Moonshot AI, la start-up china respaldada por Alibaba y HongShan (la antigua Sequoia China), acaba de lanzar una de esas bombas que obligan a todo el sector a mirar en la misma dirección: Kimi K2.5, un modelo de IA de código abierto capaz de entender texto, imágenes y vídeo.
No estamos ante “otro LLM más”. Según la propia compañía, se trata de un modelo multimodal pensado para competir de tú a tú con soluciones propietarias, especialmente en programación y comprensión de vídeo. Moonshot asegura que Kimi K2.5 fue entrenado con 15 billones (trillion) de tokens, combinando señales visuales y texto desde el inicio. Es decir, no es un modelo al que se le añadió visión a posteriori, sino uno que presume de ser multimodal de forma nativa.
Eso sí, el término multimodal real se ha usado tanto en marketing que ya suena a humo si no viene acompañado de datos serios. Moonshot parece ser consciente de ello y, por eso, el lanzamiento llega respaldado por benchmarks con los que intenta demostrar que aquí hay algo más que promesas.
El foco de Moonshot no es solo “chatear mejor”, sino programar mejor y coordinar mejor el trabajo. La compañía pone especial énfasis en tareas de desarrollo de software y en la gestión de agent swarms, configuraciones donde no existe un único agente respondiendo, sino varios subagentes que se reparten el trabajo: uno planifica, otro escribe código, otro testea y otro revisa pull requests.
A esto se suma una promesa especialmente atractiva para equipos de producto: darle una imagen o un vídeo y pedirle que construya una interfaz similar a lo que aparece en pantalla. Si esto funciona de forma consistente, no es solo una mejora de comodidad, sino una reducción directa de ciclos completos entre diseño, front-end y QA.
Moonshot entra fuerte con los números. En SWE-Bench Verified, una prueba bastante respetada para medir la resolución de issues reales de software, la empresa afirma que Kimi K2.5 supera a Gemini 3 Pro. No se trata de una comparación subjetiva, sino de desempeño en tareas donde el modelo debe entender un repositorio, aplicar cambios y acertar con lo que realmente pide el issue.
La cosa se vuelve aún más interesante en SWE-Bench Multilingual. Aquí, Moonshot sostiene que Kimi K2.5 obtiene mejores resultados que GPT-5.2 y Gemini 3 Pro, lo que sugiere que no solo rinde bien en contextos anglófonos, sino también cuando la documentación, los comentarios y los issues aparecen en varios idiomas, algo habitual en empresas europeas y equipos distribuidos.
La sorpresa llega cuando Kimi también asoma la cabeza en vídeo, un terreno donde los modelos más punteros suelen marcar distancia. Según Moonshot, en VideoMMMU, un benchmark de razonamiento sobre vídeo, Kimi K2.5 supera a GPT-5.2 y Claude Opus 4.5. No solo describiría lo que ve, sino que sería capaz de razonar sobre secuencias, entender acciones, cambios y objetivos, y responder con contexto temporal.
Por supuesto, cualquier benchmark hay que cogerlo con pinzas. Todo depende del prompting, del pipeline de evaluación y de si el modelo está especialmente afinado para esa prueba. Aun así, cuando un modelo open source empieza a asomar por encima de modelos cerrados en áreas duras como programación o vídeo, el mercado se pone nervioso.
El segundo anuncio explica en gran parte el “por qué ahora”: Kimi Code, una herramienta de programación también de código abierto. Aquí Moonshot no está vendiendo solo un modelo, sino una experiencia completa para desarrolladores, que es donde realmente se gana la adopción.
Kimi Code puede usarse desde el terminal o integrarse con entornos como VSCode, Cursor y Zed, entrando directamente en el flujo de trabajo diario. Y eso es clave, porque hoy no gana la IA “más impresionante”, sino la que vive dentro de tus herramientas.
Moonshot no oculta el objetivo: competir directamente con Claude Code de Anthropic y Gemini CLI de Google. Además, Kimi Code permite usar imágenes y vídeos como entrada, lo que abre casos interesantes: enseñar una captura de un bug visual, un vídeo de un flujo de usuario roto y pedir propuestas de cambios en el front-end o la creación de componentes similares.
Las herramientas de coding con IA han pasado de ser un capricho a una línea de negocio brutal en muy poco tiempo. Anthropic anunció recientemente que Claude Code ya alcanzó los 1.000 millones de dólares de ARR, una cifra que demuestra que las empresas no solo prueban estos productos, sino que pagan por ellos porque el retorno en horas y velocidad de entrega es fácil de justificar.
A esto se suma que Wired informó que, para finales de 2025, Claude Code habría añadido 100 millones de dólares adicionales a esa cifra. Con un pastel así, es lógico que los laboratorios chinos quieran su parte, especialmente si pueden empujar la adopción a través del open source.
Moonshot AI fue fundada por Yang Zhilin, exinvestigador de IA en Google y Meta, un perfil que encaja con una empresa que no quiere limitarse a “hacer un chat”, sino competir en modelos de frontera e infraestructura. La compañía levantó 1.000 millones de dólares en una Serie B con una valoración de 2.500 millones y, según Bloomberg, habría captado otros 500 millones el mes pasado, elevando la valoración hasta 4.300 millones de dólares.
El mismo informe señala que ya estaría buscando una nueva ronda a una valoración de 5.000 millones, en plena carrera armamentística. Y no están solos. The Information apunta a que DeepSeek, competidor chino directo, planea lanzar el próximo mes un nuevo modelo con fuertes capacidades de programación.
Para desarrolladores y líderes de equipo, el mensaje es claro: 2026 pinta más a una guerra de “quién te hace shipping más rápido” que de “quién escribe más bonito”. Si Kimi K2.5 cumple lo que promete —multimodal nativo, buen rendimiento en coding, buen razonamiento en vídeo y tooling serio— el impacto no será solo técnico, sino también de precio, acceso y presión directa sobre los modelos cerrados.
Habrá que ver cómo se comporta en uso real, con repositorios enormes, requisitos raros y latencias del mundo de los mortales. Pero una cosa ya parece evidente: el open source ha dejado de “alcanzar” a los grandes; ahora empieza a empujarles.
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