# Kimi K3.1 Pro: qué es el nuevo modelo de pesos abiertos de Moonshot AI y qué puede aportar a tu empresa

Por Agustín Valles Moreno (CoFundador y CTO) en Nadia Solutions · El diario de Nadia · Inteligencia artificial

Publicado el 2026-10-25 · Actualizado el 2026-10-25 · https://nadiasolutions.com/blog/kimi-k3-1-pro-modelo-pesos-abiertos-moonshot

**En corto.** Kimi K3.1 Pro es el nuevo modelo de inteligencia artificial de Moonshot AI, anunciado el 23 de octubre de 2026. Ya se puede usar en la web y las apps de Kimi, en Kimi Work, en Kimi Code y por API, y la empresa publicará sus pesos completos antes del 4 de noviembre, lo que permitirá ejecutarlo en infraestructura propia.

## ¿Qué ha presentado Moonshot AI con Kimi K3.1 Pro?

Kimi K3.1 Pro es el nuevo modelo de inteligencia artificial de Moonshot AI, la empresa china detrás del asistente Kimi. Ya se puede usar en sus aplicaciones y por API, y la compañía publicará sus pesos completos antes del 4 de noviembre de 2026, según su [blog oficial](https://www.kimi.ai/blog/kimi-k3-1-pro). Cuando eso ocurra, cualquier empresa podrá ejecutarlo en sus propios servidores.

El anuncio llegó el 23 de octubre de 2026 por la tarde en hora europea, ya 24 en Pekín, como recoge el [foro oficial de Moonshot (23/10/2026)](https://forum.moonshot.ai/t/kimi-k3-1-pro-has-launched-start-exploring-now/629). Medios como [Bloomberg (23/10/2026)](https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-10-23/moonshot-debuts-first-ai-upgrade-since-its-own-deepseek-moment) y [Reuters (24/10/2026)](https://www.investing.com/news/stock-market-news/moonshot-curbs-hacking-ability-in-new-kimi-model-as-fears-grow-over-aipowered-cyberattacks-4970639) se hicieron eco del lanzamiento.

## ¿Qué es Kimi K3.1 Pro y qué trae de nuevo?

Es el primer modelo de la nueva serie Kimi K3.1. Moonshot lo describe en su [anuncio del 23/10/2026](https://www.kimi.ai/blog/kimi-k3-1-pro) como su modelo de pesos abiertos más capaz hasta la fecha dentro de la clase de 3 billones de parámetros, con una ventana de contexto de 1 millón de tokens.

La ventana de contexto es la información que el modelo puede tener presente a la vez. Una tan amplia permite procesar volúmenes muy grandes de texto de una sola vez, como explica [Reuters (24/10/2026)](https://www.investing.com/news/stock-market-news/moonshot-curbs-hacking-ability-in-new-kimi-model-as-fears-grow-over-aipowered-cyberattacks-4970639), por ejemplo contratos largos o bases de código completas, sin trocearlos tanto.

No es un modelo construido desde cero. Según el [blog de Kimi (23/10/2026)](https://www.kimi.ai/blog/kimi-k3-1-pro), es una versión post-entrenada de Kimi K3 a la que han dedicado mucho más cómputo en esa fase, sobre todo con aprendizaje por refuerzo a gran escala.

Las mejoras que destaca Moonshot en ese [mismo anuncio](https://www.kimi.ai/blog/kimi-k3-1-pro) se concentran en cuatro áreas: programación, creación 3D, investigación financiera y capacidades de agente. Un agente es un sistema que encadena pasos y herramientas para completar un encargo.

Junto al modelo principal llega una variante, Kimi K3.1 Pro Highspeed, que según la compañía es entre 2 y 3 veces más rápida, un dato que también recoge [Reuters (24/10/2026)](https://www.investing.com/news/stock-market-news/moonshot-curbs-hacking-ability-in-new-kimi-model-as-fears-grow-over-aipowered-cyberattacks-4970639).

## ¿Qué dicen los benchmarks y cuánto hay que fiarse?

Los benchmarks son pruebas para comparar modelos. Los datos de esta sección los publica Moonshot y no se han verificado de forma independiente. [Reuters (24/10/2026)](https://www.investing.com/news/stock-market-news/moonshot-curbs-hacking-ability-in-new-kimi-model-as-fears-grow-over-aipowered-cyberattacks-4970639) lo advierte expresamente al citar los resultados de su prueba interna de ciberseguridad, y la misma cautela vale para el resto de cifras.

En Terminal-Bench 4.0, una prueba de agentes de programación en tareas de terminal realistas, Kimi K3.1 Pro obtiene un 65,7 % según Moonshot, por delante del 58,2 % de GPT-6 Astra y ligeramente por detrás del 66,4 % de Claude Opus 5.5, como detalla su [blog (23/10/2026)](https://www.kimi.ai/blog/kimi-k3-1-pro).

La compañía también afirma haber reducido las alucinaciones, es decir, las respuestas inventadas que parecen ciertas. En su test interno Kimi Hallu Bench Hard, la tasa de alucinación por afirmación baja del 23,4 % de K3 al 8,3 %, según el [anuncio de Moonshot](https://www.kimi.ai/blog/kimi-k3-1-pro). La propia empresa aclara que es una prueba de estrés, con ejemplos diseñados a propósito para provocar errores, y que esas tasas no representan la tasa de error real en el uso diario.

Para una empresa, son indicios de mejora, no garantías: lo que importa es cómo se comporta el modelo con tus documentos y tus procesos.

## ¿Dónde se puede usar ya Kimi K3.1 Pro?

Desde el anuncio, el modelo está disponible en toda la familia Kimi. Esta tabla resume los canales que enumera el [blog oficial de Kimi (23/10/2026)](https://www.kimi.ai/blog/kimi-k3-1-pro):

| Canal | Para qué sirve | Detalle |
| --- | --- | --- |
| Kimi.ai y apps móviles | Uso como asistente | Web y apps para iOS, Android y HarmonyOS |
| Kimi Work | Trabajo de oficina desde el escritorio | Versión 3.1.0 o posterior, en Windows y en Mac con Apple silicon, según el [blog de Kimi](https://www.kimi.ai/blog/kimi-k3-1-pro) |
| Kimi Code | Programación asistida | Se elige el modelo dentro de la herramienta |
| API de Kimi | Integración en tu propio software | Modelos kimi-k3.1-pro y kimi-k3.1-pro-highspeed; Zero Data Retention disponible para clientes de la API |
| Kimi Enterprise | Uso dentro de una organización | Desactivado por defecto al lanzamiento; lo activa el administrador |
| Pesos completos | Ejecución en servidores propios | Se publicarán antes del 4 de noviembre de 2026, según [Moonshot](https://www.kimi.ai/blog/kimi-k3-1-pro) |

Dos detalles de la tabla interesan especialmente a una empresa. Zero Data Retention (retención cero de datos) es la opción por la que el proveedor no conserva los datos que le envías por API, y Moonshot indica que está disponible para los clientes de su API, según el [blog de Kimi](https://www.kimi.ai/blog/kimi-k3-1-pro). Y en Kimi Enterprise nadie lo usa hasta que el administrador lo habilita, lo que da margen para evaluarlo antes.

![Esquema de dónde se puede usar Kimi K3.1 Pro: ya disponible en la web y las apps de Kimi, Kimi Work, Kimi Code y la API de Kimi; en Kimi Enterprise lo activa el administrador; y en servidores propios cuando Moonshot publique los pesos, antes del 4 de noviembre de 2026](https://nadiasolutions.com/blog/img/cmvngjgs90000p707nmsbgbm3 "Fuente: blog oficial de Kimi, 23/10/2026")

## ¿Qué son los pesos abiertos y por qué todavía no se pueden descargar?

Los pesos son los parámetros que un modelo aprende durante su entrenamiento: en la práctica, el propio modelo. Un modelo de pesos abiertos, o IA open weight, es aquel cuyo creador publica esos archivos para que otros puedan descargarlos, ejecutarlos y modificarlos en sus propios sistemas, como resume [Reuters (24/10/2026)](https://www.investing.com/news/stock-market-news/moonshot-curbs-hacking-ability-in-new-kimi-model-as-fears-grow-over-aipowered-cyberattacks-4970639).

En el caso de Kimi K3.1 Pro, esos archivos todavía no están publicados. Moonshot se ha comprometido a liberarlos antes del 4 de noviembre de 2026, según su [blog (23/10/2026)](https://www.kimi.ai/blog/kimi-k3-1-pro) y la información de [Reuters (24/10/2026)](https://www.investing.com/news/stock-market-news/moonshot-curbs-hacking-ability-in-new-kimi-model-as-fears-grow-over-aipowered-cyberattacks-4970639). Hasta entonces, solo se puede usar a través de los servicios de la propia compañía.

Antes de usar en una empresa cualquier modelo de pesos abiertos conviene leer su licencia, porque es la que fija qué se puede hacer con él y en qué condiciones. Lo explicamos con más calma a propósito de otro lanzamiento reciente, el del [modelo de pesos abiertos Muse Spark Open de Meta](https://nadiasolutions.com/blog/meta-muse-spark-open-modelo-pesos-abiertos).

## ¿Qué ha cambiado Moonshot en materia de ciberseguridad?

Es la parte del anuncio en la que puso el foco [Reuters (24/10/2026)](https://www.investing.com/news/stock-market-news/moonshot-curbs-hacking-ability-in-new-kimi-model-as-fears-grow-over-aipowered-cyberattacks-4970639). Para la versión de pesos abiertos, Moonshot asegura que identificó y retiró los datos relacionados con ciberataques tanto del corpus de entrenamiento intermedio como de los entornos de aprendizaje por refuerzo, y que mantuvo las tareas de programación general, según su [blog (23/10/2026)](https://www.kimi.ai/blog/kimi-k3-1-pro).

Para medir el efecto usa su prueba interna xdev-bench-hard, que consiste en encontrar y explotar vulnerabilidades de software en un entorno controlado. Según Moonshot, una versión equivalente sin esas medidas resuelve el 90,5 % de los problemas y el modelo final, el 81,0 %, datos que recogen su [blog (23/10/2026)](https://www.kimi.ai/blog/kimi-k3-1-pro) y [Reuters (24/10/2026)](https://www.investing.com/news/stock-market-news/moonshot-curbs-hacking-ability-in-new-kimi-model-as-fears-grow-over-aipowered-cyberattacks-4970639), que subraya que no se han verificado de forma independiente. La empresa añade que el modelo sigue mejorando a su predecesor en estas tareas y lo resume así: «no queremos publicar pesos abiertos que amplíen la frontera absoluta de la capacidad cibernética» (traducción propia).

La razón de fondo: una vez distribuidos los archivos, el creador tiene menos capacidad para restringir el acceso, vigilar el uso o actualizar las salvaguardas que con un servicio alojado, como explica [Reuters (24/10/2026)](https://www.investing.com/news/stock-market-news/moonshot-curbs-hacking-ability-in-new-kimi-model-as-fears-grow-over-aipowered-cyberattacks-4970639).

## ¿Qué supone para una pyme un modelo que podrá ejecutarse en sus servidores?

Lo relevante no es el modelo en sí, sino las opciones que abre. Cuando se publiquen los pesos, una empresa podrá elegir entre usar Kimi K3.1 Pro como servicio o ejecutarlo en su propia infraestructura, en su nube o en sus servidores.

La IA en local para empresas tiene dos ventajas claras. La primera es la privacidad: los datos no salen de tus sistemas. La segunda es reducir la dependencia del proveedor, porque un cambio de precios o de condiciones del servicio no te obliga a rehacer tus herramientas.

A cambio, asumes tareas que en un servicio externo resuelve otro: el hardware necesario para un modelo de este tamaño, su mantenimiento, las actualizaciones y la supervisión. Para muchas pymes, una API con garantías como la retención cero de datos puede ser un punto de partida más razonable.

Y antes de elegir modelo, conviene preguntarse si el problema necesita IA. Nuestra guía sobre [cuándo la IA no es la respuesta](https://nadiasolutions.com/guias/cuando-la-ia-no-es-la-respuesta) ayuda a descartarlo a tiempo, y la de [cómo implantar IA en una empresa](https://nadiasolutions.com/guias/como-implantar-ia-en-una-empresa) ordena los pasos si sigues adelante.

## ¿Cómo puede ayudarte NADIA Solutions a evaluar e integrar modelos de IA?

Elegir entre un modelo comercial, uno abierto por API o uno ejecutado en tus servidores depende de tus datos, tus procesos y tu capacidad para mantenerlo. Conviene probarlo con casos reales antes de comprometerse.

En NADIA Solutions desarrollamos software a medida y podemos ayudarte a comparar modelos, también los de pesos abiertos, con tus propios casos de uso, y a integrarlos en tus aplicaciones con atención a la privacidad y al mantenimiento. Si quieres saber más sobre cómo trabajamos la [inteligencia artificial para empresas en Valencia](https://nadiasolutions.com/inteligencia-artificial-para-empresas-valencia), [cuéntanos tu caso desde el formulario de contacto](https://nadiasolutions.com/#contacto).

## Fuentes
- [Introducing Kimi K3.1 Pro](https://www.kimi.ai/blog/kimi-k3-1-pro) — Moonshot AI (Kimi)
- [Kimi K3.1 Pro has launched! Start exploring now!](https://forum.moonshot.ai/t/kimi-k3-1-pro-has-launched-start-exploring-now/629) — Kimi Forum (Moonshot AI)
- [Moonshot curbs hacking ability in new Kimi model as fears grow over AI-powered cyberattacks](https://www.investing.com/news/stock-market-news/moonshot-curbs-hacking-ability-in-new-kimi-model-as-fears-grow-over-aipowered-cyberattacks-4970639) — Reuters (vía Investing.com)
- [Moonshot Debuts First AI Upgrade Since Its Own DeepSeek Moment](https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-10-23/moonshot-debuts-first-ai-upgrade-since-its-own-deepseek-moment) — Bloomberg

## Preguntas frecuentes

### ¿Qué es Kimi K3.1 Pro?

Es el nuevo modelo de inteligencia artificial de Moonshot AI, anunciado el 23 de octubre de 2026. Según la compañía, es su modelo de pesos abiertos más capaz hasta la fecha y mejora en programación, creación 3D, investigación financiera y tareas de agente.

### ¿Ya se pueden descargar los pesos de Kimi K3.1 Pro?

Todavía no. Moonshot ha anunciado que publicará los pesos completos antes del 4 de noviembre de 2026. Mientras tanto, se puede usar en Kimi.ai, sus apps, Kimi Work, Kimi Code y la API de Kimi.

### ¿Puede mi empresa usar Kimi K3.1 Pro sin que sus datos salgan de casa?

Cuando se publiquen los pesos, se podrá ejecutar en infraestructura propia, de modo que los datos no salgan de tus sistemas. Mientras tanto, Moonshot indica que la API ofrece Zero Data Retention a sus clientes, para que el proveedor no conserve lo que le envías.

### ¿Son fiables los benchmarks de Kimi K3.1 Pro?

Los resultados los publica Moonshot y no se han verificado de forma independiente. Sirven como orientación, pero lo recomendable es probar el modelo con tus propios casos antes de decidir.

Contacto: hola@nadiasolutions.com · https://nadiasolutions.com/