Un Análisis de Macaron: Modelo “Thinking” de Kimi K2: ¡Avanzando en la IA Agente Abierta

Introducción

El Kimi K2 de Moonshot AI es un modelo de lenguaje grande (LLM) de código abierto revolucionario que empuja los límites de la IA “agente” – modelos que no solo conversan, sino que pueden pensar y actuar. Presentado a mediados de 2025, Kimi K2 es un modelo de Mezcla de Expertos (MoE) con un total sin precedentes de 1 billón de parámetros (32 mil millones activos por inferencia). Esta escala masiva, junto con técnicas de entrenamiento innovadoras, ha permitido a Kimi K2 superar a los principales modelos propietarios como el GPT-4.1 de OpenAI y el Claude de Anthropic (Opus 4) en varios puntos de referencia complejos. A diferencia de muchos LLM anteriores que se centraban en preguntas y respuestas simples o en el diálogo, Kimi K2 está diseñado para resolver problemas de manera autónoma – escribir código, usar herramientas y ejecutar planes de múltiples pasos para completar tareas. En esta publicación, profundizamos en la arquitectura de modelo de “pensamiento” actualizada de Kimi K2, sus innovaciones de entrenamiento y cómo se compara con modelos similares. También estableceremos conexiones con conceptos discutidos en el blog tecnológico de Macaron (por ejemplo, pilas de razonamiento híbrido y marcos de seguimiento de instrucciones) y daremos una pista sobre cómo la propia dirección de I+D de Macaron – incluyendo un nuevo modelo de texto de RL+difusión – se alinea con estos avances.

Innovaciones Arquitectónicas: MoE a Escala de Billón con MuonClip

En el núcleo de Kimi K2 se encuentra una arquitectura de transformador de mezcla de expertos. En lugar de una red densa monolítica, MoE divide el modelo en muchos “expertos” especializados donde solo un subconjunto se activa por token. Kimi K2 utiliza 384 expertos con un enrutamiento top-2, lo que significa que cada token pasa por 8 expertos seleccionados (más un experto compartido) de los 384. Esto produce el efecto de un modelo de 1 billón de parámetros mientras mantiene solo 32B parámetros activos por token, una forma eficiente de escalar. La arquitectura tiene 61 capas y una dimensión de atención de 7168, con una ventana de contexto inicialmente de hasta 128K tokens (enorme para los estándares de la industria). Notablemente, Kimi K2 redujo el número de cabezas de atención para mejorar la estabilidad en contextos largos, un ajuste práctico para evitar la divergencia de entrenamiento en redes profundas.

Lograr un modelo de este tamaño requirió superar importantes desafíos de optimización. Moonshot introdujo un nuevo optimizador llamado MuonClip, una versión mejorada del optimizador de segundo orden Muon. MuonClip utiliza una técnica novedosa llamada QK-clipping que escala dinámicamente las matrices de proyección de consulta/clave para prevenir el notorio problema de los "logits explosivos" en los transformadores. Gracias a esto, Kimi K2 pudo ser pre-entrenado con asombrosos 15.5 billones de tokens sin picos de pérdida – una hazaña que sería casi imposible con la optimización convencional de AdamW. En otras palabras, el modelo convergió de manera estable a una escala mucho más allá de lo que lograron los LLMs anteriores, aprovechando significativamente más datos de entrenamiento para obtener mejor conocimiento y habilidades. El uso de MuonClip y otros trucos de entrenamiento (como actualizaciones de alto rango adaptadas a la geometría de la pérdida) le dio a K2 una ventaja en eficiencia de tokens, lo que significa que aprendió más de cada token que los modelos anteriores. Este enfoque en la estabilidad y eficiencia del entrenamiento resuena con algunos temas de la investigación de Macaron – por ejemplo, los Laboratorios Mentales de Macaron han explorado optimizadores RL alternativos y estrategias de ajuste fino para dominar modelos muy grandes. (Consulta el Blog Tecnológico de Macaron: “Escalando RL Todo-Sync con DAPO y LoRA” para saber cómo Macaron logró ajustar un modelo de 671 mil millones de parámetros con 10× menos GPUs usando optimización personalizada.)

Entrenamiento Posterior Agente: Habilidades Sintéticas y RL Conjunto

La preentrenamiento construyó una base sólida para Kimi K2, pero su verdadero diferenciador es lo que vino después del preentrenamiento. Moonshot sometió a K2 a un proceso de post-entrenamiento en varias etapas destinado a inculcar habilidades de razonamiento, uso de herramientas y alineación. Una etapa clave fue una gran escala de síntesis de datos agenticos. Aquí, el equipo generó un gran número de ejemplos de tareas de múltiples pasos: el modelo tenía que descomponer problemas de manera autónoma, llamar herramientas, escribir y depurar código, y producir soluciones correctas verificadas. Miles de herramientas reales y simuladas estuvieron involucradas, y cada tarea venía con una rúbrica o prueba comprobable por máquina para verificar el éxito. Importante, verificadores basados en LLM revisaron las acciones y salidas del modelo, filtrando los fracasos. Este enfoque, que el equipo de Moonshot describe como parte de una “Economía de Verificadores”, aseguró que solo trayectorias de razonamiento de alta calidad se convirtieran en retroalimentación de entrenamiento. Es un poco como tener un revisor de código automatizado o un verificador de pruebas matemáticas junto al modelo, a gran escala. Curiosamente, el propio diseño del sistema de Macaron enfatiza una idea similar de razonamiento verificable: por ejemplo, la canalización de síntesis de código autónomo de Macaron combina generación neural con verificaciones y pruebas simbólicas, un enfoque híbrido que mejora la fiabilidad sobre la salida puramente neural.

Después del entrenamiento sintético en el uso de herramientas, Moonshot refinó aún más a K2 con una etapa conjunta de aprendizaje por refuerzo (RL). Durante el ajuste fino de RL, a Kimi K2 se le permitió interactuar con entornos reales y simulados, recibiendo recompensas por completar tareas. De manera única, Moonshot no dependía únicamente de modelos de recompensa estáticos; en su lugar, entrenaron un modelo crítico junto con K2 para juzgar sus respuestas. Este crítico fue entrenado primero en tareas objetivas (donde el éxito es claro, como pasar pruebas unitarias) antes de que se le permitiera calificar aspectos subjetivos (utilidad, tono). Al hacerlo, mitigaron el hacking de recompensas y mantuvieron los incentivos del modelo alineados con la corrección verificable antes que con el estilo o la preferencia. La etapa de RL también incorporó medidas para estabilizar la generación de texto largo: K2 fue regularizado con un breve retorno a su objetivo de preentrenamiento (para evitar olvidar habilidades básicas), y se utilizaron técnicas como límite de recompensas y disminución de temperatura para prevenir el tipo de desviaciones y salidas verbosas que pueden afectar a los modelos ajustados por RL. El resultado final de este riguroso post-entrenamiento es que Kimi K2 se volvió altamente competente en razonamiento de múltiples pasos y uso de herramientas mientras se mantenía confiable – esencialmente un “agente” que puede planificar y ejecutar, no solo conversar. El régimen de entrenamiento de Kimi K2 puede verse como una encarnación de muchas mejores prácticas convergiendo: aprendizaje supervisado masivo, más datos agentivos enfocados, más un cuidadoso ajuste fino de RL para perfeccionar la toma de decisiones del modelo.

Comparativas de Rendimiento: Cómo se Desempeña Kimi K2

Entonces, ¿qué compran todas estas innovaciones en términos de rendimiento en el mundo real? Según muchas medidas, Kimi K2 ha establecido un nuevo estándar para los modelos abiertos. Según el informe técnico de Moonshot y evaluaciones independientes, K2-Instruct (la variante ajustada por instrucciones) ofrece resultados de última generación entre los LLMs de código abierto en tareas complejas de codificación, razonamiento y de múltiples pasos. De hecho, en varios benchmarks, K2 no solo lidera entre los modelos abiertos, sino que iguala o supera a algunos modelos cerrados famosos. Por ejemplo, en SWE-Bench (Verificado) – un exigente benchmark de codificación agente que mide si un modelo puede corregir código con la ayuda de herramientas – Kimi K2 obtiene un 65.8% de precisión, superando a GPT-4.1 (54.6%) por un amplio margen. Incluso supera a Claude 2 de Anthropic (Claude “Sonnet 4” obtuvo 54.2% bajo condiciones similares) y se acerca al mejor puntaje “habilitado para pensar” de Claude (72.7%). Con algo de computación adicional en el momento de la prueba (por ejemplo, múltiples intentos en paralelo), K2 puede aumentar su puntaje en ese benchmark a 71.6%, cerrando esencialmente la brecha con el rendimiento especializado de Claude.

Kimi K2 también destaca en tareas puramente de codificación. En LiveCodeBench, un desafío de codificación de extremo a extremo, K2 logró una precisión del 53,7%, superando a GPT-4.1 (44,7%), Claude Opus 4 (47,4%) y DeepSeek-V3 (46,9%) – un testimonio de su destreza en codificaciónmedium.com. Esto sugiere que el entrenamiento de K2 en codificación y depuración (con todos esos verificadores) dio como resultado un modelo que puede generar código correcto y ejecutable con mayor frecuencia que otros modelos. Otro resultado revelador proviene de MATH-500, un benchmark de problemas de matemáticas avanzadas: Kimi K2 alcanzó una precisión del 97,4%, superando a GPT-4.1 (que obtuvo un 92,4%)medium.com. Resolver matemáticas con un éxito cercano al 97% es notable, lo que indica las fuertes habilidades de razonamiento del modelo en un dominio que típicamente requiere pensamiento lógico paso a paso. K2 tiene puntajes igualmente impresionantes en tareas como GPQA-Diamond (resolución general de problemas) y varias competiciones de codificación. Su puntaje de 27,1% en OJBench (un conjunto clásico de desafíos de programación) es el más alto entre los modelos abiertos, mostrando que puede manejar la codificación algorítmica tradicional a un gradomedium.com. Y en un exigente benchmark intensivo en conocimiento llamado Tau2, Kimi K2 logró un 65,8%, superando con creces a GPT-4.1 (38,6%) y Claude 2 (45,2%)medium.com – aquí la capacidad de K2 para usar herramientas (como navegación web o calculadoras) probablemente le dio una fuerte ventaja en responder consultas relacionadas con telecomunicaciones.

Vale la pena señalar que, aunque Kimi K2 sobresale en estas áreas, no es estrictamente superior en todo – es importante tener una visión imparcial. Por ejemplo, Claude 2 todavía llevaba una pequeña ventaja en la versión más difícil del benchmark de codificación SWE-Bench cuando se le permitía “pensar” paso a paso (72.7% frente al 65.8% de K2). Y modelos como GPT-4 aún tienen capacidades que K2 carece – notablemente comprensión multimodal (GPT-4 puede ver imágenes, K2 no puede por ahora) y posiblemente algo de destreza conversacional. Moonshot deliberadamente enfocó a K2 en tareas agentivas basadas en texto, sacrificando cosas como transparencia del razonamiento en cadena y entradas multimodales por velocidad y especialización. La naturaleza de código abierto de Kimi K2, sin embargo, le da una ventaja única: cualquiera puede usarlo o ajustarlo, sin las elevadas tarifas de las APIs propietarias. Moonshot ofrece una API para K2 a una fracción del costo de OpenAI (en el orden de $2.50 por millón de tokens frente a los $8 por millón de GPT-4). Esta rentabilidad, combinada con un rendimiento de primer nivel en codificación y razonamiento, posiciona a K2 como una alternativa abierta convincente a los modelos de clase GPT-4. De hecho, los observadores han llamado a Kimi K2 “el lanzamiento de modelo de IA más importante del año” en el ámbito abierto, marcando la respuesta de China a los gigantes de la IA occidentales. Sigue los pasos de modelos como DeepSeek de Alibaba, y en muchos aspectos supera el rendimiento de DeepSeek (K2 superó a la última versión de DeepSeek por ~20+ puntos en los principales benchmarks de codificación). La conclusión es que Kimi K2 ha alcanzado un nuevo nivel de capacidad para modelos abiertos, igualando o superando a los incumbentes en una serie de tareas prácticas – un avance significativo en el rápido panorama de LLM.

El nuevo modo de “pensamiento”: K2 con cadena de razonamiento

Quizás la actualización más emocionante de Kimi K2 sea la introducción de un modelo especializado de K2 “Thinking”: esencialmente, una versión de K2 que se ralentiza y razona en profundidad. El K2-Instruct original se describía como “de reflejo rápido, sin pensamiento prolongado”; estaba ajustado para producir respuestas útiles rápidamente en un solo intento, lo cual es excelente para la latencia pero no siempre para la resolución de problemas complejos. Reconociendo esto, Moonshot lanzó recientemente Kimi-K2-Thinking, una variante diseñada explícitamente para razonamiento de múltiples pasos y uso de herramientas en múltiples turnos. En el modo K2-Thinking, el modelo puede planificar autónomamente una secuencia de acciones, participar en una cadena de pensamientos interna más larga e invocar herramientas externas o APIs para recopilar información antes de finalizar respuestas. Técnicamente, admite hasta una ventana de contexto de 256K tokens (extremadamente grande, para retener cálculos intermedios) y puede generar un campo especial reasoning_content que rastrea su proceso de pensamiento. Por ejemplo, si se le pregunta una cuestión de investigación compleja, K2-Thinking podría generar un plan: dividir la consulta en sub-preguntas, hacer una búsqueda web (una de sus llamadas a herramientas), resumir resultados, realizar cálculos y luego sintetizar una respuesta final, todo mientras registra estos pasos en el reasoning_content. Los primeros informes indican que K2-Thinking puede descomponer instrucciones por sí mismo, analizar datos (por ejemplo, archivos CSV o JSON a través de herramientas) e incluso generar informes estructurados de forma autónoma. Esto cierra efectivamente el ciclo sobre una limitación del K2 base: la falta de soporte para una cadena de pensamientos explícita. Con K2-Thinking, el modelo de Moonshot se acerca más a sistemas como el enfoque “Plan-and-Solve” de GPT-4 o el razonamiento de IA Constitucional de Claude, donde la IA puede pensar en voz alta y abordar problemas difíciles de manera iterativa. Es un paso significativo porque combina la potencia bruta de K2 (esa gran base de conocimientos y habilidad de codificación) con un proceso cognitivo similar al de un agente para abordar tareas que simplemente no pueden resolverse en un solo intento.

La introducción de K2-Thinking resuena con ideas que hemos explorado en el contexto propio de Macaron. En la arquitectura de razonamiento híbrido de Macaron, se enfatiza el equilibrio entre respuestas rápidas de reflejo y un razonamiento deliberativo más profundo dependiendo de la tarea, esencialmente alternando entre la cognición "Sistema 1" y "Sistema 2". K2 ahora encarna este principio en dos modos: el modo de reflejo original para respuestas rápidas, y el modo de pensamiento para las complejas. Además, el marco de seguimiento de instrucciones de Macaron ha destacado lo crítico que es para los asistentes de IA interpretar y descomponer adecuadamente las instrucciones del usuario antes de actuar (por seguridad y precisión). K2-Thinking se alinea claramente con eso: al descomponer explícitamente las tareas en subtareas y llamadas a herramientas, es menos probable que interprete mal una solicitud o pase por alto un paso importante. Además, la capacidad de K2-Thinking para integrar APIs de herramientas externas refleja la filosofía de Macaron de que las IAs personales deben interactuar con el mundo (calendarios, datos web, aplicaciones) en lugar de operar en aislamiento. En cierto sentido, Kimi K2 está evolucionando de un "cerebro" poderoso a algo más parecido a un agente cognitivo completo, que es exactamente la dirección en la que muchos en la comunidad de IA (incluido Macaron) creen que está el futuro.

Comparación con Otros Modelos de Vanguardia

Con Kimi K2 (y el nuevo modo de pensamiento) en mano, ¿cómo se compara la oferta de Moonshot con otros modelos de vanguardia como OpenAI GPT-4, Anthropic Claude 2 o el rumoreado Gemini de Google? Ya hemos visto que K2 se mantiene a la altura de GPT-4.1 y Claude 2 en los benchmarks de codificación y razonamiento; un logro impresionante dado que esos modelos tuvieron la ventaja de datos cerrados y un desarrollo más prolongado. Es importante notar que GPT-4 aún tiene fortalezas como la entrada de visión y posiblemente un ajuste más refinado del lenguaje natural. Claude 2 (por ejemplo, Claude Sonnet 4.5) es conocido por sus respuestas en formato largo “constitucionalmente” alineadas y su larga autonomía (manejo de sesiones muy extensas), y de hecho Claude mostró tasas de aprobación ligeramente más altas en algunas tareas profundamente agéncicas cuando se le permitió un pensamiento ilimitado. Sin embargo, K2 reduce esta brecha con el modo de Pensamiento al adquirir capacidades similares de largo horizonte. En términos de conocimiento bruto y matemáticas, K2 podría incluso tener una ventaja (como lo demuestra su puntuación casi perfecta en MATH-500). Se espera que Gemini de Google, que aún no se ha lanzado al momento de escribir esto, sea un modelo multimodal, altamente optimizado, posiblemente superando a GPT-4. Kimi K2 aún no tiene multimodalidad (sin comprensión de imágenes o audio), por lo que esa es un área en la que podría quedarse atrás respecto a los modelos de próxima generación. Pero el enfoque modular de uso de herramientas de K2 podría compensar al permitirle conectarse a modelos de visión u otros como herramientas (uno podría imaginar emparejar K2 con una herramienta de subtitulación de imágenes para imitar el razonamiento multimodal).

También hay que considerar la implementación y el costo. Kimi K2, al ser de código abierto (con una licencia permisiva), puede ser alojado por uno mismo o adaptado por cualquiera. Su diseño MoE significa que ejecutarlo no es barato: necesitarías al menos múltiples GPUs A100 o similares para servirlo con baja latencia. Moonshot proporcionó versiones cuantificadas (por ejemplo, un GGUF quant) que pueden ejecutarse en configuraciones más pequeñas para experimentación, pero para realmente aprovecharlo en producción a escala completa de 1T se requiere hardware serio. Este es un intercambio: GPT-4 solo es accesible a través de API (sin autoalojamiento), pero el trabajo pesado está oculto en la nube; con K2 manejas la infraestructura, pero ganas control. Para las empresas preocupadas por la privacidad de los datos o la personalización, K2 ofrece un nivel de independencia que los modelos cerrados no tienen. Los blogs de ingeniería de Macaron a menudo destacaron puntos similares al integrar modelos, equilibrando la capacidad bruta de un modelo con consideraciones prácticas como la latencia, el costo y el control. En el caso de Macaron, experimentaron tanto con APIs cerradas (como Claude) como con modelos abiertos (como DeepSeek) para potenciar diferentes funciones. Una tendencia probable está emergiendo: despliegues híbridos donde se utiliza un modelo abierto como K2 para ciertas tareas (por ejemplo, codificación, donde sobresale) y un modelo especializado para otras (tal vez un modelo de diálogo más pequeño para chats casuales o un modelo de visión para imágenes).

Conclusión y Perspectivas

Kimi K2 de Moonshot (y la actualización K2-Thinking) representa un avance significativo en los modelos de IA – no solo por números más grandes, sino porque combinan escala con verdaderas capacidades de razonamiento en una plataforma abierta. Técnicamente, K2 demuestra que las arquitecturas de Mixture-of-Experts son un camino viable hacia una escala de billones, y que nuevos métodos de optimización (MuonClip) pueden dominar tales modelos sin fallos catastróficos en el entrenamiento. El rendimiento de primer nivel del modelo en pruebas de codificación y razonamiento es evidencia de que la escala masiva y el entrenamiento innovador se tradujeron en una verdadera habilidad para resolver problemas. Quizás lo más importante, Kimi K2 muestra un paradigma “agente”: fue entrenado explícitamente para usar herramientas, verificar su trabajo y mejorar a través de la interacción (RL). Esto es un alejamiento de los modelos de predicción puramente estáticos y de un solo intento del pasado. Cierra algunas brechas con la resolución de problemas similar a la humana – por ejemplo, dividir tareas en pasos, usar recursos externos, verificar resultados – todo dentro de un único sistema de IA. Para la comunidad de IA de código abierto, el lanzamiento de K2 (con puntos de control base e instruidos disponibles) es una bendición, permitiendo a los investigadores construir sobre un modelo que puede actuar, no solo conversar. Establece un nuevo estándar para lo que un modelo abierto puede hacer, probablemente presionando incluso a los líderes de modelos cerrados a mejorar su juego o reducir sus precios.

Desde la perspectiva de Macaron, la aparición de Kimi K2 confirma muchas de las direcciones en las que hemos estado avanzando en nuestra propia I+D. Nuestras discusiones en el blog sobre razonamiento jerárquico, cadenas de acciones verificables y seguimiento enriquecido de instrucciones encuentran un ejemplo real en el diseño de K2. Es alentador ver estas ideas puestas en práctica a gran escala. Por supuesto, siempre hay margen de mejora. K2 todavía carece de multimodalidad y su cadena de pensamiento (aunque ahora presente en el modelo Thinking) es una nueva adición que seguramente evolucionará. La alineación y la seguridad siguen siendo desafíos: uno podría preguntar cómo se comporta el modelo de 1T en escenarios adversos o abiertos no cubiertos por su modelo de recompensa. Estas son áreas donde la investigación en curso (incluida aquí en Macaron) continuará. De hecho, el equipo de Macaron está explorando un enfoque novedoso utilizando aprendizaje por refuerzo en conjunto con generación de texto basada en difusión – esencialmente un nuevo modelo de difusión de texto post-entrenamiento – para lograr un control aún más fino sobre las salidas de una IA. Aunque los detalles están por venir, imaginamos que esto podría permitir a una IA "pensar difusamente" a través de las posibilidades de manera controlable, potencialmente reduciendo problemas como la alucinación mientras se preserva la creatividad. Es una sutil pista de dónde podría ocurrir el próximo salto: combinando las fortalezas de los LLMs de transformadores (como K2) con técnicas de modelos de difusión y un riguroso ajuste de RL.

En resumen, el modelo K2-Thinking de Kimi K2 inaugura una nueva era de IA abierta que puede tanto razonar profundamente como actuar de manera autónoma. Es un testimonio del rápido progreso en nuestro campo: hace solo uno o dos años, tal rendimiento de un modelo abierto habría parecido un proyecto ambicioso (sin ánimo de hacer un juego de palabras). Ahora está aquí, y nos desafía a todos a pensar en grande. A medida que integramos estos avances y experimentamos con nuestros propios híbridos (ya sea a través de pilas de razonamiento híbrido o híbridos de difusión-RL), la línea entre lo que era vanguardista y lo que es accesible sigue difuminándose. La buena noticia para desarrolladores y usuarios es emocionante: sistemas de IA más potentes, transparentes y controlables están en el horizonte, ya sea que provengan de Moonshot, OpenAI o los laboratorios de Macaron. Y eso significa una IA que no solo nos entiende mejor, sino que también puede trabajar junto a nosotros en tareas complejas, realmente inaugurando la era de los agentes de IA y la inteligencia colaborativa.