Chatea con Kimi K3 en Lorka AI

Lleva tus proyectos de programación e investigación a otro nivel. Prueba Kimi K3 en Lorka y analiza rápidamente grandes repositorios de código, coordina procesos técnicos, interpreta contenido visual y genera resultados estructurados.

Kimi
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Reasoning
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De última generación
Speed
⚡⚡⚡⚡⚡
Medio
Context Handling
🧠🧠🧠🧠🧠
Potente
Input
Video
Output

Desarrollado por Moonshot AI, Kimi K3 es un modelo de lenguaje multimodal de última generación, diseñado para el razonamiento avanzado, programación, procesos con agentes y generación de contenido estructurado de alta calidad, como interfaces en HTML y React, documentos, hojas de cálculo y otros formatos.

Context window1 millón de tokens
Max output tokens32.000 tokens
Knowledge cutoffJulio de 2025

Lleva el trabajo técnico complejo más allá con Kimi K3

Accede a Kimi K3 desde la plataforma de Lorka y combina una arquitectura de última generación con capacidades prácticas para proyectos prolongados de ingeniería, investigación y trabajo multimodal.

Programación de larga duración (long-horizon)

Analiza grandes repositorios, coordina herramientas de terminal y avanza en proyectos complejos de ingeniería con escasa supervisión.

Contexto de un millón de tokens

Procesa hasta 1.048.576 tokens gracias a la ventana de contexto de Kimi K3, ideal para instrucciones a escala de proyecto y procesos de larga duración.

Comprensión visual nativa

Combina texto, imágenes y vídeo para reconocer y relacionar capturas de pantalla, diagramas, comentarios visuales y decisiones de implementación.

Resultados estructurados y uso de herramientas

Genera respuestas compatibles con JSON y crea flujos especializados mediante llamadas a herramientas.

Razonamiento profundo siempre a tu alcance

Utiliza el enfoque Max Thinking Effort de K3 en tareas que exigen análisis prolongado, planificación y ejecución en varios pasos.

Benchmarks de Kimi K3 para programación, contenido visual y datos a escala de producción

Estos ejemplos muestran cómo el modelo de inteligencia artificial Kimi K3 puede convertir instrucciones complejas en resultados detallados y listos para su implementación.

User

Lee este repositorio, identifica su arquitectura, localiza los principales focos de deuda técnica y determina el orden de refactorización más seguro.

Kimi
Kimi K3Análisis de código fuente y planificación de refactorización

Resumen de la arquitectura Rutas de la API → servicios de aplicación → dominios de facturación, identidad e informes → base de datos e infraestructura de eventos compartidas Problemas prioritarios 1. Acoplamiento entre dominios: el sistema de informes importa directamente repositorios de facturación, lo que incrementa el riesgo al modificar el esquema. 2. Exportaciones ilimitadas: Los informes de gran tamaño se cargan por completo en memoria en lugar de procesarse en flujo continuo. 3. Reintentos poco seguros: los procesos en segundo plano que fallan pueden generar exportaciones duplicadas. 4. Efectos secundarios ocultos: las utilidades compartidas inicializan la telemetría al importarse, lo que complica las pruebas. Secuencia de refactorización recomendada - Añadir pruebas de caracterización e integración. - Introducir interfaces entre los sistemas de informes y facturación. - Sustituir las exportaciones cargadas íntegramente en memoria por un procesamiento en flujo continuo. - Añadir claves de idempotencia a los procesos en segundo plano. - Elimina las dependencias de la capa de rutas de los workers. - Extraer servicios únicamente cuando los límites internos sean estables. export interface UsageReader { getSummary( organizationId: string, period: DateRange ): Promise<UsageSummary>; } Criterios de éxito - No hay importaciones directas entre los internos del dominio. - La memoria de exportación se mantiene por debajo de 300 MB. - Los procesos reintentados no generan archivos duplicados. - Los contratos de las API existentes se mantienen sin cambios.

User

Echa un vistazo a esta captura de pantalla de la interfaz y propón los cambios necesarios en HTML, CSS y React para que se ajuste al diseño deseado.

Kimi
Kimi K3Reconstrucción visual del frontend

Resultados visuales - Aumentar el ancho del titular y reducir el interlineado. - Aplicar un degradado cálido únicamente al nombre del producto. - Utilizar un panel grande con bordes redondeados y divisores finos para las especificaciones. - Ampliar la columna de etiquetas y utilizar un tono más claro para el cuerpo del texto. - Añadir marcadores circulares numerados y un borde izquierdo activo.

HTML, CSS y React
1<article className={`spec-row ${active ? "spec-row--active" : ""}`}>
2 <div className="spec-row__heading">
3 <span className="spec-row__number">01</span>
4 <span className="spec-row__label">MODEL TYPE</span>
5 </div>
6
7 <ul className="spec-row__details">
8 {details.map((detail) => <li key={detail}>{detail}</li>)}
9 </ul>
10</article>
11
12.spec-row {
13 display: grid;
14 grid-template-columns: 320px 1fr;
15 padding: 34px 38px;
16 border-bottom: 1px solid #ddd;
17}
18
19.spec-row--active {
20 border-left: 4px solid #111;
21}
22
23.spec-row__details {
24 color: #767676;
25 line-height: 1.5;
26}

Validación Prueba la implementación en ordenadores, tablets y móviles. Después, compara la tipografía, los espacios, el radio de los bordes y la alineación de las filas con la imagen original.

User

Lee estos informes y devuelve un resumen conciso en formato JSON sobre los riesgos, las oportunidades y los próximos pasos recomendados.

Kimi
Kimi K3Extracción de informes con restricciones de esquema
JSON
1{
2 "risks": [
3 {
4 "id": "R-001",
5 "title": "Single-region database dependency",
6 "severity": "critical",
7 "evidence": [
8 "Regional failover exceeded the recovery objective in three tests."
9 ],
10 "recommended_action": "Deploy and test a warm secondary region.",
11 "owner": "VP Infrastructure"
12 },
13 {
14 "id": "R-002",
15 "title": "Cloud costs growing faster than revenue",
16 "severity": "high",
17 "evidence": [
18 "Infrastructure spending increased 31% while revenue increased 18%."
19 ],
20 "recommended_action": "Introduce workload-level cost attribution.",
21 "owner": "FinOps Director"
22 }
23 ],
24
25 "opportunities": [
26 {
27 "title": "Move batch analytics to lower-cost compute",
28 "estimated_annual_value_usd": 840000
29 }
30 ],
31
32 "next_steps": [
33 {
34 "priority": 1,
35 "action": "Approve the secondary-region program.",
36 "deadline": "2026-07-25"
37 },
38 {
39 "priority": 2,
40 "action": "Launch cloud cost attribution.",
41 "deadline": "2026-08-01"
42 }
43 ]
44}
45
46Validation rule
47
48const RiskSchema = z.object({
49 id: z.string(),
50 title: z.string(),
51 severity: z.enum(["low", "medium", "high", "critical"]),
52 evidence: z.array(z.string()).min(1),
53 recommended_action: z.string(),
54 owner: z.string()
55});
User

Planifica la tarea, utiliza las herramientas adecuadas y devuelve una respuesta final únicamente cuando hayas procesado todos los resultados.

Kimi
Kimi K3Asistente de investigación orquestado con herramientas

Plan 1. Revisar la documentación de arquitectura y de cargas de trabajo. 2. Consultar las condiciones actuales del contrato. 3. Analizar los costes de la plataforma de los últimos 12 meses. 4. Estimar el esfuerzo de migración. 5. Comparar el coste total de propiedad a tres años. Resultados procesados por la herramienta Coste anual actual de la plataforma: 2,95 millones de dólares Coste estimado de la migración: 1,86 millones de dólares Coste del funcionamiento en paralelo: 0,98 millones de dólares Coste anual previsto de la plataforma: 2,11 millones de dólares Punto de equilibrio estimado: mes 46 Recomendación final No aprobar una migración completa dentro del horizonte actual de planificación de tres años. El menor coste de la plataforma en estado estacionario no compensa lo suficientemente rápido los gastos derivados de la migración, el funcionamiento en paralelo y los contratos. Proceder con un proyecto piloto más reducido: - Probar cinco cargas de trabajo representativas. - Renegociar el contrato actual. - Mejorar la portabilidad de la carga de trabajo. - Volver a calcular la viabilidad económica utilizando datos reales del esfuerzo de migración. - Reconsiderar la migración si el punto de equilibrio baja de 36 meses. El material facilitado respalda estas categorías de trabajo a través de ejemplos de ingeniería a escala de repositorio, desarrollo guiado por capturas de pantalla, resultados estructurados, uso especializado de herramientas y procesos de investigación de larga duración.

¿Por qué utilizar Kimi K3 en Lorka AI ?

Utiliza el chat de Kimi K3 en un espacio de trabajo todo en uno, pensado para facilitar el acceso y la comparación entre distintos modelos de IA.

Chatea desde una misma plataforma

Accede a Kimi K3 a través de una interfaz conversacional que ya conoces y dominas.

Trabaja con grandes cantidades de información

Sube código extenso, documentos, capturas de pantalla y materiales de investigación en un mismo espacio de trabajo organizado.

Compara modelos de última generación

Prueba el mismo prompt en Kimi K3 y en otros modelos de IA de vanguardia como GPT-5.6, Claude Sonnet 5 y más.

Mantén tus proyectos complejos organizados

Guarda las instrucciones, los resultados y los archivos de apoyo en espacios de trabajo permanentes.

Pasa del análisis a la ejecución

Utilizar los resultados detallados para tomar decisiones en ingeniería, investigación, productos y operaciones.

Capacidades de Kimi K3: contexto, precios, entradas y mucho más

01

Tipo de modelo

  • Modelo de pesos abiertos con 2,8 billones de parámetros
  • Posicionado como un modelo generalista de vanguardia tecnológica para programación, investigación y flujos de trabajo autónomos
  • Diseñado para ir más allá del chat reactivo y avanzar hacia una ejecución agéntica de larga duración (long-horizon)
02

Ventana de contexto

  • Admite una ventana de contexto de 1.048.576 tokens
  • Pensado para repositorios extensos, documentos largos y contextos de proyectos con varias fases
  • KDA y AttnRes están diseñados para mantener la calidad de la información en secuencias largas
03

Modalidades

  • Acepta entradas de texto, imagen y vídeo
  • Genera texto de alta fidelidad y respuestas estructuradas compatibles con JSON
  • Puede utilizarse para el desarrollo basado en referencias visuales, interpretación de diagramas e investigación multimodal
04

Arquitectura

  • Utiliza Kimi Delta Attention y Attention Residuals
  • Se basa en una arquitectura dispersa Stable LatentMoE
  • Activa 16 de sus 896 expertos para cada token
  • Informes de Moonshot AI reflejan una mejora de 2,5 veces en la eficiencia de escalabilidad con respecto a Kimi K2
05

Razonamiento con agentes y uso de herramientas

  • Diseñado para la coordinación de terminales y tareas técnicas de larga duración
  • Admite llamadas a herramientas especializadas y flujos con varios agentes
  • Según el material fuente, utiliza Max Thinking Effort de forma predeterminada
  • Puede mantener procesos iterativos de investigación e ingeniería con poca supervisión
06

Acceso, lanzamiento y precios

  • Moonshot AI menciona Kimi Work, Kimi Code y la API de Kimi como vías de acceso
  • También confirma que la publicación completa de los pesos del modelo se realizó el 27 de julio de 2026
  • 3,00 $ por cada millón de tokens de entrada, 15,00 $ por cada millón de tokens de salida y 0,30 $ por cada millón de tokens en caso de aciertos en la caché
  • Incluye Kimi K3 (modelo multimodal avanzado), Kimi K2.7 Code (especializado en programación), Kimi K2.7 Code Highspeed (prioriza la velocidad) y Kimi K2.6 (combina razonamiento multimodal y uso de herramientas)

Prueba Kimi K3 para simplificar el trabajo de ingeniería, investigación y desarrollo de productos

Modernización de repositorios para ingenieros de software

Analiza grandes bases de código y organiza refactorizaciones complejas en fases de implementación más seguras.

KimiTry this prompt
"

Audita este repositorio, mapea sus dependencias, identifica la deuda técnica y propón un plan de modernización por fases con pruebas y pasos de reversión.

"

Implementación visual para desarrolladores frontend

Convierte capturas de pantalla y referencias visuales en instrucciones estructuradas para React, CSS y componentes.

KimiTry this prompt
"

Analiza esta captura de pantalla de la interfaz y crea una implementación accesible en React y Tailwind que se ajuste a su diseño, tipografía y espaciado.

"

Análisis estructurado de riesgos para analistas técnicos

Convierte informes exhaustivos en resultados estructurados que puedan incorporarse directamente a bases de datos o a flujos de trabajo operativos.

KimiTry this prompt
"

Revisa estos informes y devuelve un JSON válido con los riesgos ordenados por prioridad, evidencias, responsables, plazos y las medidas recomendadas.

"

Orquestación de herramientas para desarrolladores de IA y creadores de agentes

Planifica tareas de varios pasos, selecciona las herramientas adecuadas, procesa los resultados intermedios y genera una respuesta final verificada.

KimiTry this prompt
"

Planifica esta tarea, utiliza únicamente las herramientas necesarias, valida cada resultado y devuelve la recomendación final tras resolver las contradicciones en los datos.

"

Informes para la toma de decisiones de product managers

Convierte notas de reuniones, especificaciones, investigaciones y comentarios de stakeholders en prioridades y decisiones claras de producto.

KimiTry this prompt
"

Convierte estas notas de producto en un informe para la toma de decisiones que incluya problemas de los usuarios, prioridades, dependencias, preguntas pendientes por responder y acciones recomendadas para el próximo trimestre.

"

Síntesis de varios documentos para investigadores

Revisa grandes colecciones de estudios y materiales técnicos e identifica coincidencias, diferencias, metodologías y calidad de las evidencias.

KimiTry this prompt
"

Sintetizar estos artículos en un único mapa de evidencia, destacando las conclusiones comunes, las discrepancias metodológicas, las preguntas sin resolver y las posibles líneas de investigación futuras.

"

Análisis visual especializado para entornos profesionales

Combina documentos, capturas de pantalla, gráficos y vídeos en un único resumen coherente con conclusiones verificables.

KimiTry this prompt
"

Analiza este conjunto de documentos, presentaciones, recopilaciones de gráficos y la grabación de la sesión informativa; luego, genera un resumen ejecutivo con las fuentes y las decisiones clave.

"

Trabajo con compiladores y optimización del rendimiento para ingenieros de sistemas

Investiga kernels, representaciones intermedias, resultados de perfilado (profiling) y oportunidades de optimización de bajo nivel en entornos técnicos complejos.

KimiTry this prompt
"

Analiza el rendimiento de este núcleo de GPU, explica los cuellos de botella, propone código optimizado y proporciona pruebas de corrección, además de comandos de benchmark para comparar el antes y el después.

"

Kimi K3 vs. Fable 5 y otros modelos de IA de primer nivel en Lorka

Compara las características de Kimi K3 con las de otros modelos de lenguaje avanzados disponibles en Lorka, como Grok 4.5, Claude Opus 4.8 y GPT-5.6.

Legend:
💡Reasoning
⚡Speed
🤖Multimodality
🧠Context
(1: Poor – 5: Very good)
Kimi

Kimi K3

Reasoning
💡💡💡💡💡
Speed
⚡⚡⚡⚡⚡
Multimodality
🤖🤖🤖🤖🤖
Context
🧠🧠🧠🧠🧠
Ideal Use Cases

Ingeniería con repositorios completos, programación visual, investigación estructurada y flujos autónomos extensos

OpenAI

GPT-5.6 Sol

Reasoning
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Speed
⚡⚡⚡⚡⚡
Multimodality
🤖🤖🤖🤖🤖
Context
🧠🧠🧠🧠🧠
Ideal Use Cases

Desarrollo avanzado, revisiones de seguridad defensiva, análisis científico y agentes complejos con varias fases

OpenAI

GPT-5.6 Terra

Reasoning
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Speed
⚡⚡⚡⚡⚡
Multimodality
🤖🤖🤖🤖🤖
Context
🧠🧠🧠🧠🧠
Ideal Use Cases

Trabajo profesional equilibrado, procesos empresariales, automatización fiable y tareas de gran volumen con un coste eficiente

OpenAI

GPT-5.6 Luna

Reasoning
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Speed
⚡⚡⚡⚡⚡
Multimodality
🤖🤖🤖🤖🤖
Context
🧠🧠🧠🧠🧠
Ideal Use Cases

Operaciones diarias rápidas, asistentes ligeros, ejecución de tareas rutinarias y cargas de trabajo en producción enfocadas en el rendimiento.

Claude

Claude Fable 5

Reasoning
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Speed
⚡⚡⚡⚡⚡
Multimodality
🤖🤖🤖🤖🤖
Context
🧠🧠🧠🧠🧠
Ideal Use Cases

Razonamiento profundo, proyectos de software de larga duración, investigaciones complejas y trabajos analíticos que requieren un gran nivel de detalle y muchos matices

Claude

Claude Opus 4.8

Reasoning
💡💡💡💡💡
Speed
⚡⚡⚡⚡⚡
Multimodality
🤖🤖🤖🤖🤖
Context
🧠🧠🧠🧠🧠
Ideal Use Cases

Ingeniería autónoma, resolución de problemas complejos, análisis empresarial y flujos de trabajo críticos.

Claude

Claude Sonnet 5

Reasoning
💡💡💡💡💡
Speed
⚡⚡⚡⚡⚡
Multimodality
🤖🤖🤖🤖🤖
Context
🧠🧠🧠🧠🧠
Ideal Use Cases

Desarrollo eficiente con agentes, planificación de proyectos, revisión de código y trabajo profesional en general

Z.ai

GLM-5.2

Reasoning
💡💡💡💡💡
Speed
⚡⚡⚡⚡⚡
Multimodality
🤖🤖🤖🤖🤖
Context
🧠🧠🧠🧠🧠
Ideal Use Cases

Programación con pesos abiertos (open-weight) y contextos extensos, refactorización a escala de proyecto, automatización estructurada y ejecución de ingeniería sostenida.

Grok

Grok 4.5

Reasoning
💡💡💡💡💡
Speed
⚡⚡⚡⚡⚡
Multimodality
🤖🤖🤖🤖🤖
Context
🧠🧠🧠🧠🧠
Ideal Use Cases

Programación rápida con agentes, resolución de problemas técnicos y procesos de ingeniería asistidos por herramientas

Gemini

Gemini 3.6 Flash

Reasoning
💡💡💡💡💡
Speed
⚡⚡⚡⚡⚡
Multimodality
🤖🤖🤖🤖🤖
Context
🧠🧠🧠🧠🧠
Ideal Use Cases

Procesos multimodales de baja latencia, ayuda con programación, revisión de documentos y procesamiento de información a gran escala

Fortalezas y limitaciones de Kimi K3 y otros LLM

Kimi

Kimi K3

Strengths

Modelo de 2,8 billones de parámetros con más de 1 millón de tokens de contexto, visión nativa y excelentes capacidades de programación, uso de herramientas y generación de JSON.

Limitations

Algunas funciones siguen en desarrollo y su ecosistema está menos consolidado que el de OpenAI o Anthropic.

Kimi

Kimi K2.6

Strengths

Modelo multimodal con pesos abiertos, buen rendimiento en programación de larga duración, procesos con agentes y benchmarks.

Limitations

Contexto más reducido y menor capacidad que los modelos insignia más recientes, con mayores exigencias de integración y cómputo.

Claude

Claude Fable 5

Strengths

Modelo de nivel Mythos con 1 millón de tokens de contexto y un rendimiento avanzado en razonamiento y programación de larga duración.

Limitations

Sus estrictos controles de seguridad pueden redirigir algunas tareas, y su precio y acceso siguen siendo premium y de código cerrado.

Claude

Claude Opus 4.8

Strengths

Modelo de alto desempeño y consolidado para tareas de razonamiento, programación y trabajo empresarial.

Limitations

Está por debajo de Fable 5 en las tareas más difíciles y sigue siendo una opción de código cerrado y de mayor coste.

Claude

Claude Sonnet 5

Strengths

Modelo eficiente con 1 millón de tokens de contexto y buenas capacidades de programación, planificación y trabajo con agentes.

Limitations

Ofrece menos capacidad que los modelos de última generación en las tareas más exigentes y sigue siendo un modelo cerrado.

OpenAI

GPT-5.6 Sol

Strengths

Modelo de última generación para programación con agentes, ciberseguridad defensiva y razonamiento profundo.

Limitations

El acceso preliminar puede ser limitado y sus salvaguardas pueden restringir algunas tareas legítimas.

Z.ai

GLM-5.2

Strengths

Modelo con pesos abiertos, contexto de 1 millón de tokens y sólidas capacidades de programación de larga duración.

Limitations

Genera únicamente texto, cuenta con un ecosistema más limitado y exige una mayor integración.

Cómo acceder a Kimi K3 en Lorka AI

Prueba Kimi K3 desde el chat de Lorka, junto con otros modelos como Sonnet 5, Qwen 3.8 y muchos más. Optimiza tus flujos de trabajo, hoy mismo.

Seleccionar Kimi K3

Busca Kimi K3 en el menú desplegable de modelos del chat de IA.

Escribe tu prompt

Introduce tu consulta y, si necesitas aportar más contexto, adjunta también un archivo.

Recibe tu respuesta

Empieza a trabajar con Kimi AI y combina sus respuestas con otros modelos para completar tus tareas.

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Preguntas frecuentes sobre Kimi K3

Puedes acceder a Kimi K3 en línea a través de la API de Kimi o de su Playground. En Lorka AI, solo tienes que seleccionar Kimi K3 en el menú de modelos para empezar a chatear, sin necesidad de desarrollar una integración propia.