Moonshot AI ha lanzado Kimi K2 Thinking, su modelo abierto de razonamiento profundo diseñado para trabajar como un agente: piensa paso a paso, contrasta fuentes, orquesta herramientas y mantiene el rumbo durante cientos de acciones consecutivas. La combinación de reasoning deliberado, reinforcement learning y una arquitectura optimizada para contextos largos lo convierte en una referencia para quienes construimos soluciones donde la IA no solo responde, sino que piensa, decide y actúa.

Qué es Kimi K2 Thinking y por qué está dando qué hablar

Kimi K2 Thinking es la última versión de Kimi, el modelo de inteligencia artificial creado por la empresa Moonshot, de Alibaba. Se presenta como el modelo “thinking” más avanzado de su catálogo, con capacidades específicas de razonamiento y uso de herramientas en cadena. Pero, más allá de las métricas, hay dos razones por las que está en el centro de la conversación:

1. Compite de tú a tú con modelos generalistas de primer nivel en tareas de razonamiento, búsqueda agéntica, síntesis de información o automatización compleja, según los benchmarks que ha hecho públicos la propia Moonshot y distintas evaluaciones independientes.
2. Pero, sobre todo, es un modelo abierto: se publican los pesos bajo una licencia tipo MIT modificada, lo que permite descargarlo, evaluarlo y desplegarlo en entornos propios, manteniendo control sobre dónde y cómo se ejecuta.

Sus claves técnicas

• Deep Thinking y orquestación de herramientas: está entrenado para razonar en varias etapas y llamar a herramientas de forma autónoma, haciendo búsquedas, consultando APIs, revisando resultados y decidiendo los siguientes pasos sin intervención humana directa. Así, puede mantener workflows de 200–300 invocaciones de herramientas con un comportamiento coherente.
• Cuantización INT4 nativa: diseñada desde el propio entrenamiento, ahorra memoria en la GPU y ofrece más velocidad de inferencia, sin perder calidad en las respuestas. Esto se traduce a costes más ajustados y despliegues más eficientes.
• Agencia estable con contexto largo: trabaja con una ventana de contexto de hasta 256K tokens, lo que permite manejar grandes volúmenes de información (documentación extensa, repositorios de código, historiales largos de conversación) sin perder el hilo. Esto lo hace perfecto para agentes de investigación, asistentes de desarrollo o flujos automatizados complejos.
• Rendimiento probado en benchmarks: En benchmarks como Humanity’s Last Exam (HLE), BrowseComp o pruebas de búsqueda y razonamiento agéntico, K2 Thinking marca nuevos máximos dentro del ecosistema abierto y compite con modelos cerrados de referencia.

Cómo encaja en Konect y en nuestra visión de IA agnóstica

En Faktoria llevamos tiempo transitando este camino con Konect, nuestra plataforma de análisis conversacional con IA. Trabajamos ya con modelos abiertos como LLaMA, Gemma, Qwen, Falcon o Bloom, Integrados junto a modelos generalistas de OpenAI, Anthropic o Google. La llegada de Kimi K2 Thinking encaja a la perfección con este enfoque:

• Podemos activarlo allí donde tenga más sentido: tareas de razonamiento profundo, análisis documental, automatización compleja…
• Y, sobre todo, podemos hacerlo sin renunciar a nuestro principio de base: agnosticismo tecnológico y libertad de elección en cada proyecto.

Por eso, insistimos en que Kimi K2 Thinking no es solo “otro modelo nuevo”. Es una señal de que el mejor rendimiento en IA ya no es patrimonio exclusivo de modelos cerrados y que los modelos abiertos de razonamiento pueden competir —y a veces liderar— en benchmarks exigentes.

Porque en Faktoria creemos que el futuro de la IA no se define por el tamaño del modelo, sino por la libertad para elegir, integrar y adaptar cada tecnología al servicio de las personas y los procesos.