Moonshot AI (Kimi) se disculpó.
Jaja, después de leerlo, no pude evitar soltar una risita incrédula.
Todo empezó el 24 de octubre. Esa madrugada, Moonshot AI lanzó su último gran modelo, K3.1 Pro:
3 billones de parámetros y un contexto de 1 millón de tokens. Según evaluaciones de terceros, sus capacidades ya están prácticamente a la par de Claude Opus 5.5.
Hablando en serio, es muy potente. Pero cuanto más inteligente es el modelo, menos pueden permitírselo los usuarios.
Un usuario acababa de recargar 199 y, tras ejecutar durante apenas unas decenas de minutos una tarea compleja, prácticamente ya había agotado su cuota.
Y entonces la empresa también empezó a limitar el tráfico, porque no tenía suficiente capacidad de cómputo para soportar la llegada masiva de usuarios.
¿Dónde está el problema? En los agentes.
Antes, hacías una pregunta, recibías una respuesta y la conversación terminaba.
Ahora, le encargas una tarea y el agente puede pasarse decenas de minutos ejecutándola, llamar a herramientas cientos de veces y consumir millones de tokens; mientras tanto, toda una cadena de agentes secundarios se pone a hacer llamadas sin parar.
Kimi también lo reconoció: está reduciendo las llamadas innecesarias a agentes secundarios y la longitud de las respuestas.
En el fondo, lo que falta es capacidad de cómputo.
Por supuesto, la campaña de promoción de Kimi esta vez también tuvo problemas, y su sistema de cobro por cuotas no es muy transparente.
Kimi no puede resolver estos problemas con una compensación del 25 %.
Ese 25 % solo es una tirita, no una cura.
El verdadero reto de Moonshot AI no es que no pueda crear un buen modelo, sino que no puede sostener el uso que implica.
El éxito técnico terminó convirtiéndose en una carga comercial.
Por eso, ¡hay que impulsar la capacidad de cómputo nacional!
#月之暗面IPO
Jaja, después de leerlo, no pude evitar soltar una risita incrédula.
Todo empezó el 24 de octubre. Esa madrugada, Moonshot AI lanzó su último gran modelo, K3.1 Pro:
3 billones de parámetros y un contexto de 1 millón de tokens. Según evaluaciones de terceros, sus capacidades ya están prácticamente a la par de Claude Opus 5.5.
Hablando en serio, es muy potente. Pero cuanto más inteligente es el modelo, menos pueden permitírselo los usuarios.
Un usuario acababa de recargar 199 y, tras ejecutar durante apenas unas decenas de minutos una tarea compleja, prácticamente ya había agotado su cuota.
Y entonces la empresa también empezó a limitar el tráfico, porque no tenía suficiente capacidad de cómputo para soportar la llegada masiva de usuarios.
¿Dónde está el problema? En los agentes.
Antes, hacías una pregunta, recibías una respuesta y la conversación terminaba.
Ahora, le encargas una tarea y el agente puede pasarse decenas de minutos ejecutándola, llamar a herramientas cientos de veces y consumir millones de tokens; mientras tanto, toda una cadena de agentes secundarios se pone a hacer llamadas sin parar.
Kimi también lo reconoció: está reduciendo las llamadas innecesarias a agentes secundarios y la longitud de las respuestas.
En el fondo, lo que falta es capacidad de cómputo.
Por supuesto, la campaña de promoción de Kimi esta vez también tuvo problemas, y su sistema de cobro por cuotas no es muy transparente.
Kimi no puede resolver estos problemas con una compensación del 25 %.
Ese 25 % solo es una tirita, no una cura.
El verdadero reto de Moonshot AI no es que no pueda crear un buen modelo, sino que no puede sostener el uso que implica.
El éxito técnico terminó convirtiéndose en una carga comercial.
Por eso, ¡hay que impulsar la capacidad de cómputo nacional!
#月之暗面IPO
