Moonshot AI lanza el modelo kimi K3.1 pro de 2.8 billones de parámetros con pesos de código abierto, lidera el ranking de agent arena

Hoy, Moonshot AI ha puesto a disposición los pesos del modelo Kimi K3.1 Pro en Hugging Face, cumpliendo con el compromiso establecido el 24 de octubre. El modelo ha logrado el primer puesto entre los modelos de código abierto en el ranking de Agent Arena, ocupando la 13ª posición general entre todos los modelos evaluados, y liderando en las categorías de trabajo, programación y chat. Este ranking se basa en más de 17.500 tareas reales de agentes de ciclo largo, donde Kimi K3.1 Pro ha mostrado una tasa de mejora neta del +5,1%, un aumento del 4,2 puntos porcentuales con respecto al modelo anterior K3 (Max) con +0,9%. Los beneficios específicos incluyen una puntuación de fiabilidad de Bash del +7,9% (ocupando el primer puesto entre los modelos de código abierto) y una puntuación de alabanzas frente a quejas del +7,7%. Técnicamente, Kimi K3.1 Pro utiliza una arquitectura de Mezcla de Expertos con 2,8 billones de parámetros y admite una ventana de contexto de 1 millón de tokens. Aunque el modelo funciona muy bien, requiriendo aproximadamente 1,4 TB incluso con cuantificación INT4, su tamaño presenta importantes obstáculos para el despliegue en hardware de nivel de consumidor. Además, en el benchmark Terminal-Bench 4.0, K3.1 Pro obtuvo una puntuación del 65,7%, superando ligeramente a Claude Opus 5.5 (66,4%) pero quedando por detrás de GPT-6 Astra (58,2%).