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Kimi K3 (Moonshot AI) es el mayor modelo open-weight frontier en Tess: 2,8T de parámetros totales (104B activos por token), visión nativa y 1M de contexto. Úsalo para coding de largo horizonte, agentes y knowledge work multimodal.

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Qué cambió frente a Kimi K2.6

Arquitectura MoE (896 experts, 16 activos por token). Tess expone tres niveles de reasoning; Max es el más profundo (default de Moonshot en el lanzamiento).

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Precios (créditos Tess)

Valores alineados a Modelos y Costos (créditos por 100 tokens). Misma tarifa en todos los niveles: Las lecturas de contexto en caché se facturan por debajo de un input completo.
Placeholder de captura — selector de modelos: Captura el selector del chat con Kimi K3 (Low / High / Max) visible.

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Casos de uso ideales en Tess

  1. Coding de largo horizonte — repos grandes, refactors multi-file, agentes de código
  2. Workflows agénticos persistentes con tool loops
  3. Knowledge work multimodal (documentos, imágenes y video en el mismo contexto)
  4. Reasoning profundo con Kimi K3 Max
  5. Workloads open-weight que aún necesitan capacidad frontier
  6. Sesiones largas (1M de contexto) sin cambiar de modelo
Buenas prácticas
  • Usa Low para borrador y volumen; High como default; reserva Max para tareas de planificación pesada.
  • K3 cuesta más que K2.6 — no lo pongas como default en extracción barata.
  • Aprovecha el caché de contexto en hilos largos para bajar el input.
Ver también: Modelos y Costos.