Por favor, no usen la etiqueta de colaboración pagada».

El modelo es bueno de verdad. Lo difícil es saber qué videos eran una prueba y cuáles, publicidad.

Kimi K3.1 Pro es el nuevo modelo insignia de Moonshot AI, una empresa china de IA, y salió el 23 de octubre de 2026. Revisé los datos oficiales, la medición independiente disponible y decenas de pruebas de desarrolladores, y descarté las que parecen parte de la campaña. El modelo en sí todavía no lo he probado con tareas de clientes. Un término que se repetirá en el artículo: Moonshot promete publicar antes del 4 de noviembre los «pesos», es decir, el propio archivo del modelo, para que otras empresas también puedan ejecutarlo.

Mi opinión, de un vistazo

#4El modelo abierto más potente hasta hoy55 puntos en el índice independiente, frente a 58 de Opus 5.5
Hasta ×20Más barato que Opus en demos visualesEntre 3,5 y 20 veces menos en la misma tarea. En la mayoría de las pruebas, Opus sigue siendo más bonito
36Por detrás en trabajo realEn la prueba de 105 bugs: Opus 41,7, DeepSeek 42,7
EsperarQué significa para un negocioAl menos hasta el 4 de noviembre, cuando el modelo debería abrirse y otras empresas lo ejecutarán

Mi opinión: un candidato serio, no un sustituto

Es la prueba de que un modelo abierto puede llegar al cuarto puesto mundial. Los siguientes modelos abiertos sacaron 45. Kimi sacó 55, solo tres puntos por debajo del líder. Hasta quien no lo use saldrá ganando: cuando un modelo así se puede descargar, los proveedores compiten en precio y crece la presión sobre OpenAI, Anthropic y Google para bajar los suyos.

Dónde está Kimi: índice de Artificial Analysis

Puntuación más bajaEl líder

58: Claude Opus 5.5

56: Claude Sonnet 5.5, Muse Wonder Full

55: Kimi K3.1 Pro

53: Gemini 4 Argon, GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1

52: GPT-6.1 Sol

45: DeepSeek 1017 y GLM-5.3, los siguientes modelos abiertos

Fuente: Artificial Analysis, 24 de octubre de 2026. Kimi es cuarto de 215 modelos.

Lo que decía el feed y lo que se midió

«Opus 5.5 en código abierto»Tres puntos por debajo de Opus en el índice y detrás en la mayoría de las pruebas. La excepción: el trabajo autónomo en el ordenador
«5 veces más barato»La mitad del precio de Opus por token y en torno a un tercio por tarea
«Código abierto»Todavía no. Los pesos están prometidos para el 4 de noviembre

Y si tienes un agente, hay otro problema: GPT-6.1 Sol cobra exactamente lo mismo por token y termina una tarea por un tercio del coste.

Qué es Kimi K3.1 Pro, en un minuto

Es el Kimi K3 de julio tras otra gran ronda de entrenamiento, no un modelo nuevo desde cero. Según Moonshot, destaca sobre todo en crear proyectos completos de código, en 3D y en tareas financieras.

$2por millón de tokens que lee y 10 dólares por millón que escribe. La mitad que Opus 5.5
1Mtokens que lee de una vez, sin recargo por textos largos
×2versión de 2 a 3 veces más rápida, al doble de precio
Lo más caropor defecto: piensa al máximo antes de cada respuesta. Se puede bajar, no apagar

Fuentes: página de precios y blog de lanzamiento de Moonshot, a 24 de octubre de 2026. Qué es un token lo explicamos en qué es un token.

La medición independiente: inteligente, pero no barato por tarea

Artificial Analysis, una empresa que mide modelos de forma independiente, lo evaluó el día del lanzamiento. Es la única gran medición disponible por ahora. La puntuación es excelente, pero el coste por tarea cuenta otra historia:

Cuánto cuesta una tarea media y qué puntuación saca

Claude Opus 5.5 · puntuación 58
$5.98
Kimi K3.1 Pro · puntuación 55
$2.11
Gemini 4 Argon · puntuación 53
$1.99
Opus 5.5, razonamiento reducido · puntuación 54
$1.82
GPT-6.1 Sol · puntuación 52
$0.72
DeepSeek 1017 · puntuación 45
$0.26

Fuente: Artificial Analysis, 24 de octubre de 2026. Cada modelo en su nivel de razonamiento más alto, salvo Argon y la fila de Opus con razonamiento reducido.

Tres cifras que explican el gráfico

55KEscribe mucho, y por eso sale caro55 000 tokens por tarea, frente a 38 000 de Sol. Y pagas por cada uno
67%Trabajo autónomo en el ordenadorTareas en las que ejecuta comandos él solo. Aquí lidera: Opus sacó un 60%
30Conocimiento factualOpus, Argon y Sol sacan entre 42 y 46. Se inventa más cosas

Fuente: Artificial Analysis. Por qué importan a un negocio las invenciones de un modelo lo explicamos en qué es una alucinación de la IA.

La misma tarea, varios modelos: qué salió de verdad

Descarté todas las pruebas que repiten las frases del briefing, aunque algunas quizá sean sinceras. Me quedé con quienes también muestran derrotas o usan pruebas propias.

Cinco pruebas y quién ganó, según quien probó

Mentos y refresco de colaKimi: 0,71 dólares, 5 minutos. Opus: 2,94 dólares, 16 minutos. Opus impresiona más; Kimi rinde más por dólar
Escena en 3DKimi: unos 7,30 dólares. GPT-6 Astra: unos 86,50 dólares, en el mismo tiempo. Ganó Kimi
Cuatro escenas espacialesKimi: 1,09 dólares. Opus: 5,63 dólares. Ganó Opus, Kimi «más plano»
Castillo sobre las nubesKimi: 44 minutos. Opus: 35 minutos. Opus, «todavía imbatible»
105 bugs realesKimi: 36. Opus: 41,7. DeepSeek 1017: 42,7

Verde: ganó Kimi. Rojo: perdió. Naranja: depende de lo que se mida. Fuente: publicaciones de quienes lo probaron en X, 23 y 24 de octubre de 2026: ottollm, notjazii, hug0_plat, sakatayasha y Pawel Huryn.

Mentos y refresco de cola: menos espectacular, mucho más barato. Opus creó un géiser de 5,6 metros por 2,94 dólares. Kimi, uno de 4,4 metros por 71 centavos, en un tercio del tiempo.

Según él, Kimi es el que más rinde por dólar y Opus el que más impresiona. La comparación es suya, no nuestra.

Frente a GPT-6 Astra: 7 dólares contra 86. El mismo tiempo de trabajo, 12 veces el precio. El autor de la prueba, que la semana pasada también mostró las derrotas de DeepSeek, aquí le dio la victoria a Kimi.

Los dos modelos en su nivel de razonamiento más alto.

Frente a Opus: 5 veces más barato, «pero la calidad aún no está ahí». Con Opus, las escenas parecían de película. Con Kimi salieron planas, y las galaxias se perdían en la oscuridad.

El autor de la prueba prefirió Opus.

Frente a Opus, otra vez: «todavía imbatible». Un castillo sobre las nubes. Kimi hizo un buen trabajo, pero Opus fue más rápido y más bonito.

«Kimi hizo un buen trabajo, pero Opus sigue siendo imbatible».

Una prueba con el aviso «no patrocinado». ChrisGPT lo probó una semana antes del lanzamiento. En el tráiler que creó, Kimi quedó algo más bonito que Opus. Para el trabajo diario sigue prefiriendo Opus: «Kimi K3.1 no está al nivel de Opus 5.5, no sean ridículos». Y otro desarrollador, Ken Gray, probó el mismo prompt que uno de los videos virales, y en su caso ganó Opus.

Lo visual es bueno, pero para el trabajo diario prefiere Opus 5.5.

Dónde perdió

Bugs reales: incluso por detrás de DeepSeek. Ya conocíamos la prueba de Pawel Huryn por nuestro análisis de DeepSeek 1017: 105 bugs reales en dos proyectos. Es la tarea más parecida a lo que hace un agente en la web de un negocio. Y el resultado de Kimi varía mucho: en tres ejecuciones sacó 30, 36 y 42. En un modelo así cuesta confiar sin revisar lo que hace.

105 bugs reales: puntuación media de tres ejecuciones

DeepSeek 1017
42.7
Claude Opus 5.5
41.7
Kimi K3.1 Pro
36

Fuente: Pawel Huryn en X, 23 de octubre de 2026, todos los modelos en su nivel de razonamiento más alto. Opus sacó 39, 43 y 43 en las tres ejecuciones. El resultado de DeepSeek procede de la tabla actualizada de Huryn y por eso difiere del de nuestro análisis anterior.

«Teniendo en cuenta el precio, no veo motivo para usar este modelo».

LiveBench: por debajo de DeepSeek. LiveBench es una prueba que cambia las preguntas continuamente para que no se pueda preparar de antemano. Bindu Reddy, que la dirige, escribió que Kimi sacó menos que DeepSeek Flash. En su opinión, brilla justo en las pruebas que la empresa eligió mostrar.

«No está al nivel de Fable ni de Astra». Según ella, DeepSeek sigue siendo el mejor modelo abierto.

La campaña: qué se sabe y qué no

«Por favor, no usen la etiqueta de colaboración pagada». Moonshot no había respondido cuando publicamos el artículo, y no hemos verificado el documento por nuestra cuenta.

Qué se sabe

  • Capturas de un briefing, publicadas en X
  • La petición de no etiquetar el contenido patrocinado
  • Frases listas para usar, como «Opus 5.5 en código abierto, 5 veces más barato»
  • Esas mismas frases, palabra por palabra, en varias de las publicaciones más vistas

Qué no se sabe

  • Quién escribió el documento y si es auténtico
  • Quién lo recibió
  • Quién de los que publicaron cobró
  • Una respuesta de Moonshot

Hasta quien dice no haber recibido el briefing se enfadó. Una conocida cuenta de noticias de IA en X escribió que Moonshot «arruinó su propio lanzamiento» y que el modelo no necesitaba gente que fingiera buenas reseñas.

Tres preguntas antes de creerte el video «X destroza a Opus»

¿Hay también una derrota?Quien prueba con honestidad muestra también una tarea en la que el modelo falla
¿Hay tiempo y coste?«Increíble» sin cifras no es una prueba
¿Se parece a tu negocio?Un agente de empresa trabaja con correos, hojas de cálculo, la web y clientes, no con cohetes

Qué aporta a un negocio que tiene un agente

✓
Vale la pena probarlo yasi tu negocio se dedica a esto
  • Mucho contenido visual animado
  • Landing pages con animación
  • Simulaciones de producto en 3D
  • Modelos para impresión 3D
⏳
Esperar al 4 de noviembrey a lo que venga después
  • Los pesos abiertos
  • Más empresas que lo ejecuten
  • Un precio más bajo con ellas
  • Más mediciones independientes
✕
No cambiarpor ahora
  • Agente con GPT-6.1 Sol: costará más
  • Arreglos de web y código: Opus y DeepSeek son mejores
  • Datos personales de clientes

Si tu agente funciona con Opus o Sonnet en su nivel de razonamiento más alto, Kimi sale de 2,5 a 3 veces más barato por tarea. Pero en trabajo no visual es probable que se equivoque más, y Opus con razonamiento reducido ya cuesta menos que él. Y si buscas un ahorro grande de verdad, DeepSeek 1017 rindió mejor en las dos pruebas no visuales, por cerca de una octava parte del precio.

Dónde se guardan los datos. El servicio de Moonshot para desarrolladores y agentes opera desde Singapur, y los datos se guardan allí. Las condiciones le permiten usar el contenido para mejorar el servicio, salvo que hayas firmado otro acuerdo. Por eso yo no le enviaría datos personales de clientes. Antes de enviar datos de clientes a cualquier servicio de IA, comprueba qué exige la normativa de privacidad de tu país.

Qué cambiará después del 4 de noviembre. Así pasó con K3, la versión anterior, cuando se abrió:

  • Grandes empresas como Fireworks, Together y Amazon Bedrock empezaron a ejecutarlo.
  • Con ellas, el precio arrancó en 0,19 dólares por millón de tokens, frente a 3 dólares en Moonshot.
  • Fireworks anunció que lo ejecuta en EE. UU., sin guardar los datos.

Si vuelve a pasar, se podrá usar Kimi sin enviar datos a Moonshot.

Qué hago yo con esto

Normalmente construyo los agentes sobre Hermes Agent, una infraestructura de código abierto de Nous Research, y elijo para cada negocio el modelo que le encaja: OpenAI, Anthropic, Google, DeepSeek, Moonshot u otros. Platin Digital es OpenAI Select Partner, y eso no cambia la elección.

Por ahora, Kimi K3.1 Pro no entra en mi trabajo con clientes. Cuando el modelo se abra, otra empresa lo ejecute y lleguen más mediciones independientes, lo probaré yo mismo con contenido visual y actualizaré este artículo.

En nuestro ranking, Sigma AI Ranking, K3.1 Pro aparece en la franja «Nuevo en el ranking» y recibirá puntuación y puesto cuando lleguen las mediciones independientes.

Para comparar: Gemini 4 Argon y el regreso de Anthropic con Opus 5.5. Y cuánto cuesta un agente más allá del precio del modelo: cuánto cuesta un agente de IA para un negocio.

Preguntas frecuentes

¿Qué es Kimi K3.1 Pro?

Kimi K3.1 Pro es el modelo insignia de Moonshot AI, una empresa china de IA, y salió el 23 de octubre de 2026. Es una versión de Kimi K3 con un gran entrenamiento adicional. En el índice independiente de Artificial Analysis es cuarto, con 55 puntos, la puntuación más alta obtenida hasta hoy por un modelo que va a ser abierto. Moonshot promete publicar los pesos antes del 4 de noviembre de 2026.

¿Cuánto cuesta Kimi K3.1 Pro?

En la API de Moonshot: 2 dólares por millón de tokens de entrada, 10 dólares de salida y 0,20 dólares por texto que el modelo ya leyó. La versión Highspeed, de 2 a 3 veces más rápida, cuesta el doble. No hay recargo por textos largos ni en horas de mayor demanda. En el índice de Artificial Analysis, una tarea media costó 2,11 dólares, frente a 5,98 de Opus 5.5 y 0,72 de GPT-6.1 Sol.

¿Kimi K3.1 Pro es tan bueno como Claude Opus 5.5?

No. En el índice independiente, Opus 5.5 sacó 58 y Kimi 55. En la mayoría de las pruebas visuales de desarrolladores, Opus quedó más pulido, y en la prueba de 105 bugs reales Opus sacó 41,7 frente a 36 de Kimi. La ventaja de Kimi es el precio: en simulaciones 3D costó en las pruebas entre 3,5 y 20 veces menos.

¿Kimi K3.1 Pro es de código abierto?

Todavía no. Hoy solo funciona en los servidores de Moonshot. La empresa escribió que publicará los pesos completos antes del 4 de noviembre de 2026. La licencia de K3.1 aún no se ha publicado. La de K3 era una licencia de estilo MIT, con condiciones adicionales para empresas muy grandes.

¿Es seguro enviar a Kimi datos de mi negocio?

Según la política de privacidad de Moonshot, lo que se envía a la API se guarda en servidores de Singapur, y las condiciones de uso permiten usarlo para mejorar el servicio, salvo que exista otro acuerdo por escrito. Para contenido que de todos modos publicas en tu web, no es un problema. Para datos personales de clientes, mejor esperar a proveedores de alojamiento ajenos a Moonshot cuando salgan los pesos, o elegir otro modelo.

¿Qué pasó con los influencers y el contenido patrocinado?

El 23 de octubre, un usuario de X publicó capturas de lo que parece un briefing de Moonshot para influencers de la campaña de lanzamiento. En él se pedía a los influencers que no etiquetaran sus publicaciones como colaboración pagada y se les proponían frases como «Opus 5.5 en código abierto, 5 veces más barato». Moonshot no había respondido al cierre de este artículo, y no hemos verificado el documento por nuestra cuenta. No se sabe quién de los que publicaron cobró.

Fuentes

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