Moonshot AI, startup de Pequim apoiada pelo Alibaba, anunciou na quinta-feira o Kimi K3, modelo de linguagem aberto com 2,8 trilhões de parâmetros — o maior já disponibilizado à comunidade, segundo documentos técnicos da empresa. Benchmarks internos e públicos colocam o sistema no mesmo patamar dos líderes proprietários da Anthropic e da OpenAI.
A liberação antecipa a Conferência Mundial de Inteligência Artificial de 2026, em Xangai, e marca a tentativa da companhia de retomar espaço após a ascensão meteórica da DeepSeek. Quem quiser testar o K3 já pode acessar o serviço em kimi.com; os pesos completos chegam em 27 de julho. Para o ecossistema de inteligência artificial, é um lance que realinha a disputa entre modelos abertos e fechados.
Arquitetura gigante, janela de 1 milhão de tokens
O Kimi K3 supera em 75% o DeepSeek V4 Pro — até então o maior open-source do mercado, com 1,6 trilhão de parâmetros — e opera com janela de contexto de 1 milhão de tokens. Duas inovações internas sustentam o porte: o mecanismo híbrido Kimi Delta Attention e as Attention Residuals, alternativas às conexões residuais tradicionais que, segundo a equipe, garantem escalabilidade consistente. Ambos os métodos haviam sido publicados previamente pela Moonshot no GitHub.
Benchmarks: K3 encosta em Claude e GPT
No GDPval-AA v2, que avalia 44 ocupações em nove setores, o K3 somou 1.687 pontos e ficou em terceiro lugar, atrás apenas de Claude Fable 5 Max (1.815) e GPT-5.6 Sol Max (1.747,8). No AA-Briefcase, voltado a tarefas corporativas de longo prazo, o modelo subiu para segundo, com 1.527 pontos. Já no BrowseComp, dedicado a buscas complexas, registrou 91,2 de 100, nível considerado estado da arte.
A Moonshot ressalta que o resultado no BrowseComp foi obtido por um único agente utilizando toda a janela de contexto, sem compressão ou orquestração multiagente — sinal de que ampliar o contexto pode valer mais do que arquiteturas paralelas elaboradas.
Agentes autônomos: chip em 48 h e pesquisa científica em 2 h
Para além dos números, a companhia apresentou um experimento em que o K3 criou, em 48 horas contínuas, um chip físico de 4 mm² capaz de decodificar 8.700 tokens por segundo em simulação. O processo percorreu desde o desenho da arquitetura até a verificação final, usando ferramentas de automação de projeto de hardware de código aberto.
Outra demonstração envolveu astrofísica computacional: o modelo reproduziu a relação I-Love-Q — cálculo que costuma consumir até duas semanas de trabalho de um pesquisador sênior — em cerca de duas horas, após ler mais de 20 artigos e construir a rotina numérica completa.
Na leitura do Editorial S&N, esses testes apontam um caminho em que LLMs deixam de ser copilotos de produtividade e passam a executar projetos técnicos complexos de forma quase autônoma, pressionando empresas a rever o escopo de suas iniciativas de IA.
Do auge à queda, e de volta ao jogo
Fundada em 2023 por Yang Zhilin, ex-Google e Meta formado na Universidade Tsinghua, a Moonshot captou US$ 1,5 bilhão até 2026 e colheu avaliações que saltaram de US$ 2,5 bi para US$ 4,3 bi — com nova rodada em negociação a US$ 5 bi. O impulso inicial veio do Kimi, popular em 2024 pelo suporte a textos longos.
O cenário mudou em janeiro de 2025, quando o modelo barato DeepSeek R1 balançou o mercado chinês. A base ativa mensal do Kimi caiu do terceiro para o sétimo lugar. A resposta foi abrir o código: Kimi K2 em julho de 2025, K2.5 em janeiro de 2026, e agora o K3.
Treinar 2,8 trilhões de parâmetros exige meses de planejamento e grande poder computacional; portanto, a guinada estava em curso bem antes do anúncio. A estratégia acompanha tendência de empresas chinesas que, segundo a agência Xinhua, veem no open-source uma via para ampliar influência global frente a restrições dos EUA.
Oferta corporativa completa
Junto ao K3, a Moonshot atualizou o Kimi Code, ferramenta open-source para desenvolvimento de software, lançando as versões 0.25.0 e 0.26.0 com novos subagentes, tarefas em segundo plano e integração com VS Code, Cursor e Zed. O CLI já soma mais de 3.100 estrelas no GitHub.
O portfólio passa a ter três camadas: K3 (janela de 1 milhão de tokens), K2.7 Code e K2.6, todos com contexto mínimo de 256 mil tokens e cache automático — diferencial prático frente a rivais que exigem gestão manual.
Para a S&N, esse movimento indica que o diferencial competitivo deixará de ser apenas quem tem o modelo mais potente, mas quem oferece uma combinação de performance quase frontal, licenciamento aberto e ecossistema de ferramentas aptas a capturar o fluxo de trabalho do desenvolvedor.
Se as métricas divulgadas se confirmarem após a liberação dos pesos em 27 de julho, provedores fechados terão dificuldade em sustentar preços premium apenas com base em capacidade. E, geopoliticamente, a chegada de um open-source desse porte reforça a tese de que a corrida de IA não é linear nem exclusiva do Vale do Silício — está, literalmente, em todos os hemisférios.
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