TECNOLOGÍA

Kimi K3 ofrece más capacidad para procesar información

La inteligencia artificial acaba de ampliar su capacidad para trabajar con grandes volúmenes de información. Moonshot AI llevó Kimi K3 a Amazon Bedrock, donde empresas y desarrolladores pueden utilizar el modelo desde la infraestructura de Amazon Web Services.

Kimi K3 destaca por una ventana de contexto de un millón de tokens y capacidades nativas para procesar imágenes. Amazon Web Services presentó su disponibilidad el 18 de septiembre de 2026 como una nueva alternativa para tareas de programación y trabajo con conocimiento.

Kimi K3 amplía el trabajo con grandes volúmenes de información

El modelo utiliza una arquitectura de tipo mixture of experts y, según Moonshot AI, alcanza 2.8 billones de parámetros. La compañía también señala una mejora aproximada de 2.5 veces en eficiencia de escalamiento frente a Kimi K2.

Además, Kimi K3 incorpora tecnologías denominadas Kimi Delta Attention y Attention Residuals. Estas modificaciones buscan mejorar el flujo de información cuando el modelo procesa secuencias extensas.

La ventana de un millón de tokens permite trabajar con repositorios completos, documentos extensos e imágenes dentro de una misma tarea. Esto abre posibilidades para análisis de información, desarrollo de software y flujos de trabajo prolongados.

Asimismo, Amazon Bedrock incorpora almacenamiento temporal de instrucciones mediante prompt caching explícito. Esta función permite reutilizar partes estables de una solicitud y reducir costos y latencia en consultas posteriores.

Amazon Bedrock suma nuevas opciones para desarrolladores

Kimi K3 puede utilizarse desde la consola de Amazon Bedrock o mediante APIs compatibles con Responses, Chat Completions, Converse e Invoke. AWS también ofrece perfiles de inferencia globales y específicos para Estados Unidos.

Por otro lado, AWS indica que los datos procesados mediante estos modelos permanecen dentro de su límite de datos y no se comparten con el proveedor del modelo. La compañía también señala que esos datos no se utilizan para entrenar el modelo subyacente.

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REDACCIÓN

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