La sesión de preguntas y respuestas de Kimi K2.5, de Moonshot AI, en Reddit expone la compleja realidad de los modelos de código abierto de vanguardia

Cuando 595 gigabytes se enfrentan a la realidad de los desarrolladores

Dos días después de lanzar lo que analistas del sector han calificado como el modelo de inteligencia artificial de código abierto más potente jamás creado, investigadores de Moonshot AI entraron en Reddit para enfrentarse a un público tan entusiasmado como frustrado. La startup con sede en Pekín tenía motivos de sobra para celebrar. Kimi K2.5 había acaparado titulares por reducir la brecha de capacidad con los gigantes estadounidenses de la IA y poner a prueba los límites de los controles de exportación de chips de Estados Unidos. Pero los desarrolladores que esperaban en r/LocalLLaMA, un foro donde los ingenieros intercambian consejos para ejecutar modelos de lenguaje grandes en equipos que van desde una sola GPU de consumo hasta pequeños conjuntos de hardware semiprofesional, tenían una preocupación más inmediata. Querían saber cuándo podrían usarlo realmente.

La sesión de preguntas y respuestas, que duró tres horas, se convirtió en una ventana inesperadamente sincera al desarrollo de la IA de vanguardia en 2026: no la versión pulida que aparece en los materiales de marketing corporativo, sino la realidad desordenada de depurar fallos, gestionar cambios de personalidad y afrontar una tensión fundamental que define hoy la IA de código abierto. Moonshot había publicado los pesos del modelo para que cualquiera pudiera descargarlos y adaptarlos. El archivo ocupa unos 595 gigabytes. Para la mayoría de los desarrolladores del foro, esa apertura seguía siendo puramente teórica.

Tres integrantes del equipo de Moonshot participaron con los nombres de usuario ComfortableAsk4494, zxytim y ppwwyyxx. A lo largo de unos 187 comentarios, respondieron preguntas sobre arquitectura, metodología de entrenamiento y el dilema filosófico de qué da carácter a un modelo de IA. También ofrecieron una idea de dónde provendrá la próxima ronda de avances, y no se trata simplemente de añadir más parámetros.

El problema del tamaño que no desaparece

La primera oleada de preguntas trató a Kimi K2.5 menos como un avance revolucionario que como un problema logístico. Un usuario preguntó sin rodeos por qué Moonshot no estaba creando modelos más pequeños junto con el modelo insignia. «Los tamaños pequeños, como 8B, 32B y 70B, son ideales para lograr una alta densidad de inteligencia», escribió, en referencia al número de parámetros, expresado en miles de millones. Otra persona señaló que los modelos enormes eran cada vez más difíciles de celebrar porque muchos desarrolladores sencillamente no podían ejecutarlos. Una tercera mencionó a competidores estadounidenses como referencia de tamaño y pidió variantes especializadas en programación que pudieran funcionar en GPU modestas.

El equipo de Moonshot no anunció en ese momento un modelo más pequeño. Pero reconoció la demanda en términos que sugerían que la queja les resultaba familiar. «¡Tomamos nota de las solicitudes!», escribió uno de los coanfitriones. Otro indicó que la colección de modelos de Moonshot ya incluye algunos modelos más pequeños de mezcla de expertos en Hugging Face, aunque advirtió que los modelos pequeños y grandes suelen requerir inversiones de ingeniería distintas.

La respuesta más reveladora llegó cuando un usuario preguntó si Moonshot podría desarrollar algo de unos 100.000 millones de parámetros optimizado para uso local. El equipo de Kimi planteó otro tipo de compromiso: un modelo de 200.000 o 300.000 millones de parámetros que pudiera mantenerse por encima de lo que llamó un «umbral de usabilidad» en una amplia variedad de tareas. Esa respuesta refleja el dilema de los laboratorios que publican pesos abiertos. Un modelo de entre 200.000 y 300.000 millones de parámetros ampliaría el acceso en comparación con un sistema de un billón de parámetros, pero seguiría suponiendo contar con varias GPU o recurrir a técnicas de cuantización intensiva que reducen la precisión para ahorrar memoria.

Los desarrolladores del foro no pedían modelos algo más pequeños. Pedían modelos adaptados al hardware que realmente poseen y una hoja de ruta que trate la ejecución local como una prioridad, no como una ocurrencia tardía para aficionados. El intercambio puso de relieve una fractura cada vez mayor en la comunidad de IA de código abierto: por un lado, laboratorios que publican modelos enormes que requieren infraestructura a escala de centro de datos; por otro, profesionales que quieren ejecutar sistemas en sus propios equipos.

¿Han llegado las leyes de escalado a un límite?

Cuando el debate dejó atrás las quejas sobre el hardware, pasó a lo que muchos investigadores consideran hoy la pregunta central sobre los modelos de lenguaje grandes: ¿han empezado a estancarse las leyes de escalado? Estas leyes describen la relación predecible entre el tamaño del modelo, el volumen de datos y el rendimiento que ha impulsado el progreso de la IA durante años. Un participante preguntó directamente si el escalado había «llegado a un límite».

Un representante de Kimi respondió con un diagnóstico cada vez más habitual en el sector. «La cantidad de datos de alta calidad no crece tan rápido como la capacidad de cálculo disponible», escribió, «por lo que el escalado con la predicción convencional del siguiente token a partir de datos de internet producirá mejoras menores». Esta observación apunta a una limitación fundamental: en internet solo hay cierta cantidad de texto de calidad, y los laboratorios de IA ya han entrenado con la mayor parte.

A continuación, el equipo expuso la alternativa que prefiere. Señaló Agent Swarm, la capacidad de Kimi K2.5 para coordinar hasta 100 subagentes que trabajan en paralelo, como una forma de «escalado durante la inferencia» que podría abrir una nueva vía para aumentar las capacidades. El escalado durante la inferencia consiste en aumentar la cantidad de cálculo que se realiza cuando el modelo responde preguntas, en lugar de hacerlo durante la fase inicial de entrenamiento.

Según el planteamiento del equipo, escalar no tiene por qué significar únicamente entrenamientos previos más grandes. También puede consistir en aumentar la cantidad de trabajo estructurado durante la inferencia y luego incorporar esos hallazgos al entrenamiento mediante aprendizaje por refuerzo. «Podrían surgir nuevos paradigmas de escalado», escribió uno de los coanfitriones. «De cara al futuro, es probable que haya un modelo que aprenda con menos ideas previas humanas, o incluso sin ellas».

La afirmación implica que la medida del progreso podría estar pasando del número de parámetros y las curvas de pérdida durante el entrenamiento previo a sistemas capaces de planificar, delegar y verificar, que utilizan herramientas y subagentes como componentes básicos en lugar de depender de una única y enorme pasada por una red neuronal.

Dentro de Agent Swarm: cómo comparten memoria 100 subagentes

Sobre el papel, Agent Swarm parece una idea conocida con un nuevo envoltorio: muchos agentes de IA que colaboran en una tarea. La sesión de preguntas y respuestas reveló detalles más importantes sobre dónde se almacena la memoria, cómo se coordina el trabajo y por qué la orquestación no se convierte en ruido.

Un desarrollador planteó un problema clásico de los sistemas multiagente. Con 100 subagentes, el agente orquestador suele convertirse en un cuello de botella, tanto por la latencia como por lo que la comunidad llama «degradación del contexto». Se trata de la pérdida de rendimiento que se produce cuando el historial de una conversación se llena de conversaciones internas y registros de herramientas, hasta que el modelo pierde de vista lo que intentaba conseguir.

Un coanfitrión de Kimi respondió con una decisión de diseño importante para quienes crean sistemas de agentes en entornos empresariales.

Los subagentes trabajan con su propia memoria de trabajo y envían los resultados al orquestador, en lugar de transmitirlo todo a un contexto compartido. ¡Esto nos permite ampliar la longitud total del contexto en una nueva dimensión!

Otro desarrollador cuestionó las afirmaciones sobre el rendimiento. Moonshot ha descrito públicamente Agent Swarm como capaz de lograr una aceleración de unas 4,5 veces en flujos de trabajo adecuados, pero los escépticos preguntaron si esa cifra solo refleja cuánto puede paralelizarse una tarea determinada. El equipo coincidió en que depende. En algunos casos, el sistema determina que una tarea no requiere agentes en paralelo y evita el gasto de cálculo adicional. También explicó que el orquestador debe gestionar los presupuestos de tokens de los subagentes y asignar a cada uno una tarea de tamaño adecuado.

Entendida como una descripción de ingeniería y no como marketing, Moonshot hablaba de un patrón habitual en las empresas: mantener despejado el plano de control, limitar las respuestas de los procesos de trabajo y evitar inundar al coordinador con registros que no puede asimilar. Esta arquitectura sugiere que los futuros sistemas de IA se parecerán más a clústeres de computación distribuida que a chatbots monolíticos.

El paso del Sistema 1 al Sistema 2

El cambio más trascendental que se insinuó en la sesión no fue una nueva puntuación en una prueba de referencia. Fue una declaración sobre las prioridades de investigación. Una pregunta planteó si Moonshot estaba trasladando capacidad de cálculo del entrenamiento previo del «Sistema 1» al aprendizaje por refuerzo del «Sistema 2». Estos términos aluden a los modos cognitivos popularizados por el psicólogo Daniel Kahneman: el Sistema 1 corresponde al pensamiento rápido e intuitivo, mientras que el Sistema 2 es más lento y deliberado.

En términos de IA, esto supone pasar del aprendizaje amplio de patrones a un entrenamiento que recompensa explícitamente el razonamiento y las respuestas correctas en tareas de varios pasos. Un representante de Kimi respondió que el cálculo destinado al aprendizaje por refuerzo seguirá aumentando y apuntó a la posible aparición de nuevas funciones objetivo para el aprendizaje por refuerzo, «sobre todo en el ámbito de los agentes».

Esa frase parece una hoja de ruta. A medida que los modelos utilicen más herramientas y descompongan las tareas, los laboratorios dedicarán una mayor parte de sus recursos a entrenarlos para que se comporten bien como agentes, y no solo para predecir tokens. Esto importa a las empresas porque las mejoras impulsadas por el aprendizaje por refuerzo suelen traer consigo contrapartidas. Un modelo puede volverse más resolutivo, usar herramientas con mayor frecuencia o ajustarse mejor a señales de recompensa que no coinciden claramente con las expectativas de una empresa.

Al preguntarle por la brecha de capacidad de cálculo entre Moonshot y los laboratorios estadounidenses, que cuentan con flotas de GPU mucho mayores, el equipo respondió con franqueza. «Diría que la brecha no se está cerrando», escribió uno de los coanfitriones. «Pero ¿cuánto cálculo se necesita para alcanzar la AGI? Ya lo veremos». Otro ofreció una reflexión más filosófica: «Hay demasiados factores que afectan al cálculo disponible. Pero, pase lo que pase, la innovación prospera ante las limitaciones».

Por qué Kimi a veces se identifica como Claude

Los lanzamientos de modelos con pesos abiertos suelen ir acompañados de una sospecha persistente: ¿aprendió el modelo demasiado de sus competidores? Esa sospecha puede convertirse rápidamente en acusaciones de destilación, un proceso en el que una IA aprende entrenándose con las respuestas de otra. Un usuario planteó una de las acusaciones más incómodas que circulan en los círculos de modelos abiertos: que K2.5 a veces se identifica como «Claude», el modelo insignia de Anthropic. La insinuación era que había tomado prestado mucho de ese modelo.

Moonshot no descartó ese comportamiento. En cambio, describió las condiciones en las que ocurre. Según el equipo, con la instrucción de sistema adecuada, es muy probable que el modelo responda «Kimi», sobre todo en el modo de razonamiento. Pero, si la instrucción de sistema está vacía, el modelo deriva hacia lo que el equipo llamó una «zona indefinida», que refleja la distribución de los datos de entrenamiento previo y no decisiones deliberadas de entrenamiento.

A continuación, ofreció una explicación concreta vinculada a una decisión de entrenamiento. Moonshot dijo que había aumentado la proporción de datos recientes de programación de internet durante el entrenamiento previo y que esos datos parecen estar más asociados al token «Claude», probablemente porque los desarrolladores que hablan de asistentes de programación con IA suelen mencionar el modelo de Anthropic. El equipo rechazó la acusación de destilación aludiendo a los resultados en pruebas de referencia.

De hecho, K2.5 parece superar a Claude en muchas pruebas de referencia. HLE, BrowseComp, MMMU Pro y MathVision, por mencionar algunas.

Para las empresas que adoptan estos modelos, lo importante no es la polémica en internet. Es que la deriva de identidad constituye un fallo real, que las organizaciones suelen poder mitigar controlando las instrucciones de sistema en lugar de dejar al azar la autodescripción del modelo. La sesión presentó la gobernanza de las instrucciones no como un detalle de la experiencia de usuario, sino como una práctica operativa esencial para garantizar un despliegue fiable.

La búsqueda del alma en un modelo de recompensa

Un tema recurrente en el foro fue que el estilo de escritura de K2.5 parece más genérico que el de los modelos Kimi anteriores. Los usuarios lo describieron como más parecido al de un «asistente útil» estándar, un tono que muchos desarrolladores consideran ya la personalidad predeterminada de los modelos sometidos a un amplio entrenamiento posterior. Un usuario dijo que le encantaba la personalidad de Kimi K2 y preguntó qué había ocurrido.

Un coanfitrión de Kimi reconoció que cada nuevo lanzamiento trae algunos cambios de personalidad y describió la personalidad como algo subjetivo y difícil de evaluar. «Es un problema bastante difícil», escribió. El equipo dijo que quiere mejorar este aspecto y ofrecer más opciones para que cada usuario personalice la personalidad.

En otro intercambio, sobre si reforzar la capacidad de programación perjudica la escritura creativa y la inteligencia emocional, un representante de Kimi sostuvo que no existe un conflicto inherente si el modelo tiene suficiente tamaño. Sin embargo, dijo que es difícil mantener el «gusto por la escritura» entre distintas versiones porque el modelo de recompensa evoluciona constantemente. El equipo se basa en pruebas de referencia internas, una especie de metaevaluación, para seguir el progreso de la escritura creativa y ajustar los modelos de recompensa en consecuencia.

Otra respuesta fue más allá y recurrió a un lenguaje poco habitual en una especificación corporativa de IA, pero familiar para quienes usan estas herramientas a diario. El equipo habló del «alma» de un modelo de recompensa y planteó la posibilidad de almacenar un «estado» del usuario que refleje sus gustos y usarlo para condicionar las respuestas del modelo. Este intercambio apunta a una nueva frontera de producto que las empresas suelen subestimar. La deriva de estilo no es solo una cuestión estética. Puede cambiar la forma en que un modelo explica sus decisiones, expresa dudas, aborda la ambigüedad e interactúa con clientes y empleados.

La depuración, el verdadero trabajo de la investigación en IA

La observación cultural más reveladora surgió en respuesta a una pregunta sobre las sorpresas durante el entrenamiento y el aprendizaje por refuerzo. Un coanfitrión respondió con una sola palabra, resaltada en negrita: depuración.

Tanto en el entrenamiento previo como en el posterior, hay un aspecto que se impone constantemente como prioridad máxima: la depuración.

El comentario puso de relieve un tema que recorrió toda la sesión. Cuando le preguntaron por la metodología de «escalera de escalado» para evaluar ideas nuevas con modelos de distintos tamaños, zxytim contó una anécdota sobre un fracaso. En una ocasión, el equipo se apresuró a incorporar Kimi Linear, una arquitectura experimental de atención lineal, a la generación anterior de modelos. La arquitectura no superó la escalera de escalado a partir de cierto tamaño. El equipo dio un paso atrás y atravesó lo que el coanfitrión llamó «un difícil proceso de depuración»; tras varios meses, finalmente logró que funcionara.

«Desde el punto de vista estadístico, la mayoría de las ideas que funcionan a pequeña escala no superarán la escalera de escalado», continuó. «Las que sí lo hacen suelen ser sencillas, eficaces y fundamentadas matemáticamente. La investigación consiste sobre todo en gestionar el fracaso, no en celebrar el éxito».

Para los líderes técnicos que evalúan a proveedores de IA, esta admisión es instructiva. Las capacidades de vanguardia no surgen solo de avances brillantes. También requieren un aislamiento sistemático de los fallos y culturas organizativas dispuestas a dedicar meses a problemas que quizá no tengan solución. Esta dosis de realismo contrasta marcadamente con los relatos pulidos que suelen acompañar los lanzamientos de productos.

Hoja de ruta hacia K3 y el aprendizaje continuo

La sesión también sirvió como anticipo discreto de la siguiente generación de Kimi. Los desarrolladores preguntaron si Kimi K3 adoptaría la investigación de Moonshot sobre atención lineal, cuyo objetivo es gestionar contextos largos con más eficiencia que los mecanismos de atención tradicionales. Los integrantes del equipo indicaron que los enfoques lineales son una opción seria. «Es probable que Kimi Linear forme parte de K3», escribió uno. «También incorporaremos otras optimizaciones».

En otro intercambio, un coanfitrión predijo que K3 «será mucho mejor que K2.5, quizá hasta 10 veces». El equipo también destacó el aprendizaje continuo como una línea que está explorando activamente y apuntó a un futuro en el que los agentes puedan trabajar eficazmente durante periodos más prolongados. Se trata de una necesidad empresarial fundamental si se espera que los agentes gestionen proyectos en curso en lugar de tareas de un solo turno.

«Creemos que el aprendizaje continuo mejorará la capacidad de actuar de forma autónoma y permitirá que los agentes trabajen eficazmente durante mucho más tiempo», escribió uno de los coanfitriones. En cuanto a Agent Swarm, el equipo dijo que planea poner a disposición de los desarrolladores la estructura de orquestación cuando el sistema sea más estable. «Esperamos que sea muy pronto», añadió.

Qué revela esto sobre la IA abierta en 2026

La sesión no resolvió todas las dudas. Algunas de las preguntas más técnicas sobre los métodos de entrenamiento multimodal, las defensas contra la manipulación de recompensas y la gobernanza de datos se aplazaron hasta la publicación de un informe técnico. No es algo inusual. Muchos laboratorios consideran ahora confidenciales los detalles con mayor impacto operativo.

Pero el foro sí reveló dónde se libran las verdaderas disputas en el campo de la IA. La brecha más importante no es la que existe entre China y Estados Unidos, ni entre lo abierto y lo cerrado. Es la diferencia entre lo que prometen los modelos y lo que los sistemas pueden ofrecer en la práctica. La orquestación se está convirtiendo en el producto. Moonshot no solo está lanzando un modelo. También propone una visión según la cual los próximos avances provendrán de agentes capaces de dividir el trabajo, usar herramientas y entregar resultados estructurados con rapidez.

Los pesos abiertos chocan con la realidad del hardware, mientras los desarrolladores exigen una apertura que permita ejecutar los modelos localmente, no una que requiera un centro de datos. Y el campo de batalla está pasando de la inteligencia bruta a la fiabilidad: de superar una prueba de referencia por dos puntos a depurar la disciplina en el uso de herramientas, gestionar la memoria en flujos de trabajo multiagente y conservar ese «gusto» difícil de cuantificar que determina si los usuarios confían en las respuestas.

Moonshot apareció en Reddit tras un lanzamiento de gran repercusión y en medio de un relato geopolítico cada vez más intenso. A los desarrolladores que aguardaban allí les importaba una pregunta más práctica: ¿cuándo significa realmente que algo sea abierto que se puede usar? En ese sentido, la sesión no se limitó a promocionar Kimi K2.5. Ofreció una instantánea de un sector en transición: de modelos más grandes a un cálculo más estructurado, de las API cerradas a unos pesos abiertos que aun así requieren una ingeniería considerable para su despliegue, y de celebrar el éxito a gestionar el fracaso.

En síntesis

• Moonshot AI lanzó Kimi K2.5, un modelo de código abierto de 595 GB, y luego celebró una sesión de preguntas y respuestas en Reddit, en r/LocalLLaMA, donde afrontó dudas sobre su utilidad práctica
• Los desarrolladores pidieron modelos más pequeños, de entre 8.000 y 70.000 millones de parámetros, para ejecutarlos en hardware local, pero Moonshot planteó que el mínimo para un uso amplio estaría entre 200.000 y 300.000 millones de parámetros
• El equipo reconoció que las leyes de escalado se están estancando por la escasez de datos de entrenamiento de alta calidad y apuesta por el «escalado durante la inferencia» mediante Agent Swarm, que coordina a 100 subagentes
• Agent Swarm asigna memoria de trabajo aislada a cada subagente para evitar la degradación del contexto, mientras un orquestador administra los presupuestos de tokens y distribuye las tareas
• Aumentará el cálculo dedicado al aprendizaje por refuerzo, con un desplazamiento del reconocimiento de patrones del Sistema 1 al razonamiento del Sistema 2 y al entrenamiento del comportamiento de los agentes
• Moonshot atribuyó la deriva de identidad, es decir, que el modelo se identifique como «Claude», a un aumento de los datos de programación que contienen referencias frecuentes a Claude, no a la destilación
• La personalidad y el «alma» siguen siendo difíciles de medir y mantener entre versiones; el equipo prevé crear estados de gustos personalizados para cada usuario
• Se espera que Kimi K3 incorpore arquitecturas de atención lineal y capacidades de aprendizaje continuo para tareas de agentes de larga duración