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Moonshot AI rediseñó por completo kimi.com y ahora divide su asistente en tres productos separados: Kimi Work, Kimi Code y Kimi Claw, todos corriendo sobre el modelo Kimi K3. El cambio de interfaz reemplaza el chat único anterior por una oferta segmentada según la tarea.
📑 En este artículo
La compañía china, la misma detrás de los modelos Kimi K2 y K2.6 que ya ocupaban un lugar destacado entre los modelos abiertos en referencias de programación, apuesta ahora a que el usuario no elija un modelo sino un producto: redactar un informe, generar código o dejar que un agente ejecute tareas programadas sin supervisión constante.
TL;DR
- Moonshot AI relanzó kimi.com organizado en tres productos: Kimi Work, Kimi Code y Kimi Claw, todos sobre el modelo Kimi K3.
- La plataforma suma Scheduled Tasks (tareas programadas) y un sistema de plugins visibles en el menú principal.
- Kimi Code apunta a programación agéntica: generar, ejecutar y corregir código dentro de un mismo flujo de agente.
- Kimi Claw se centra en tareas web autónomas que corren sin supervisión constante gracias a las tareas programadas.
- Kimi Work ofrece el asistente de conocimiento general para redactar, resumir y analizar documentos.
- Moonshot AI no publicó al momento una ficha técnica con el conteo de parámetros de Kimi K3.
- La API de Kimi sigue siendo compatible con el formato de OpenAI, lo que permite reusar SDKs existentes.
- Los antecesores directos, Kimi K2 y K2.6, ya se ubicaban entre los modelos abiertos destacados en benchmarks de código.
Qué pasó
El sitio kimi.com ahora presenta, apenas se abre, tres accesos directos con nombre propio: Kimi Work, Kimi Code y Kimi Claw. Junto a ellos aparecen en el menú principal las secciones Plugins y Scheduled Tasks, dos funciones que antes no tenían un lugar visible en la interfaz de Kimi.
Kimi Work concentra el uso general del asistente: redactar textos, resumir documentos y responder preguntas de conocimiento, la función original de Kimi desde sus primeras versiones. Kimi Code se posiciona como el producto pensado para programación agéntica, en la misma categoría que Claude Code de Anthropic, Copilot Workspace de GitHub o Cursor. Kimi Claw completa el trío con un enfoque en automatización web: tareas que un agente ejecuta por su cuenta, de forma recurrente, gracias al sistema de tareas programadas.
Moonshot AI no acompañó el relanzamiento con un comunicado técnico extenso ni con una ficha de benchmarks para K3. La información disponible al momento de esta nota proviene de la propia interfaz pública del sitio, sin un paper o technical report equivalente al que la compañía publicó para K2.
Contexto e historia
Moonshot AI es la startup china detrás de la familia de modelos Kimi, conocida por publicar pesos abiertos bajo una licencia derivada de MIT. Kimi K2, lanzado en 2025, usa una arquitectura de mixture-of-experts (MoE) con un total de parámetros muy superior al que se activa en cada inferencia, un diseño que reduce el costo de cómputo por token sin sacrificar capacidad total del modelo. Moonshot documentó esa arquitectura y el uso del optimizador Muon en los repositorios que mantiene en GitHub.
La actualización K2.6 profundizó esa apuesta agéntica: ya entonces el modelo se destacaba en referencias de programación de código abierto, algo que este mismo canal cubrió en su momento. Kimi K3 llega como el siguiente paso de esa línea, pero con un cambio de estrategia de producto más que un simple salto de versión: en vez de ofrecer un chat genérico, Moonshot empaqueta el modelo en tres superficies especializadas.
Ese movimiento sigue una tendencia que ya marcaron otros laboratorios: separar el asistente conversacional del agente de código, y a su vez separar el agente de código del agente que navega y actúa en la web sin supervisión directa. Kimi Work, Kimi Code y Kimi Claw calcan esa división en tres productos con nombre propio.
Detalles técnicos y rendimiento
Moonshot AI no publicó, al cierre de esta nota, una ficha técnica de Kimi K3 con conteo de parámetros, tamaño de contexto o resultados de benchmarks. Lo que sí se puede describir con certeza es el linaje técnico sobre el que se apoya: Kimi K2 usa una arquitectura MoE con una fracción reducida de parámetros activos por token, entrenada con el optimizador Muon, y expone su API bajo un formato compatible con el de OpenAI.
Esa compatibilidad de API es la pieza más relevante para quien quiera integrar Kimi K3 hoy: cualquier código escrito contra el SDK de OpenAI funciona contra el endpoint de Moonshot cambiando apenas la URL base y la clave de API. Es el mismo patrón que ya usan otros proveedores para bajar la fricción de adopción.
⚠️ Ojo: Moonshot AI no publicó una ficha técnica con el conteo de parámetros ni benchmarks oficiales de Kimi K3 al momento de esta nota; los datos de arquitectura descritos arriba corresponden a K2 y K2.6, sus antecesores confirmados.
La tabla siguiente resume qué resuelve cada producto de la nueva familia:
| Producto | Para qué sirve | Ventaja | Limitación |
|---|---|---|---|
| Kimi Work | Redactar, resumir y analizar documentos de conocimiento general | Interfaz simple, pensada para no programadores | Menos control fino sobre herramientas y ejecución de código |
| Kimi Code | Programación agéntica: generar, ejecutar y depurar código | Integra tool calling pensado para flujos de desarrollo | Requiere que el usuario defina bien las herramientas disponibles |
| Kimi Claw | Automatizar tareas en la web y tareas programadas | Puede operar sin supervisión constante gracias a Scheduled Tasks | Mayor riesgo de acciones no deseadas si el agente navega sin límites claros |
Kimi Code es el que más se acerca a la categoría de programación agéntica que promete el propio eslogan de la plataforma: un agente que no solo sugiere código, sino que lo ejecuta, corre tests y corrige el resultado dentro del mismo flujo, usando tool calling en el formato estándar de function calling de OpenAI. Kimi Claw, en cambio, apunta a tareas que exceden el código: monitorear algo, generar un reporte periódico, todo programado con Scheduled Tasks para correr sin que el usuario dispare cada ejecución a mano.
Cómo probar Kimi K3
Para experimentar con Kimi K3 hoy no hace falta esperar un anuncio oficial de API: Moonshot expone sus modelos bajo un endpoint compatible con OpenAI, lo que permite reusar el SDK oficial de Python o cualquier cliente HTTP.
El primer paso es configurar la clave de API como variable de entorno. La sintaxis cambia según el sistema operativo:
- macOS y Linux (bash/zsh):
export MOONSHOT_API_KEY="sk-tu-clave" - Windows (PowerShell):
$env:MOONSHOT_API_KEY = "sk-tu-clave" - Windows (cmd):
set MOONSHOT_API_KEY=sk-tu-clave
Con la clave configurada, una llamada mínima por curl alcanza para confirmar que el endpoint responde:
curl https://api.moonshot.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $MOONSHOT_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "kimi-k3",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hola Kimi, presentate en una linea"}]
}'Este ejemplo asume que Moonshot expone K3 bajo un identificador como kimi-k3; confirmá el nombre exacto del modelo en tu cuenta antes de integrarlo en producción. Para un caso más realista de programación agéntica, el SDK de Python de OpenAI apuntando al endpoint de Moonshot permite definir herramientas que el modelo puede invocar, como correr una suite de tests:
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="TU_API_KEY_DE_MOONSHOT",
base_url="https://api.moonshot.ai/v1",
)
respuesta = client.chat.completions.create(
model="kimi-k3",
messages=[
{"role": "system", "content": "Sos un agente de Kimi Code que corrige bugs en Python."},
{"role": "user", "content": "Este script falla con ZeroDivisionError, arreglalo: def dividir(a, b): return a / b"},
],
tools=[{
"type": "function",
"function": {
"name": "ejecutar_tests",
"description": "Corre la suite de tests del repo y devuelve el resultado",
"parameters": {"type": "object", "properties": {}, "required": []},
},
}],
)
print(respuesta.choices[0].message)Este patrón, un mensaje de sistema que define el rol del agente más una lista de tools, es el mismo que usan Kimi Code y otros agentes de programación para decidir cuándo ejecutar una acción en vez de solo responder texto. Para confirmar que la cuenta tiene acceso al modelo K3 y no a una versión anterior, conviene listar los modelos disponibles antes de integrarlo en producción:
curl https://api.moonshot.ai/v1/models -H "Authorization: Bearer $MOONSHOT_API_KEY"y revisar que el identificador de K3 aparezca en la respuesta.
💡 Tip: Antes de apuntar tu SDK de OpenAI al endpoint de Moonshot, corré la llamada a /v1/models para confirmar el identificador exacto del modelo K3 disponible en tu cuenta; los nombres de modelo suelen cambiar entre anuncios y disponibilidad real en la API.
Impacto y análisis
La apuesta de Moonshot AI llega en un momento en el que la categoría de agentes de código ya tiene jugadores consolidados: Claude Code de Anthropic, Copilot Workspace de GitHub, Cursor y Windsurf compiten por el mismo tipo de usuario, un desarrollador que quiere delegar no solo la sugerencia de código sino la ejecución completa de una tarea.
Separar Kimi Work de Kimi Code y de Kimi Claw simplifica el mensaje de producto: cada superficie promete una cosa concreta en lugar de un asistente genérico que hace de todo. La contrapartida es que un usuario que quiera combinar las tres funciones en un mismo flujo (redactar un informe que además ejecute código y programe un seguimiento automático) tiene que moverse entre tres productos distintos en lugar de uno solo.
Otra limitación real: sin una ficha técnica pública de K3, un equipo que evalúa la plataforma para producción no tiene forma de comparar de forma objetiva el costo por token, el tamaño de contexto ni el desempeño frente a K2.6 o frente a modelos de otros proveedores. Migrar un flujo de agente hacia Kimi Claw, en particular, exige confiar en un modelo que navega y actúa en la web sin que la compañía haya publicado todavía qué límites de seguridad aplica a esas acciones.
El siguiente diagrama resume cómo se ve, en la práctica, una tarea programada de Kimi Claw:
sequenceDiagram
participant U as Usuario
participant K as Kimi Claw
participant W as Sitio web objetivo
participant N as Notificacion
U->>K: programa tarea recurrente
K->>W: navega y ejecuta la accion
W-->>K: devuelve resultado
K-->>N: envia resumen al usuario
Note over U,K: la tarea se repite segun el horario definidoQué sigue
Quedan preguntas abiertas que solo Moonshot AI puede responder con un anuncio formal: si K3 mantiene la arquitectura MoE de K2, si el conteo de parámetros cambió, y si el modelo seguirá disponible con pesos abiertos como sus antecesores. Tampoco hay, por ahora, una tabla de precios pública para Kimi Work, Kimi Code o Kimi Claw como productos separados.
Lo que sí es predecible por el patrón que siguió K2 y K2.6: si Moonshot mantiene su estrategia de pesos abiertos, es razonable esperar que en algún momento publique un repositorio y un technical report para Kimi K3 en su organización de GitHub, como hizo con las versiones anteriores.
📖 Resumen en Telegram: Ver resumen
Probalo vos: entrá a kimi.com, abrí Kimi Code y pedile que corrija un bug real de tu repo para ver el flujo de tool calling en acción hoy mismo.
Preguntas frecuentes
¿Qué es Kimi K3?
Es el modelo detrás de la nueva generación de productos de Moonshot AI, la base común de Kimi Work, Kimi Code y Kimi Claw presentados en el rediseño de kimi.com.
¿En qué se diferencian Kimi Work, Kimi Code y Kimi Claw?
Kimi Work apunta a tareas de conocimiento general como redactar y resumir, Kimi Code a programación agéntica con ejecución de código, y Kimi Claw a automatización web con tareas programadas.
¿La API de Kimi K3 es compatible con el SDK de OpenAI?
Sí. Moonshot expone sus modelos bajo un formato de API compatible con el de OpenAI, lo que permite reusar el SDK oficial cambiando la URL base y la clave de API.
¿Cuántos parámetros tiene Kimi K3?
Moonshot AI no publicó esa cifra al momento de esta nota. Su antecesor, Kimi K2, usa una arquitectura mixture-of-experts con una fracción de parámetros activos por token, documentada en el repositorio de la compañía en GitHub.
¿Kimi K3 es un modelo de pesos abiertos?
No está confirmado todavía. K2 y K2.6 se publicaron con pesos abiertos bajo una licencia derivada de MIT; Moonshot no aclaró si mantendrá esa política con K3.
¿Qué son las Scheduled Tasks de Kimi Claw?
Es el sistema que permite programar una tarea para que el agente la repita en un horario definido, sin que el usuario tenga que disparar cada ejecución manualmente.
Referencias
- Kimi AI: página oficial que presenta la plataforma K3 con Kimi Work, Kimi Code y Kimi Claw.
- Moonshot AI en GitHub: repositorios donde la compañía publicó los pesos abiertos de la familia Kimi K2.
- Moonshot AI Platform: documentación de la API compatible con el formato de OpenAI usada para integrar los modelos Kimi.
- Wikipedia: Moonshot AI: contexto general sobre la empresa y su línea de modelos Kimi.
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Imagen destacada: Foto de Caspar Camille Rubin en Unsplash
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