Kimi K2 0905: precio, contexto y rendimiento

Lo que hay que saber

Kimi K2 0905 es un modelo de lenguaje de Moonshot AI, lanzado el 5 de septiembre de 2025. Tiene, por tanto, más de un año: puede que hayan salido sucesores desde entonces. Sus pesos están publicados: puede descargarlo y ejecutarlo en sus propios servidores, o usar uno de los 15 proveedores de API que lo listan en models.dev. No tiene un modo de razonamiento declarado: responde directamente, sin una fase de reflexión facturada aparte.

Lo clasificamos entre los modelos de pesos abiertos (68 modelos de esta categoría en el sitio).

Resultados en benchmarks

Epoch AI publica un único resultado de Kimi K2 0905 en las pruebas de nuestra cesta: demasiado pocos para calcular un índice de capacidad fiable.

• Aider Polyglot (edición de código en varios lenguajes): 5910 % — el mejor modelo seguido, GPT-5, alcanza 8800 %

Características técnicas

Su ventana de contexto alcanza 262.144 tokens, unas 393 páginas de texto a 500 palabras por página: suficiente para un informe largo o varios contratos a la vez. Una respuesta puede llegar a 262.144 tokens.

Acepta como entrada: texto. Sus conocimientos llegan hasta junio de 2025: más allá, necesita búsqueda web o sus documentos.

Sabe llamar a herramientas (funciones, API), lo que lo convierte en una posible base para un agente de IA.

Los pesos están publicados en Hugging Face (moonshotai/Kimi-K2-Instruct-0905). Vea también nuestra selección de modelos open source.

Precio y presupuesto

Kimi K2 0905 cuesta 0,60 US$ por millón de tokens de entrada y 2,5 US$ por millón de tokens de salida (mediana de 15 proveedores, consulta del 22 de octubre de 2026).

Para hacerse una idea: leer 20 000 tokens (unas treinta páginas) y redactar 2000 cuesta alrededor de 0,017 US$; mil veces esa tarea, 17 US$.

Son 2,5 veces el precio de salida mediano de los modelos de pesos abiertos (1 US$).

Para estimar su propio presupuesto, use la calculadora de coste de un agente.

¿A quién va dirigido?

Por su categoría, Kimi K2 0905 está pensado sobre todo para los proyectos en los que quiere controlar sus datos o el alojamiento, o adaptar el modelo a su sector.

Antes de adoptarlo, pruébelo con sus propios ejemplos: los benchmarks miden tareas estándar, no su oficio.

¿Con qué sustituirlo?

En la misma categoría, los modelos más cercanos a Kimi K2 0905 son:

• Kimi K2 Thinking (Moonshot AI, índice 69,6)
• Hy4 preview (Tencent (Hunyuan), 2,5 US$ por millón de tokens de salida)
• Nemotron 3 Ultra 550B A55B (NVIDIA, 2,4 US$ por millón de tokens de salida)
• GLM-5 (Zhipu AI (Z.ai), índice 77,2)