Dos compañías chinas presentaron en la misma semana modelos de inteligencia artificial que, según sus propios desarrolladores, igualan o superan a los sistemas más avanzados de OpenAI y Anthropic. Moonshot AI lanzó Kimi K3 y Alibaba mostró un adelanto de Qwen3.8, ambos con la particularidad de ser modelos abiertos, algo que contrasta con la estrategia de las compañías estadounidenses líderes, que mantienen sus sistemas más potentes bajo llave.
El anuncio de Moonshot llegó primero, el 16 de julio, cuando la empresa con sede en Beijing puso a disposición Kimi K3 vía web y API. Según pruebas internas de la compañía, el modelo queda apenas por debajo de GPT-5.6 Sol de OpenAI y Claude Fable 5 de Anthropic, aunque en algunos benchmarks específicos los supera. Un ejemplo citado por Moonshot es el test de Code Arena para desarrollo frontend, donde Kimi K3 obtuvo 1.679 puntos contra 1.631 de Fable 5. En matemática de nivel experto, sin embargo, el modelo chino rindió mucho peor: apenas 39% de precisión en el benchmark FrontierMath Tier 4, lejos del desempeño de Fable 5.
Alibaba salió al ruedo un par de días después con un adelanto de Qwen3.8, describiéndolo como uno de los modelos más potentes disponibles hoy y ubicándolo, según sus propias mediciones, en segundo lugar detrás de Fable 5. La compañía todavía no liberó los pesos completos del modelo ni dio precisiones técnicas más allá de que se trata de un sistema con 2,4 billones de parámetros que sigue en desarrollo.
Kimi K3 tiene 2,8 billones de parámetros y contexto de un millón de tokens
Moonshot describe a Kimi K3 como el sistema de código abierto más grande del mundo, con 2,8 billones de parámetros. Los parámetros son una medida aproximada de la complejidad de un modelo durante el entrenamiento y dan una idea de su escala, aunque no necesariamente se traducen en mejor rendimiento. El modelo soporta ventanas de contexto de hasta un millón de tokens, tiene capacidades de visión nativa y usa una arquitectura de tipo Sparse Mixture of Experts, un diseño que activa solo una parte de la red neuronal por consulta para reducir el costo de cómputo.
La compañía adelantó que va a liberar los pesos completos del modelo, los valores numéricos que el sistema aprendió durante el entrenamiento, el 27 de julio, lo que permitirá a desarrolladores externos descargarlo, modificarlo y correrlo en su propia infraestructura. El acceso vía API tiene un costo de 0,30 dólares por millón de tokens en consultas con caché, y entre 3 y 15 dólares por millón de tokens según el tipo de operación, tarifas sensiblemente más bajas que las de los modelos insignia estadounidenses.
Ni OpenAI ni Anthropic revelan el tamaño real de sus modelos
Una limitación central de estos anuncios es que las comparaciones de rendimiento provienen exclusivamente de pruebas internas hechas por Moonshot y Alibaba, sin validación independiente todavía. Tampoco hay forma directa de contrastar el tamaño de los modelos: ni OpenAI ni Anthropic divulgan la cantidad de parámetros de sus sistemas más avanzados, así que la comparación entre 2,8 billones y las cifras estadounidenses queda en el terreno de la especulación.
El patrón recuerda a lo ocurrido en 2025 con DeepSeek, cuando ese laboratorio chino sorprendió al mostrar que un modelo de bajo costo podía acercarse al desempeño de los sistemas líderes de Silicon Valley. Aquel episodio generó una revisión profunda de cuánto valor real aportaban las inversiones multimillonarias en chips y centros de datos que venían haciendo las compañías estadounidenses.
Washington restringe chips avanzados y forzó a Anthropic a retirar un producto
El contexto geopolítico atraviesa toda la historia. El gobierno de Estados Unidos usa controles de exportación para limitar el acceso de China a los semiconductores más avanzados, necesarios para entrenar este tipo de modelos a gran escala. Además, forzó a Anthropic a retirar del mercado su sistema más capaz por temor a que terminara facilitando el desarrollo de competidores extranjeros, una medida que muestra hasta qué punto la Casa Blanca considera la IA un activo de seguridad nacional.
Frente a ese cerramiento, la estrategia de las compañías chinas apunta en sentido contrario: liberar los pesos de sus modelos para que cualquier desarrollador, en cualquier país, pueda usarlos, adaptarlos y construir productos encima sin pagar licencias. Meta había explorado un camino similar con su línea de modelos abiertos, pero ni OpenAI ni Anthropic siguieron ese formato para sus sistemas de punta.
Moonshot dijo que liberará los pesos completos de Kimi K3 el 27 de julio, y ese será el primer contraste público fuera de las pruebas internas. Hasta entonces, las mediciones que circulan son las que publicaron las propias empresas.
