Moonshot publica los pesos de Kimi K3.1 Pro en Hugging Face, tal como prometió para el 4 de noviembre

Moonshot AI ha cumplido su palabra. El 4 de noviembre de 2026, la fecha límite que se había fijado en el lanzamiento, la empresa china publicó en Hugging Face los pesos completos de Kimi K3.1 Pro, su modelo insignia lanzado el 23 de octubre. Señalamos esta promesa en nuestro artículo sobre su entrada en el Intelligence Index: ahora se ha verificado. K3.1 Pro se convierte así en uno de los modelos descargables más grandes hasta la fecha.

Qué se ha publicado

La ficha del modelo describe un Mixture-of-Experts de 2,8 billones de parámetros, con 104 000 millones activos por cada token, distribuidos entre 896 expertos (16 consultados por token). El contexto alcanza 1 048 576 tokens, es decir, un millón, y el modelo admite texto e imágenes gracias a un codificador visual de 401 millones de parámetros. En comparación con Kimi K3, Moonshot ha sustituido sus capas de atención completa por una atención dispersa inspirada en DeepSeek, para gestionar mejor los contextos extensos.

Los pesos se entregan ya cuantizados (MXFP4 para los pesos, MXFP8 para las activaciones), un formato contemplado desde el entrenamiento y no mediante una compresión posterior. A pesar de ello, el repositorio pesa aproximadamente 1,56 TB en total según la lista de archivos de Hugging Face: dista mucho de ser un modelo que pueda ejecutarse en un ordenador de sobremesa. Moonshot recomienda tres motores de inferencia, vLLM, SGLang y TokenSpeed, y mantiene su API (kimi-k3.1-pro) para quienes no deseen alojarlo.

Una licencia abierta con dos salvaguardas

La «Kimi K3.1 Pro License» adopta en su mayor parte el texto de una licencia MIT: el uso, la modificación, la redistribución, la venta y la creación de derivados están autorizados de forma gratuita. Dos condiciones están dirigidas a los grandes actores:

• una empresa que revenda el acceso al modelo a través de una API (un «servicio de modelo») y supere los 20 millones de dólares en ingresos en 12 meses debe firmar un acuerdo independiente con Moonshot;
• un producto comercial que supere los 100 millones de usuarios mensuales o los 20 millones de dólares en ingresos al mes debe mostrar «Kimi K3.1-Pro» de forma visible.

Estas condiciones no se aplican ni al uso interno ni al acceso mediante los productos oficiales de Moonshot o sus socios de inferencia certificados. Para una empresa que quiera alojar el modelo para sus propios equipos, como Revolut ya hace con GLM, la licencia no representa ningún obstáculo.

Rendimiento anunciado cercano al de los mejores modelos cerrados

Moonshot presenta K3.1 Pro como un modelo muy próximo a los mejores modelos propietarios en tareas de programación y de agentes. En Terminal-Bench 4.0, reclama una puntuación de 65,7, frente a los 66,4 de Claude Opus 5.5 y los 58,2 de GPT-6 Astra; en DeepSWE v1.1, alcanza 75,5. La tabla de la ficha también muestra desventajas claras en otros ámbitos, como en HLE-Diamond (39,4 frente a 60,9 de Opus 5.5). Estas cifras proceden del desarrollador y se han obtenido con sus propios ajustes y diferentes bancos de pruebas según el modelo; solo algunas puntuaciones se han extraído de clasificaciones externas.

Capacidades de ciberseguridad reducidas deliberadamente

Un aspecto destacable es que Moonshot explica haber retirado los datos de ciberseguridad del entrenamiento de la versión de pesos abiertos. En su prueba interna de detección y explotación de vulnerabilidades, el modelo publicado resuelve el 81,0% de las tareas, en comparación con el 90,5% de una versión entrenada sin este filtrado. La compañía afirma que no desea publicar pesos que amplíen las fronteras de las capacidades ofensivas, al tiempo que reconoce que los avances generales en código también benefician a estas tareas. Estas mediciones siguen siendo internas y no han sido verificadas de manera independiente.