Moonshot AI cierra sus modelos Kimi K2 a nuevos usuarios de la API antes de retirarlos a final de año

Moonshot AI, la empresa china que desarrolla los modelos Kimi, ha dejado de ofrecer su serie K2 a los desarrolladores que se registren en su API a partir del 31 de octubre de 2026. Un aviso en la lista oficial de modelos de la plataforma Kimi aclara que los usuarios existentes no se ven afectados por este corte y que la compañía prevé retirar todos los modelos K2 antes de que acabe diciembre de 2026.

Qué modelos se ven afectados

Entre los modelos K2 que la plataforma aún muestra como vigentes figuran kimi-k2.7-code, un modelo de programación con ventana de contexto de 256.000 tokens; su variante más rápida, kimi-k2.7-code-highspeed, y kimi-k2.6, que admite texto e imágenes y ofrece modos con y sin razonamiento. Según QCode, un revendedor externo que siguió la documentación de Moonshot, estos son los identificadores incluidos tanto en el corte para nuevos usuarios como en el plan de fin de año. QCode advierte de que Moonshot no ha dado un día exacto ni un orden de retirada por modelo, por lo que la fecha de diciembre debe entenderse como un plan.

Es el último paso de un repliegue gradual: los identificadores originales kimi-k2 (preview y thinking) se descontinuaron el 25 de mayo de 2026, y kimi-k2.5, el 31 de agosto.

El sustituto recomendado

El aviso remite a kimi-k3.1-pro. Moonshot lo describe como el modelo insignia de su serie K3.1: un modelo de pesos abiertos «de clase 3T», resultado de un posentrenamiento de Kimi K3, con visión nativa y una ventana de contexto de un millón de tokens. Una variante highspeed funcionaría entre dos y tres veces más rápido. La guía de inicio indica que los pesos completos se publicarán a más tardar el 4 de noviembre.

Migrar no consiste solo en cambiar el nombre del modelo. En K3.1 Pro el modo de razonamiento está siempre activo; solo se puede rebajar el ajuste reasoning_effort para reducir la latencia. Parámetros como temperature, top_p o las penalizaciones de presencia y frecuencia son fijos y deben omitirse de las peticiones, y en conversaciones de varios turnos o con llamadas a herramientas hay que devolver el mensaje completo del asistente, no solo su texto. El acceso exige una recarga mínima de 1 dólar.

Por qué importa

Para los equipos que han construido productos sobre los modelos K2, el corte afecta sobre todo a proyectos y cuentas nuevos, pero la retirada de diciembre fija un plazo firme para las integraciones existentes. Cambios de comportamiento como el razonamiento obligatorio pueden alterar la latencia, el coste y el formato de las respuestas; las aplicaciones necesitarán pruebas, no solo un cambio de configuración. Según QCode, Moonshot suele recoger estos cambios en su documentación sin anunciarlos aparte, así que conviene vigilarla.