El "moonshot" de China y Alibaba desvelan gigantescos modelos de IA que rivalizan con GPT-5 y Claude
Dos de los mayores actores de IA de China lanzaron modelos este fin de semana que afirman igualar los mejores sistemas estadounidenses, y planean ponerlos a disposición de forma gratuita. La brecha entre la IA estadounidense y la china podría estar cerrándose rápidamente.

Puntos clave
- Moonshot AI, un laboratorio con sede en Pekín, lanzó Kimi K3 el viernes 18 de julio de 2025, afirmando que se clasifica por encima de casi todos los modelos estadounidenses, excepto el GPT-5.6 Sol de OpenAI y el Claude Fable 5 de Anthropic.
- Alibaba presentó Qwen3.8 durante el fin de semana, calificándolo de "segundo solo después de Fable 5" y describiéndolo como uno de los modelos más potentes disponibles hoy en día.
- Moonshot afirma que Kimi K3 tiene 2,8 billones de parámetros, los números internos que un modelo aprende durante el entrenamiento, lo que lo convierte en el sistema de IA de código abierto más grande según esa medida.
- Ambas empresas chinas planean liberar al público de forma gratuita los pesos de sus modelos, los archivos que los desarrolladores necesitan para ejecutar y modificar un modelo de IA por sí mismos.
- Los controles de exportación estadounidenses han bloqueado que China compre los chips más avanzados, sin embargo estos modelos parecen acercarse a la frontera estadounidense de todas formas.
Dos de las principales empresas de IA de China hicieron anuncios importantes este fin de semana, y la sincronización fue todo menos accidental.
Moonshot AI, con sede en Pekín, presentó un modelo llamado Kimi K3 el viernes. Alibaba, el gigante chino del comercio electrónico y la tecnología, le siguió días después con una vista previa de Qwen3.8. Ambas empresas afirman que sus modelos están justo por debajo de los mejores sistemas estadounidenses, una afirmación que, de confirmarse en pruebas independientes, señalaría la rapidez con que se está cerrando la brecha entre la IA estadounidense y la china.
Los puntos de comparación que eligieron lo dicen todo. Moonshot afirma que Kimi K3 solo queda rezagado respecto al GPT-5.6 Sol de OpenAI y al Claude Fable 5 de Anthropic (el modelo estrella actual de Anthropic) en sus propias pruebas. Alibaba califica Qwen3.8 como "segundo solo después de Fable 5". Ni OpenAI ni Anthropic publican las especificaciones técnicas de sus modelos líderes, por lo que la verificación independiente es difícil. Pero las afirmaciones son contundentes.
El tamaño es parte de la historia. Moonshot describe Kimi K3 como teniendo 2,8 billones de parámetros, es decir, 2,8 billones de números que el modelo aprendió durante el entrenamiento y que determinan cómo piensa y responde. Alibaba sitúa Qwen3.8 en 2,4 billones. Los parámetros son una guía aproximada de la escala, no una medida garantizada de calidad. Un modelo más pequeño y bien entrenado puede superar a uno más grande en muchas tareas.
Lo que podría ser más importante es lo que ambas empresas planean hacer con estos modelos.
¿Por qué debería importarle esto a la gente común?
Si estos modelos se lanzan como se promete, los desarrolladores de cualquier parte del mundo pueden descargarlos, ejecutarlos en sus propias computadoras y crear productos basados en ellos, gratuitamente. Eso cambia quién puede construir herramientas de IA y a qué costo.
Moonshot afirma que publicará los pesos completos del modelo el 27 de julio de 2025. Alibaba dice que Qwen3.8 estará "próximamente en código abierto". Una vez que esos archivos sean públicos, los modelos escapan al control de cualquier empresa.
Esta apertura contrasta fuertemente con los principales laboratorios estadounidenses, que mantienen sus modelos más potentes como propietarios. El gobierno estadounidense también ha utilizado controles de exportación para restringir el acceso de China a los chips avanzados, llamados GPU, que potencian el entrenamiento de IA. Esas restricciones no han impedido estos lanzamientos.
Reportado inicialmente por The Verge AI, los anuncios hacen eco del impacto causado por DeepSeek el año pasado, cuando un laboratorio chino lanzó un modelo capaz construido a un costo sorprendentemente bajo. Ese momento sacudió la suposición de que el enorme gasto estadounidense en chips y centros de datos garantizaba una ventaja duradera.
Esa pregunta vuelve a estar completamente abierta.



