Moonshot AI presenta Kimi K3: un avance en escala, rendimiento y costo para los modelos frontera chinos

Moonshot AI ha lanzado Kimi K3, un nuevo modelo frontera que logra un rendimiento de primer nivel mientras reduce significativamente el costo de inferencia. El modelo demuestra puntuaciones competitivas en puntos de referencia como AIME, GPQA y MMLU-Pro, y utiliza una arquitectura dispersa de mezcla de expertos con 44 mil millones de parámetros activados.

Moonshot AI, la startup china detrás del asistente Kimi, ha presentado su último modelo de frontera, Kimi K3. El modelo se basa en una arquitectura Sparse Mixture-of-Experts (MoE) con un total de 123 mil millones de parámetros, de los cuales 44 mil millones se activan por token. Kimi K3 alcanza resultados de última generación en varios puntos de referencia de razonamiento, incluyendo 94,1 en AIME 2024, 89,2 en GPQA Diamond y 79,1 en MMLU-Pro. También obtiene 98,6 en MATH-500 y 65,2 en LiveCodeBench. Según Moonshot AI, el costo de inferencia de Kimi K3 es de solo 0,7 yuanes por millón de tokens de entrada, aproximadamente un centavo de dólar, lo que lo hace significativamente más barato que modelos comparables. La empresa afirma que el modelo supera a o1 de OpenAI y R1 de DeepSeek en varias métricas, al mismo tiempo que es más rentable. Kimi K3 admite una ventana de contexto de 128 mil tokens y está disponible inicialmente a través de una API, con planes de implementación en la aplicación Kimi en el futuro.

Fuente: Moonshot Kimi (GNews) — original