La herramienta desarrollada por Moonshot AI tiene mayor razonamiento complejo, uso de mecanismos externos y procesamiento de grandes cantidades de datos.
Moonshot AI emitió recientemente su nuevo modelo de lenguaje Kimi-K2 Thinking, una herramienta que presume de una mayor capacidad en la profundidad de razonamiento. Según resultados de las primeras pruebas, ha logrado superar a ChatGPT-5, el motor más avanzado de OpenAI, en razonamiento complejo, uso de mecanismos externos y procesamiento de grandes cantidades de datos.
Esto lo sitúa junto a DeepSeek R1, la primera competencia china para ChatGPT, que a principios de este año logró posicionarse por encima del modelo de OpenAI. El lanzamiento de las herramientas de DeepSeek, y su capacidad de estar a la par de sus contrapartes estadounidenses, pero con un sistema mucho más barato de entrenar, provocó grandes discusiones debido a su origen y una masiva devaluación para Nvidia, haciéndole perder 600.000 millones de dólares en una sola jornada.
Si se compara con este hito, podría decirse que el modelo de Moonshot ha pasado casi desapercibido. La razón podría ser que en el mundo de la IA ya se da por hecho que China va a ganar la carrera tecnológica. Incluso el mismo CEO de Nvidia, Jensen Huang, se ha mostrado fiel creyente de este hecho.
China busca alternativas más económicas
El enfrentamiento en el área tecnológica se ha trasladado también a la política, especialmente bajo los mandatos del presidente estadounidense, Donald Trump, quien emprendió una dura batalla comercial con el gigante asiático bajo el argumento de que Pekín había mantenido prácticas desleales por mucho tiempo.
En este sentido, Trump impuso un bloqueo a las empresas chinas para que no pudieran acceder a los chips más avanzados de Nvidia. Sin embargo, en lugar de frenar el avance de las tecnológicas asiáticas, las ha obligado a buscar alternativas que, convenientemente, han resultado más económicas, como Huawei o Cambricon.
Según la propia respuesta de Kimi-K2 Thinking, su funcionamiento es similar en conceptos a los modelos GPT, entrenado con una gran cantidad de información recolectada de textos de Internet, libros, códigos y demás fuentes. Entre las diferencias que remarca está que su base de datos llega hasta abril de este año y que sus respuestas tienen un enfoque más directo, conciso y concreto.
Fuente: RT en Español
