> ## Content Index > Fetch the complete content index at: https://www.digitalbrain.news/llms.txt > Use this file to discover other available public pages before exploring further. # Kimi K3.1 Pro: la IA china que entra 4ª en el ranking mundial - URL: https://www.digitalbrain.news/noticias/kimi-k3-1-pro-moonshot-cuarto-ranking-precio/ - Published: 2026-10-26T19:28:39.000Z - Updated: 2026-10-26T19:30:09.000Z - Description: Moonshot AI, el laboratorio chino detrás de Kimi, ha lanzado Kimi K3.1 Pro, y el ranking independiente de Artificial Analysis lo coloca cuarto… - Author: Ramón Pérez Coronado - Tags: #noticias, kimi, moonshot, modelos-abiertos, benchmarks, china Moonshot AI, el laboratorio chino detrás de Kimi, ha lanzado [Kimi K3.1 Pro](https://www.kimi.ai/blog/kimi-k3-1-pro?ref=digitalbrain.news), y el ranking independiente de Artificial Analysis lo coloca cuarto en su índice de inteligencia nada más salir. Cobra 2 dólares por millón de [tokens](https://www.digitalbrain.news/guias/que-es-un-token-en-ia/) de entrada y 10 de salida, y Moonshot promete publicar los pesos completos del modelo antes del 4 de noviembre para que cualquiera lo descargue. Queda por delante de [GPT-6](https://www.digitalbrain.news/glosario/#gpt) Astra de [OpenAI](https://www.digitalbrain.news/glosario/#openai) y, según Artificial Analysis, será el mejor modelo de [pesos abiertos](https://www.digitalbrain.news/glosario/#pesos) de su tabla cuando salgan los pesos. ## Puntos clave - **Ranking:** Artificial Analysis lo estrena 4º en su Intelligence Index, con 55 puntos, y dice que pasará a liderar los modelos de pesos abiertos. - **Programación:** 65,7% en Terminal-Bench 4.0, por delante de GPT-6 Astra (58,2%) y a siete décimas de [Claude](https://www.digitalbrain.news/guias/que-es-claude-ia/) Opus 5.5 (66,4%), según Moonshot. - **Precio:** 2 $ por millón de tokens de entrada y 10 $ de salida, con un 90% de descuento en caché. - **Contexto:** ventana de 1 millón de tokens, y una variante Highspeed que responde entre 2 y 3 veces más rápido. - **Pesos abiertos:** disponibles antes del 4 de noviembre de 2026\. Hoy ya funciona en Kimi.ai, Kimi Work, Kimi Code y la API. ## Qué es Kimi K3.1 Pro Kimi K3.1 Pro es una versión reentrenada de Kimi K3, el modelo anterior de Moonshot, con mucho más cómputo dedicado al post-[entrenamiento](https://www.digitalbrain.news/glosario/#entrenamiento). Eso quiere decir que la base es la misma y lo que cambia es la fase en la que el modelo aprende a resolver tareas por refuerzo (le premian cuando acierta y le corrigen cuando falla) en cientos de dominios a la vez. Moonshot lo describe como su modelo "de clase 3T" más capaz, es decir, del orden de 3 billones de parámetros. Es enorme. Que se pueda descargar no significa que lo vayas a correr en un portátil: hace falta un clúster de [GPU](https://www.digitalbrain.news/glosario/#gpu) serio. El anuncio se organiza alrededor de tres usos: programación, diseño 3D y trabajo financiero. ## Programación y 3D: los números de Moonshot En programación, además de Terminal-Bench 4.0, Moonshot enseña su prueba interna de proyectos largos (Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon), donde pasa del 55,95% de K3 al 61,2%. Es una prueba suya, así que hay que leerla como lo que es: una mejora respecto a su propio modelo anterior. El ejemplo que cuentan es curioso. Le pidieron construir un simulador de cómo camina una persona sobre un modelo anatómico abierto con 296 piezas de esqueleto y 402 músculos. A lo largo de 167 misiones, el modelo pasó de un humano que se caía en segundos a uno que caminaba 11,2 segundos seguidos. Por el camino encontró y corrigió 36 errores en los cálculos de los músculos del hombro. En 3D saca un 92,7% en BenchCAD (reconstruir piezas en código CAD a partir de imágenes), cerca de Claude Opus 5.5 (96,2%) y GPT-6 Astra (95,9%). Puede escribir y ejecutar scripts para Blender y programas de CAD sin necesitar conectores. Kimi.ai estrena además 3D Make, para editar y descargar modelos listos para imprimir. ## Finanzas y alucinaciones Aquí está lo que más me interesa para una empresa normal. Moonshot dice que K3.1 Pro logra el mejor resultado en OfficeQA Pro v2 (64,4), una prueba de análisis de documentos financieros reales cruzando varios ficheros. Y ha bajado mucho las [alucinaciones](https://www.digitalbrain.news/guias/que-son-las-alucinaciones-de-la-ia/). En su prueba interna más dura, la tasa de afirmaciones falsas cae del 23,4% de K3 al 8,3%. La propia Moonshot avisa de que es un test de estrés, con preguntas pensadas para hacer fallar al modelo, y que esa cifra no es la tasa de error del día a día. Bien que lo digan. En su simulación de gestión de un negocio, la nota se multiplica por 4,2 frente a K3\. Otra vez: prueba interna. ## El lado de la ciberseguridad Moonshot dedica una sección entera a algo que pocos laboratorios cuentan con este detalle. Durante el entrenamiento vieron que la capacidad del modelo para encontrar y explotar fallos de seguridad subía sola, porque había contenido de ciberseguridad mezclado en los datos generales. Para la versión de pesos abiertos quitaron ese material de dos fases del entrenamiento. En su prueba interna de explotación de vulnerabilidades, el modelo sin ese filtro resolvía el 90,5% de los problemas y el K3.1 Pro final se queda en el 81%. Según Moonshot, sigue por detrás de los modelos cerrados de primera fila que llevan al menos tres meses en el mercado. Su argumento para publicarlo igual: si un modelo capaz se puede ejecutar en tu propia infraestructura, más equipos pueden auditar su propio código, incluido el software viejo que nadie revisa. Es una postura discutible, pero al menos la explican con números. ## Lo que no te cuentan los benchmarks: gasta muchos tokens Artificial Analysis da dos avisos que conviene leer antes de cambiar nada. El primero, que es lento: unos 50 tokens por segundo. El segundo, que es muy verboso. Para pasar su índice generó 150 millones de tokens, cuando la mediana de modelos comparables está en 81 millones. Eso importa por el precio. Un modelo barato por token que escribe el doble puede salir igual de caro por tarea terminada. Artificial Analysis calcula 2,11 dólares de media por tarea de su índice. Según The Rundown, el precio por token es una quinta parte del de GPT-6 Astra. La comparación buena, la que yo haría, no es por token sino por trabajo hecho. ## Dónde se puede usar ya - **Kimi.ai y apps móviles** (iOS, Android y HarmonyOS). - **Kimi Work**, la app de escritorio, desde la versión 3.1.0, para Windows y Mac con chip Apple. - **Kimi Code**, eligiendo el modelo con el comando \`/model\`. - **API**, con los nombres \`kimi-k3.1-pro\` y \`kimi-k3.1-pro-highspeed\`. Moonshot ofrece retención cero de datos para clientes de API. - **Empresas:** en Kimi Enterprise viene apagado por defecto y lo tiene que activar el administrador. No es la primera vez que hablamos de Moonshot este otoño: en septiembre OpenAI [señaló a Moonshot al frenar la destilación de sus modelos](https://www.digitalbrain.news/noticias/openai-destilacion-moonshot-kimi-razonamiento/). Y la presión en precio viene de todos lados, como contamos cuando [OpenAI y Anthropic bajaron precios hasta un 80%](https://www.digitalbrain.news/noticias/openai-anthropic-bajan-precios-80-por-ciento-por-que/). ## Por qué importa Cada vez que un modelo abierto se acerca tanto a los mejores, baja el precio de la IA para todos. Si en tu empresa pagáis mucho por un modelo de primera para tareas repetitivas (clasificar correos, extraer datos de facturas, resumir informes), tiene sentido probar K3.1 Pro en esa tarea concreta y medir lo que cuesta cada tarea terminada, no cada token. Y el día que salgan los pesos, cualquier empresa con infraestructura podrá ejecutarlo en sus propios servidores, con los datos sin salir de casa. Para sectores con datos sensibles, eso pesa más que dos puntos de [benchmark](https://www.digitalbrain.news/glosario/#benchmark). Eso sí, antes de meter datos de clientes en un modelo chino por API, que lo mire alguien de legal. Fuente original: [kimi.ai](https://www.kimi.ai/blog/kimi-k3-1-pro?ref=digitalbrain.news) --- **Relacionado** [![OpenAI frena la destilación de sus modelos y señala a Moonshot](https://storage.ghost.io/c/6d/e3/6de31f63-d0a8-45df-9c6a-481016520347/content/images/size/w300/format/webp/2026/09/openai-destilacion-moonshot-kimi-razonamiento.png)OpenAI frena la destilación de sus modelos y señala a Moonshot](https://www.digitalbrain.news/noticias/openai-destilacion-moonshot-kimi-razonamiento/)[![China investiga a DeepSeek y Moonshot por fugas de datos a Claude](https://storage.ghost.io/c/6d/e3/6de31f63-d0a8-45df-9c6a-481016520347/content/images/size/w300/format/webp/2026/09/china-investiga-deepseek-moonshot-fuga-datos-anthropic.jpg)China investiga a DeepSeek y Moonshot por fugas de datos a Claude](https://www.digitalbrain.news/noticias/china-investiga-deepseek-moonshot-fuga-datos-anthropic/)[![Meta libera Muse Spark Open, un modelo abierto que corre en Mac](https://storage.ghost.io/c/6d/e3/6de31f63-d0a8-45df-9c6a-481016520347/content/images/size/w300/format/webp/2026/10/meta-muse-spark-open-pesos-abiertos-816b-mac.png)Meta libera Muse Spark Open, un modelo abierto que corre en Mac](https://www.digitalbrain.news/noticias/meta-muse-spark-open-pesos-abiertos-816b-mac/)