Kimi K2: modelo de IA gratuito que compite con GPT-5 – cómo usarlo

Moonshot AI, una startup china respaldada por Alibaba, ha presentado Kimi K2 Reasoning, un modelo de lenguaje abierto que, según la empresa, supera a OpenAI GPT-5 y a Anthropic Claude Sonnet 4.5 en ciertos benchmarks de razonamiento y navegación web. El anuncio ha reavivado el interés por alternativas gratuitas y de código abierto capaces de ofrecer rendimiento competitivo frente a ofertas comerciales de pago.

Qué es Kimi K2

Kimi K2 es un gran modelo de lenguaje (LLM) que Moonshot describe como entrenado con alrededor de 1 billon de parámetros (1 000 000 000 000), pero con una arquitectura Mixture-of-Experts que activa solo una fracción de esos parámetros en cada inferencia. En la práctica, Kimi K2 usa unos 32 000 millones de parámetros activados a la vez (32 000 000 000), lo que reduce latencia y coste de ejecución en comparación con modelos densos que emplean la mayoría o la totalidad de sus parámetros.

Rendimiento y comparativa

• Moonshot afirma que Kimi K2 supera a GPT-5 y a Claude Sonnet 4.5 en benchmarks como BrowseComp y Seal-O, orientados a evaluar razonamiento y habilidades de navegación.
• En pruebas de codificación, Kimi K2 queda por detrás de esos modelos en algunos benchmarks.
• Según un reporte de CNBC, el coste de entrenamiento de Kimi K2 habría sido de aproximadamente 4.6 millones de df3lares, una cifra inferior a la reportada para algunos competidores estadounidenses.
• Kimi K2 es de cf3digo abierto y gratuito para usuarios, frente a versiones premium de ChatGPT y Claude que cobran alrededor de 20 df3lares al mes.

Formas de acceder a Kimi K2

Hay varias maneras de probar o integrar Kimi K2, desde opciones para usuarios generales hasta alternativas para desarrolladores y empresas.

• Interfaz oficial: la forma me1s sencilla es entrar a la interfaz de chat en Kimi.com. Requiere iniciar sesif3n y, segfan la plataforma, ofrece uso ilimitado sin ledmites de token ni de tiempo.
• Hugging Face: la comunidad open source dispone del espacio « Kimi K2 Instruct » donde se pueden probar prompts directamente en el navegador. Es necesario crear una cuenta o iniciar sesif3n. Al ser infraestructura compartida, la experiencia puede ser me1s lenta en momentos de demanda alta.
• OpenRouter: para desarrolladores que buscan una API, OpenRouter permite registrarse en openrouter.ai y generar una clave de API desde el panel, facilitando integraciones programe1ticas.
• Autoalojamiento: quienes necesitan control total pueden descargar los archivos del modelo desde Hugging Face y ejecutar Kimi K2 en su propio hardware usando motores de inferencia como vLLM o SGLang.

Ventajas y limitaciones de cada opcif3n

• Interfaz web: pre1ctica y sin costes de hardware; ideal para usuarios generales que quieren probar el modelo re1pidamente.
• Hugging Face: accesible y re1pida para experimentacif3n ligera, pero su rendimiento depende de recursos compartidos.
• API (OpenRouter): adecuada para integraciones y aplicaciones; requiere gestif3n de claves y puede implicar costes de servicio segfan el proveedor.
• Autoalojamiento: me1xima privacidad y potencial mayor rendimiento, pero exige hardware potente y conocimientos te9cnicos.

Requisitos para autoalojar Kimi K2

• GPUs potentes con memoria amplia (dependiendo de la configuracif3n, varias GPUs modernas pueden ser necesarias).
• Gran cantidad de memoria RAM y almacenamiento re1pido para manejar los archivos del modelo.
• Herramientas de inferencia compatibles, por ejemplo vLLM o SGLang.
• Conocimientos en despliegue de modelos, distribucif3n de carga y optimizacif3n de latencia.

Conclusif3n

Kimi K2 representa otra propuesta competitiva en el panorama de modelos de lenguaje: ofrece un enfoque Mixture-of-Experts que busca equilibrar capacidad y eficiencia, y llega como alternativa de cf3digo abierto y gratuita. Para la mayoreda de usuarios, la via me1s pre1ctica es probar la interfaz web o Hugging Face. El autoalojamiento es una opcif3n potente pero exige inversif3n en hardware y tiempo de implementacif3n.