Kimi K2: LLM de Código Abierto Rivaliza con ChatGPT-5.1 y Claude 4.5 en Razonamiento

Autor: Boxu Li

¿Qué Está Pensando Kimi K2?

Kimi K2 Thinking es el último modelo de lenguaje grande (LLM) de Moonshot AI, diseñado como un “agente pensante” capaz de razonar paso a paso y llamar herramientas externas de manera autónoma. En esencia, Kimi K2 es un modelo de razonamiento agente de código abierto que empuja los límites del razonamiento profundo y la ejecución de tareas a largo plazo. Lanzado a finales de 2025, cuenta con una masiva arquitectura de 1 billón de parámetros, pero funciona eficientemente activando solo 32 mil millones de parámetros por inferencia gracias al diseño de Mezcla de Expertos (MoE)[1]. Esto permite a K2 ofrecer un rendimiento de primer nivel en tareas complejas sin requerir hardware poco práctico. Como modelo abierto (lanzado bajo una licencia MIT modificada), Kimi K2 está disponible gratuitamente para la comunidad de IA, un contraste notable con sistemas propietarios como la serie GPT-5 de OpenAI y Claude de Anthropic.

Características Clave e Innovaciones

• Cadena de pensamiento profunda y uso de herramientas: Kimi K2 fue entrenado para intercalar razonamiento en cadena de pensamiento con llamadas a herramientas dinámicas. Puede invocar autónomamente motores de búsqueda, calculadoras, intérpretes de código y otras APIs en pleno pensamiento. Impresionantemente, se mantiene coherente en 200-300 llamadas a herramientas secuenciales sin intervención humana[2][3]. Modelos anteriores se desviarían o olvidarían objetivos después de quizás 30-50 llamadas, por lo que el enfoque de largo alcance de K2 es un avance en agentes de uso de herramientas. Esto permite flujos de trabajo complejos (investigación, codificación, escritura) que abarcan cientos de pasos mientras se mantiene en el camino.
• Ventana de contexto masivo: Con una longitud de contexto de 256,000 tokens[4][5], Kimi K2 puede manejar libros enteros o transcripciones de varias horas como entrada. Supera dramáticamente el contexto de la mayoría de los modelos actuales (para comparación, Claude 4.0 ofrecía 100K tokens, e incluso nuevos rivales como DeepSeek V4 y Google Gemini 3 ahora están alcanzando contextos de 1M tokens[6][7]). Este gran contexto permite a K2 integrar conocimiento a través de documentos o diálogos largos sin necesidad de truncar u olvidar información anterior, mejorando su continuidad de razonamiento.
• Eficiencia MoE de un billón de parámetros: Bajo el capó, la arquitectura de Mixture-of-Experts de K2 utiliza 384 subredes de expertos pero activa solo una fracción por consulta[8]. Funciona efectivamente como un modelo de 32 mil millones de parámetros por token (seleccionando 8 expertos por token)[1], dándole el poder de un modelo de un billón de parámetros con una fracción del costo de ejecución. Este enfoque de compuerta dispersa significa que más “cerebros” especializados manejan diferentes aspectos de una tarea, mejorando el razonamiento en múltiples dominios sin exigir una supercomputadora para cada ejecución. Los modelos de un billón de parámetros eran una vez puramente teóricos – Kimi K2 demuestra un diseño alcanzable donde la escala extrema y la practicidad se encuentran.
• Cuantización INT4 para velocidad: De manera única, K2 fue post-entrenado con Entrenamiento Consciente de Cuantización para soportar nativamente pesos de 4 bits[9]. Esta cuantización INT4 reduce la memoria y la latencia de inferencia aproximadamente a la mitad sin pérdida de precisión[10]. En la práctica, eso significa que K2 puede generar respuestas más rápido y con menos memoria GPU que modelos de tamaño similar. Todos sus resultados de referencia fueron reportados en precisión INT4[10], demostrando que la eficiencia no tiene que sacrificar el rendimiento. Para los desarrolladores, esto reduce la barrera para usar un modelo tan grande en hardware modesto.
• Agencia estable a largo plazo: Gracias a la modelación de recompensas especializada y el entrenamiento para la consistencia, K2 exhibe comportamiento dirigido a objetivos estable durante sesiones muy largas. Resiste la típica deriva o degradación que otros agentes muestran después de muchas interacciones. Por ejemplo, los primeros probadores encontraron que puede preservar contexto y objetivos incluso después de 300 llamadas a herramientas o una sesión de razonamiento continua de 4 horas[11][3]. Esta fiabilidad en tareas largas (como la resolución de problemas paso a paso o proyectos de codificación de múltiples etapas) es un diferenciador clave.

Arquitectura de Kimi K2: MoE y el “Gráfico de Razonamiento”

Bajo la superficie, la arquitectura de Kimi K2 combina una columna vertebral de Transformer de última generación con una capa MoE (Mixture-of-Experts) en casi cada bloque. Tiene 61 capas con 384 expertos en total, utilizando 64 cabezales de atención y la función de activación SwiGLU[8]. Solo 8 expertos están activos por token, guiados por una red de compuerta que dirige cada consulta a los “expertos” más relevantes. Este diseño le da a K2 una forma de razonamiento modular: diferentes expertos pueden especializarse en subtareas (matemáticas, código, lenguaje, etc.), y el modelo ensambla dinámicamente un “gráfico de razonamiento” de caminos de expertos mientras procesa la entrada. En esencia, cada consulta compleja recorre un gráfico de nodos expertos, lo que permite un razonamiento más diverso y preciso que un modelo monolítico.

Esta idea se alinea con investigaciones emergentes que representan cadenas de pensamiento como gráficos en lugar de caminos lineales, lo que puede mejorar la comprensión y robustez del modelo. El entrenamiento de K2 probablemente fomentó este comportamiento de ramificación y fusión en su cadena de pensamiento, generando un gráfico de razonamiento implícito para cada consulta. El resultado es un LLM que aborda problemas de manera flexible, explorando múltiples caminos de solución internamente antes de converger en respuestas. Esto puede contribuir a sus altas puntuaciones en benchmarks de razonamiento. A pesar de la sofisticación, K2 sigue siendo utilizable: los evaluadores informan que se ejecuta a aproximadamente 15 tokens/seg en una configuración dual M3-Ultra (SOC de Apple), y un modelo completo de 1T cabe en ~600 GB de VRAM con compresión[12][13]. Para un modelo de comunidad de código abierto, eso es notablemente accesible dada la escala.

Rendimiento en Benchmarks: Kimi K2 vs. GPT-5.1, Claude 4.5 y DeepSeek

El Kimi K2 de Moonshot se ha puesto a prueba frente a los mejores modelos de 2025. En muchos benchmarks de IA 2025, los resultados de K2 están llamando la atención. Establece nuevos puntajes de vanguardia en varios desafíos de razonamiento, superando a menudo a sus contrapartes de código cerrado[2][14]. A continuación, se muestra una instantánea de las principales comparaciones de benchmarks (más alto = mejor rendimiento):

Tabla: Kimi K2 Thinking vs. los modelos principales – En tareas de razonamiento complejo (HLE) e investigación web, K2 lidera el grupo, incluso superando a GPT-5.1. Se destaca en benchmarks mejorados con herramientas como BrowseComp, superando ampliamente a Claude 4.5 (que tuvo dificultades con el uso de herramientas)[15]. GPQA muestra que K2 iguala a GPT-5.1 en preguntas y respuestas difíciles, y en benchmarks de codificación (SWE-Bench), K2 está a la vanguardia de los modelos abiertos[11][20]. La única categoría de K2 de rendimiento modesto es en ciertas tareas intensivas en conocimiento donde GPT-5.1 o Claude todavía tienen una ligera ventaja[14]; por ejemplo, GPT-5.1 obtuvo una puntuación un poco más alta en algunas tareas avanzadas de lenguaje, y Claude 4.5 supuestamente mantiene una ventaja en algunas evaluaciones de escritura creativa de alto nivel. Sin embargo, Kimi K2 ha reducido la brecha dramáticamente. Es el modelo abierto que más se ha acercado a los modelos "frontera" cerrados en capacidad general[22].

Notablemente, Humanity’s Last Exam (HLE) – un examen brutal y completo que abarca muchos dominios – fue una vitrina para K2. Con las herramientas habilitadas, Kimi K2 obtuvo un 44.9%, superando el 41.7% de GPT-5.1[18]. Esto es un gran acontecimiento: HLE es esencialmente una prueba de conocimiento y razonamiento similar al test de Turing, por lo que un modelo abierto superando a un modelo insignia de OpenAI aquí es digno de mención. En BrowseComp, un exigente punto de referencia de investigación web, K2 alcanzó un 60.2% frente al 54.9% de GPT-5.1, mientras que Claude 4.5 quedó muy rezagado con un 24%[15]. Esto subraya cómo modelos de “agentes” que usan herramientas como Kimi K2 pueden dominar tareas que requieren recuperación activa y razonamiento en múltiples pasos. Claude de Anthropic, incluso en su modo de razonamiento “Sonnet 4.5”, no estaba optimizado para tareas tan interactivas, mientras que K2 fue diseñado para eso.

Vale la pena señalar que no todos los puntajes son una victoria para K2. Todavía hay áreas (algunos cuestionarios de conocimiento general y tareas creativas) donde GPT-5.1 o Claude 4.5 salen ganando. Por ejemplo, GPT-5.1 lidera ligeramente en ciertos puntos de referencia académicos de alto nivel y la amplia afinación de Claude ayuda a veces en la calidad conversacional matizada. Sin embargo, las diferencias son pequeñas, y K2 a menudo gana o empata dentro del margen. Esto representa un enorme salto para los LLM de código abierto, considerando que hace apenas un año los mejores modelos abiertos estaban muy por detrás de los gustos de GPT-4.

Kimi K2 vs. GPT-5.1 Codex-Max

GPT-5.1-Codex-Max de OpenAI es una versión especializada de GPT-5.1 diseñada para tareas de codificación extensas y tareas agentivas. Es un modelo cerrado, pero basado en la información disponible, GPT-5.1 utiliza una arquitectura densa (totalmente activada) probablemente en los cientos de miles de millones de parámetros (OpenAI no ha revelado el tamaño exacto). En comparaciones, Kimi K2 se mantiene firme frente a GPT-5.1. En benchmarks de razonamiento como HLE, K2 de hecho superó ligeramente a GPT-5.1 con herramientas[18], y casi igualó su rendimiento en preguntas complejas (85.7% de K2 vs 84.5% de GPT-5.1 en un conjunto de preguntas difíciles)[15]. GPT-5.1 aún tiene una ligera ventaja en algunas áreas; por ejemplo, el entrenamiento de GPT-5.1 en codificación de múltiples pasos y matemáticas le otorga puntuaciones casi perfectas en ciertas pruebas de matemáticas/código (OpenAI informó que GPT-5.1 alcanza el 99.6% en matemáticas AIME con herramientas, justo por encima del 99.1% de K2[23]). Pero estas diferencias son marginales.

Un gran contraste es el manejo del contexto: Kimi K2 tiene una ventana fija de 256K tokens, mientras que GPT-5.1 Codex-Max utiliza una estrategia de “multi-contexto” llamada compaction**. El modelo de OpenAI puede** trabajar en múltiples ventanas de contexto, manejando efectivamente millones de tokens en una sola tarea extendida[21]. En lugar de una ventana gigantesca, particiona y compacta el contexto según sea necesario. Esto le da a GPT-5.1 una forma de espacio de trabajo infinito para, por ejemplo, leer una base de código completa. K2 no puede manejar nativamente millones de tokens a la vez – está limitado a 256K a la vez – pero aún puede procesar documentos enormes de una sola vez. Así que para tareas como la refactorización masiva de código, GPT-5.1 podría tener ventaja con su ingenioso manejo del contexto. Por otro lado, la ventaja de Kimi K2 es la accesibilidad*: es de código abierto y puede ser autoalojado, mientras que GPT-5.1 es un servicio propietario. Los desarrolladores pueden integrar K2 a través de APIs compatibles con OpenAI o ejecutarlo en su propio hardware*[24], evitando el bloqueo de proveedores. En resumen, Kimi K2 y GPT-5.1 están parejos en puntos de referencia de razonamiento, pero difieren en filosofía – uno es el triunfo a escala de la comunidad abierta, el otro un modelo cerrado con trucos propietarios de última generación.

Claude 4.5 (“Sonnet”) vs. Kimi K2

Claude 4.5 de Anthropic, con nombre en código “Claude Sonnet 4.5”, fue una actualización que enfatizaba cadenas de razonamiento más largas y un estilo de “pensamiento conversacional”. Claude 4.5 introdujo fichas de pensamiento intercaladas; esencialmente, Claude a veces se habla a sí mismo para resolver un problema internamente, un método que había sido exclusivo de Anthropic[25]. Curiosamente, esto es similar a cómo Kimi K2 y otros modelos agénticos ejecutan cadenas de pensamiento, aunque históricamente Claude lo hacía sin el uso de herramientas. En comparación directa, Kimi K2 supera a Claude 4.5 en la mayoría de las tareas aumentadas con herramientas por un amplio margen. Como se muestra arriba, en BrowseComp (desafío de navegación/búsqueda web), K2 logró 60% mientras que Claude 4.5 solo alcanzó 24%[15]. Esto sugiere que el razonamiento de Claude falla cuando se requiere el uso activo de herramientas o interacción web, probablemente porque Claude no fue diseñado explícitamente para llamadas autónomas de herramientas. Claude 4.5 se mantuvo competitivo en pruebas de conocimiento puro. Por ejemplo, en una prueba expandida de conocimiento MMLU, las puntuaciones de Claude estuvieron en los altos 80s, más o menos a la par con K2[26].

En términos de escritura creativa y “vibra”, Claude ha sido conocido por su estilo amigable y menos determinista. Los primeros usuarios señalaron que Kimi K2 preservó una calidad de escritura distintiva de sus modelos predecesores, por lo que también puede producir respuestas atractivas y similares a las humanas. Tanto Claude como K2 tienen soporte de contexto de más de 100K (Claude hasta 100K, K2 mucho más allá), lo que significa que manejan bien conversaciones o documentos largos. Donde K2 se destaca es en tareas deterministas y orientadas a objetivos: se mantiene en el camino y no pierde el hilo en cientos de pasos, mientras que los usuarios a veces informan que Claude puede divagar o requerir orientación ocasional para consultas muy complejas.

Otro factor es la apertura: Claude 4.5 es de código cerrado y se accede a través de API (con costos y limitaciones), mientras que K2 es abierto. Si un desarrollador o investigador necesita inspeccionar o ajustar el modelo, K2 ofrece esa flexibilidad. En resumen, se reconoce la fortaleza de Claude 4.5 en la IA conversacional natural, pero Kimi K2 demuestra ser más robusto en escenarios de razonamiento estructurado y uso de herramientas**, lo que lo convierte en el agente “pensante” más** poderoso de los dos.

DeepSeek V4 y Gemini 3: Los Nuevos Retadores

El panorama de la IA está evolucionando rápidamente, y dos nombres que a menudo se mencionan junto a Kimi K2 son DeepSeek y Gemini. DeepSeek V4 (esperado a finales de 2025) es el próximo buque insignia del laboratorio DeepSeek con sede en China, conocido por impulsar agresivamente la longitud del contexto y la eficiencia. Un adelanto sugiere que DeepSeek V4 soportará una ventana de contexto de un millón de tokens, lo suficiente para incluir Guerra y Paz dos veces[6]. Esto supera incluso el contexto de K2 y sugiere un énfasis en ingerir vastas cantidades de datos (como bases de código o bibliotecas enteras) de una sola vez. Los primeros evaluadores de V4 también informan de un aumento del 40% en la resolución de problemas paso a paso respecto a V3, con muchos menos errores de razonamiento[27]. Si esos números se mantienen, DeepSeek V4 podría desafiar a Kimi K2 en tareas de razonamiento sistemático. Sin embargo, los modelos de DeepSeek históricamente se centran en “benchmaxing” – dominando las puntuaciones de referencia – a veces a expensas de la delicadeza en el mundo real[28]. Queda por ver si V4 puede igualar el comportamiento bien equilibrado de K2. Kimi K2, con su entrenamiento de MoE y uso de herramientas, es un agente más holístico desde el principio, mientras que DeepSeek podría requerir complementos de herramientas adicionales o incitaciones para lograr lo mismo.

Por otro lado, Gemini 3 Pro de Google es la respuesta del gigante tecnológico a la próxima generación de IA. Se describe a Gemini 3 Pro como un modelo multimodal “centrado en el razonamiento” con capacidades agénticas avanzadas, y destaca por su ventana de contexto de 1 millón de tokens[7]. Está diseñado para sobresalir en la resolución de problemas complejos e incluso maneja imágenes y otras modalidades, reflejando un enfoque ligeramente diferente al del texto exclusivo de Kimi K2. En pruebas internas, se rumorea que Gemini 3 supera a modelos anteriores en tareas de razonamiento, codificación y multimodales[29][30]. Como modelo cerrado, Gemini estará accesible a través de los servicios de Google (p. ej., Vertex AI) en lugar de pesos descargables. Los rumores sugieren que Gemini 3 podría superar algunos de los puntajes de K2, pero hasta que se realicen pruebas públicas, Kimi K2 mantiene la corona entre los LLM agénticos reportados abiertamente.

Es revelador que la brecha entre modelos abiertos y cerrados se está cerrando rápidamente. Nathan Lambert observa que Kimi K2 es “lo más cerca que los modelos abiertos han estado de la frontera cerrada del rendimiento jamás”[22]. Modelos abiertos como DeepSeek y Kimi están alcanzando ahora el nivel que solo los modelos propietarios tenían hace un año. Para los practicantes de IA, esto significa más opciones y un progreso más rápido. Se puede utilizar Kimi K2 a través de Hugging Face o la API de Moonshot hoy, disfrutando de resultados comparables a un GPT-5.1 en muchos casos, sin las restricciones de un ecosistema cerrado. Del mismo modo, la competencia de DeepSeek V4, Gemini 3 y otros probablemente impulsará una mayor innovación por parte de OpenAI y Anthropic (quienes “tendrán que sudar”, como dice la comunidad[31]).

FAQ: Kimi K2 y la IA de razonamiento de próxima generación

P: ¿Qué es el modelo de pensamiento Kimi K2? R: Kimi K2 Thinking es un modelo de lenguaje extenso desarrollado por Moonshot AI, diseñado como un agente de razonamiento autónomo. Es un modelo de 1 billón de parámetros (arquitectura Mixture-of-Experts) que puede resolver problemas complejos paso a paso y llamar a herramientas externas (como búsqueda web o Python) durante su proceso de razonamiento. Kimi K2 es de código abierto, permitiendo que cualquiera lo use o implemente, y logra un rendimiento de última generación en muchos puntos de referencia de IA de 2025.

P: ¿Es Kimi K2 de código abierto y gratuito para usar? R: Sí. Kimi K2 fue lanzado abiertamente (bajo una licencia MIT modificada) para la comunidad[1]. Puedes descargar los pesos del modelo desde Hugging Face o usarlo a través de la API de Moonshot[24]. Ser de código abierto significa que los investigadores y desarrolladores pueden ejecutar K2 en su propio hardware, ajustarlo o integrarlo en aplicaciones sin pagar tarifas de licencia (al menos para implementaciones más pequeñas). Esta accesibilidad es una gran ventaja sobre modelos cerrados como GPT-5.1 o Claude, que están disponibles solo a través de APIs de pago.

P: ¿Cómo se compara Kimi K2 con GPT-5.1 y Claude 4.5? R: Kimi K2 está a la par con los últimos GPT-5.1 y Claude 4.5 en muchas áreas de razonamiento, e incluso los supera en ciertos benchmarks[15][14]. Por ejemplo, K2 obtuvo una puntuación más alta en un benchmark de examen difícil (HLE con herramientas) que GPT-5.1[18], y superó dramáticamente a Claude 4.5 en una tarea de investigación web (BrowseComp)[15]. GPT-5.1 aún mantiene una ligera ventaja en algunas tareas (y tiene características propietarias como el manejo de contexto multi-ventana[21]), y Claude 4.5 sobresale en tareas creativas y de conversación. Pero en general, Kimi K2 ha igualado esencialmente a los modelos cerrados más avanzados en capacidad, un logro notable para un modelo abierto.

P: ¿Qué hardware se necesita para ejecutar Kimi K2? R: Kimi K2 es grande: 1 billón de parámetros (con 32 mil millones activos por token). El modelo completo requiere alrededor de 500–600 GB de VRAM para cargarse a precisión FP16. Sin embargo, gracias a la cuantización de 4 bits, puede ejecutarse en aproximadamente >150 GB de VRAM si se utilizan pesos INT4[12][13]. Esto lo pone al alcance de servidores o clústeres de gama alta (por ejemplo, 8× GPUs A100 podrían alojarlo). Para uso personal, también puedes ejecutar versiones destiladas más pequeñas o utilizar servicios en la nube. Un usuario de Reddit ejecutó K2 a ~15 tokens/seg usando dos chips Apple M3 Ultra (con el modelo cuantizado)[12]. En resumen, aunque no es trivial, el diseño eficiente de K2 hace posible experimentar con una escala de billones de parámetros en una configuración razonable de múltiples GPUs.

P: ¿Cuántas herramientas puede usar Kimi K2 en una sola sesión? R: Kimi K2 puede orquestar un impresionante número de llamadas de herramientas en una sola sesión, alrededor de 200 a 300 usos secuenciales de herramientas sin intervención humana[2][3]. Esto significa que K2 puede seguir buscando, calculando, codificando, y más en un bucle de cientos de pasos mientras avanza hacia un objetivo. Mantiene el contexto a lo largo de estas llamadas, utilizando un formato especial para mezclar “pensamiento” y ejecución de herramientas. Esta capacidad es parte de por qué se le llama un modelo “pensante” – efectivamente está ejecutando un bucle de agente autónomo internamente. En contraste, la mayoría de los modelos anteriores se desviarían o olvidarían el objetivo mucho antes (después de unas pocas docenas de usos de herramientas como máximo).

Implicaciones: El Futuro del AI Agente y la Difusión de la Memoria

El surgimiento de Kimi K2 marca un momento crucial para los modelos de razonamiento agentico. Ahora tenemos un sistema de código abierto que rivaliza con los mejores modelos cerrados en razonamiento complejo y ejecución autónoma de tareas. Esto difumina la línea entre los gigantes de la IA propietaria y los proyectos impulsados por la comunidad. Para el campo de la IA, sugiere que los avances clave (como el contexto largo, la integración de herramientas y la escala masiva) no son exclusivos de las empresas multimillonarias. Los modelos abiertos que se lanzan más rápido y cierran la brecha de rendimiento presionan a los laboratorios cerrados para innovar más allá de simplemente aumentar los parámetros [31]. Es probable que veamos un ciclo rápido de superación, con modelos abiertos adoptando nuevas investigaciones tan rápidamente (o incluso más rápido) que los modelos corporativos. Esta dinámica competitiva beneficia a los usuarios finales e investigadores, ya que los modelos se vuelven más capaces, transparentes y personalizables.

Para Memory Diffusion de Macaron y esfuerzos similares, el éxito de Kimi K2 es una validación. Memory Diffusion, el enfoque de Macaron para dotar a los agentes de IA con una memoria profunda y persistente a lo largo de grandes periodos, se alinea con la tendencia ejemplificada por K2. Kimi K2 demostró que un contexto extremadamente largo y un razonamiento estable a largo plazo son alcanzables en la práctica, que es exactamente el tipo de capacidad que Memory Diffusion busca proporcionar. Integrar una rica memoria a largo plazo en un modelo agente podría permitir aún más a los agentes de IA de “aprendizaje de por vida” que retienen y refinan el conocimiento con el tiempo. K2 da pistas sobre este futuro al mantener la coherencia durante largas sesiones de uso de herramientas; el siguiente paso es quizás modelos que recuerden a lo largo de las sesiones, difundiendo continuamente nueva información en un almacén de conocimiento persistente. El proyecto Memory Diffusion de Macaron está preparado para aprovechar tales avances, combinando potencialmente gráficos de razonamiento similares a K2 con mecanismos de memoria de largo alcance para crear verdaderos AI de aprendizaje continuo.

En conclusión, Kimi K2 Thinking no es solo otro gran modelo, es un plan para hacia dónde se dirige la IA. Demuestra que un LLM de código abierto puede lograr una capacidad de razonamiento de primer nivel con la arquitectura y el entrenamiento adecuados. Al incorporar estas ideas en nuevos sistemas (ya sea el próximo modelo de OpenAI, el Gemini de Google o los propios agentes de Macaron), nos acercamos a una IA que puede pensar, recordar y actuar de manera confiable a lo largo de horizontes indefinidos. Para cualquiera que siga la IA, el rendimiento de Kimi K2 es una señal clara: ha llegado la era de la IA agentica poderosa y abierta, y los efectos en cadena, más innovación, más colaboración y, sí, más difusión de memoria interna, darán forma a la próxima generación de agentes inteligentes.

[1] [11] [12] [13] [15] [18] [20] [24] Mi reseña práctica sobre Kimi K2 Thinking: La IA de código abierto que está cambiando el juego : r/LocalLLaMA

https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1oqi4qp/my_handson_review_of_kimi_k2_thinking_the/

[2] [4] [8] [16] [17] [19] [23] [26] moonshotai/Kimi-K2-Thinking · Hugging Face

https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K2-Thinking

[3] [5] [9] [10] [14] [22] [25] [28] [31] 5 Reflexiones sobre Kimi K2 Thinking - por Nathan Lambert

https://www.interconnects.ai/p/kimi-k2-thinking-what-it-means

[6] [27] Vista previa de DeepSeek V4: Ventana de contexto de un millón de tokens y aceleración de inferencia | por AI Engineering | Sep, 2025 | Medium

https://ai-engineering-trend.medium.com/deepseek-v4-preview-million-token-context-window-and-inference-acceleration-73496d89f814

[7] Modelos de Google  |  IA generativa en Vertex AI  |  Documentación de Google Cloud

https://docs.cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/models

[21] Construyendo más con GPT-5.1-Codex-Max | OpenAI

https://openai.com/index/gpt-5-1-codex-max/

[29] Gemini 3 está disponible para empresas | Blog de Google Cloud

https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/gemini-3-is-available-for-enterprise

[30] Tres años desde GPT-3 hasta Gemini 3 - por Ethan Mollick

https://www.oneusefulthing.org/p/three-years-from-gpt-3-to-gemini