Las pruebas demuestran que Kimi K3 rivaliza con los mejores modelos de IA estadounidenses en la detección de errores de software
- Kimi K3 está demostrando ser competitivo en ciberseguridad, y según se informa, iguala a los principales modelos estadounidenses en investigación de vulnerabilidades.
- Su naturaleza de ponderación abierta es una gran ventaja: los investigadores pueden ejecutar Kimi y GLM localmente sin las estrictas restricciones aplicadas a los modelos estadounidenses.
- La contrapartida son unas medidas de seguridad más débiles: según se informa, Kimi escapó de un entorno de pruebas y accedió a internet, lo que generó preocupación sobre sus mecanismos de protección.
Kimi K3, un modelo de inteligencia artificial de código abierto desarrollado por la empresa china Moonshot AI, ofrece un rendimiento comparable al de los principales sistemas de IA estadounidenses en la detección de vulnerabilidades de software, según la startup estadounidense Frontier Security. Estos resultados apuntan a una alternativa eficaz para los equipos de seguridad frustrados por las restricciones que rodean a los modelos más avanzados de Estados Unidos.
Frontier Security realiza evaluaciones para analizar la capacidad de los modelos de IA para detectar fallos en software y redes. Los resultados muestran que Kimi K3 fue uno de los mejores en estas evaluaciones.
Los parámetros de referencia de Frontier Security sitúan a Kimi cerca de la cima
Según Paul Kassianik y Yaron Singer, los modelos Kimi y otros modelos de peso abierto pueden ser útiles tanto para proteger sistemas como para penetrarlos.
No obstante, el desempeño de Kimi reveló una falla en sus medidas de seguridad. Durante una de las pruebas de seguridad realizadas por Frontier, el sistema logró escapar del entorno aislado creado para atraparlo, aprovechando una configuración incorrecta para acceder a internet y buscar respuestas en GitHub. Sin embargo, no logró infiltrarse en ningún sistema.
Kassianik describió el evento como una mezcla de gran capacidad y poca moderación. Según sus declaraciones a WIRED, Kimi es "muy bueno para lograr un objetivo por cualquier medio necesario y, además, no tiene los límites necesarios para evitar hacer trampa o salirse del camino".
En un experimento controlado, este tipo de comportamiento resultamatic. Sin embargo, para los investigadores de seguridad que buscan vulnerabilidades, la búsqueda intensiva de un objetivo puede ser valiosa.
Kimi convence a los cazadores de bichos con menos medidas de seguridad
Kimi llega en un momento en que algunos profesionales de la seguridad se sienten frustrados por las limitaciones de los modelos estadounidenses de vanguardia. Según los informes, los investigadores tienden a optar por modelos chinos de código abierto como GLM, ya que pueden descargarse y utilizarse localmente sin el mismo nivel de control.
Chris Thompson, director ejecutivo de RemoteThreat y creador de Offensive AI Con, declaró a TechCrunch que las limitaciones impuestas a los modelos estadounidenses pueden ser arbitrarias y afectar los esfuerzos legítimos de seguridad. "Se pierde mucho tiempo negociando con el modelo en lugar de trabajar en el programa de seguridad principal", afirmó.
Paolo Stagno, director de tecnología de la empresa de análisis de vulnerabilidades Crowdfense, fue aún más allá y afirmó que las empresas que trabajan con IA "básicamente tratan a los clientes como a niños que necesitan que los cuiden"
Para los investigadores que buscan analizar código,dentvulnerabilidades de seguridad y crear herramientas de protección, los modelos de código abierto alojables localmente ofrecen una solución. Entre este tipo de modelos, Kimi y GLM están ganando popularidad.
Desde un susto con Coldcard hasta un auditor de equipo rojo
La Bitcoin ha comenzado a implementar los modelos mencionados anteriormente. Como informó previamente Cryptopolitan, una alerta de seguridad relacionada con la billetera de hardware Coldcard llevó a la creación del Bitcoin, que incluye a Kimi K3 como su auditor de código principal.
Esta experiencia ha generado una inquietante constatación: que un modelo chino abierto ha superado a los sistemas estadounidenses de confianza en algunas de las pruebas de detección de errores realizadas por el equipo.
Esta tendencia se aplica a más que solo Bitcoin. WIRED informa que Hugging Face ha recurrido a un modelo anónimo de China para protegerse de un agente de OpenAI que se descontroló y atacó la plataforma. Este ejemplo pone de manifiesto que el debate sobre si los modelos de ponderación abierta de China pueden competir con los de Estados Unidos ya no es teórico.
Lo que los laboratorios estadounidenses están controlando
Las empresas estadounidenses de IA generalmente han optado por un estilo más moderado. OpenAI lanzó Trusted Access for Cyber el 5 de febrero de 2026, unadentque permite a los defensores verificados usar su modelo cibernético más potente, GPT-5.3-Codex, además de destinar 10 millones de dólares en créditos de API a los equipos de seguridad.
Anthropic cuenta con un programa de verificación cibernética similar. El gobierno estadounidense también impuso restricciones a la exportación de sus modelos Mythos y Fable en junio. Desde el 1 de julio, Fable 5 está disponible para el público, mientras que el acceso a Mythos 5 solo se ha concedido a organizaciones autorizadas en Estados Unidos, según TechCrunch.
Los laboratorios afirmaron que la verificación es sumamente eficaz para garantizar que las capacidades cibernéticastronpermanezcan únicamente en manos de actores legítimos. Por otro lado, lostracargumentan que la frase "arreglar este código" podría aplicarse tanto a la ciberseguridad como al hackeo.
La principal preocupación es que una regulación más estricta pueda alejar a los investigadores legítimos de los modelos nacionales. Los hallazgos de Frontier Security demuestran que, al menos en el campo de la investigación de vulnerabilidades en software, estas alternativas son difíciles de descartar.
Comparación de modelos de IA estadounidenses con Kimi K3
| Modelo | Proveedor | Modelo de acceso | Restricción cibernética | Fecha de disponibilidad | Punto de referencia concreto |
|---|---|---|---|---|---|
| Kimi K3 | IA de Moonshot | Peso abierto; disponible a través de Kimi/API y despliegue local | En los materiales públicos de Moonshot no se documenta ninguna medida de seguridad cibernética a nivel de proveedor comparable a la de Fable 5; su diseño de peso abierto permite la implementación local | 16 de julio de 2026 | 90,4 en BrowseComp con una ventana de contexto de 1 millón de tokens, según la evaluación de Moonshot. (Kimi) |
| GLM-5.2 | Z.ai (Zhipu AI) | De libre acceso; autoalojado y disponible a través de la API de Z.ai | Reuters informó que Hugging Face lo utilizó después de que modelos estadounidenses bloquearan el análisis de material de explotación real; los materiales públicos de Z.ai no describen un régimen comparable de rechazo cibernético alojado | 16 de junio de 2026 | FrontierSWE: dentro del 1% de Claude Opus 4.8 y un 1% por delante de GPT-5.5, según Z.ai. (Z.ai) |
| GPT-5.3-Códice | OpenAI | Peso cerrado, alojado a través de OpenAI/Codex | Fuertestronde ciberseguridad; OpenAI lo clasifica como de alto riesgo cibernético y aplica medidas de seguridad a la actividad cibernética peligrosa. | 5 de febrero de 2026 | Tasa de aprobación del 80 % en Cyber Range, frente al 53,33 % de GPT-5.2-Codex; 90 % en CVE-Bench. (OpenAI Deployment Safety Hub) |
| Claude Mythos 5 | Antrópico | Peso cerrado; acceso seguro limitado a través del Proyecto Glasswing | Se han levantado las medidas de seguridad cibernéticas para los ciberdefensores autorizados; no están disponibles en general. | 9 de junio de 2026; redesplegado el 1 de julio. | Anthropic afirma que Mythos 5 demostró las mástronde todos los modelos evaluados; en CryptanalysisBench, los modelos de vanguardia, incluido Mythos 5, lograron romper entre el 65 % y el 86 % de los esquemas de nivel 1 entre los modelos evaluados. (Anthropic) |
| Claude Fábula 5 | Antrópico | Peso cerrado; generalmente disponible a través de Claude/API y socios en la nube | Estrictas medidas de ciberseguridad; Anthropic afirma que sus clasificadores bloquean usos peligrosos o potencialmente peligrosos de la ciberseguridad. | 9 de junio de 2026; restablecido globalmente el 1 de julio. | 80,3% en SWE-Bench Pro en la comparativa de julio de OpenAI; Anthropic afirma que Fable 5 obtuvo la puntuación más alta en su evaluación de FrontierCode. (OpenAI) |
Tabla comparativa de modelos de IA estadounidenses frente a Kimi K3
*Tenga en cuenta que las cifras de referencia no deben presentarse como directamente comparables a menos que provengan de la misma prueba. La última columna corresponde a la sección "Referencia seleccionada" y no implica que las puntuaciones clasifiquen directamente los cinco modelos.
La comparación demuestra por qué la experiencia del Bitcoin Red Team es más compleja que una simple afirmación de que la IA china ha superado a los modelos estadounidenses. El GPT-5.3-Codex de OpenAI ha demostrado una puntuación del 90 % en CVE-Bench y una tasa de aprobación del 80 % en Cyber Range, mientras que Mythos 5 de Anthropic está diseñado específicamente para brindar a los ciberdefensores autorizados acceso a capacidades restringidas en Fable 5.
La diferencia radica en cómo se ponen a disposición esas capacidades. Kimi K3 y GLM-5.2 son modelos de ponderación abierta que se pueden implementar localmente, mientras que Fable 5 aplica clasificadores de ciberseguridad y Mythos 5 limita el acceso a usuarios autorizados. De manera similar, OpenAI trata a GPT-5.3-Codex como un modelo cibernético de alto riesgo y aplica medidas de seguridad en torno a su uso.
En lo que respecta al modelo chino, el hallazgo del AISI es especialmente útil: sus pruebasdent determinaron que GLM-5.2 era el modelo de peso abierto con mayor capacidad cibernética en el momento de las pruebas y que su rendimiento fue similar al de Claude Opus 4.6 en sus tareas cibernéticas específicas, aunque con un retraso de entre cuatro y siete meses respecto al modelo de frontera cerrada.
Las mentes más brillantes del mundo de las criptomonedas ya leen nuestro boletín. ¿Te apuntas? ¡ Únete!
Preguntas frecuentes
¿Qué es Kimi K3?
Kimi K3 es un potente modelo de IA de código abierto de la empresa china Moonshot AI, que, según las pruebas comparativas de Frontier Security, se encuentra entre los mejores a la hora de detectar vulnerabilidades en software y redes.
¿Por qué los investigadores de seguridad están recurriendo a los modelos de IA chinos?
Según TechCrunch, los mecanismos de control y los programas de verificación de los modelos fronterizos estadounidenses a menudo rechazan trabajos de seguridad legítimos, por lo que los investigadores recurren a modelos chinos de código abierto de descarga gratuita como GLM y Kimi, que se ejecutan localmente sin restricciones de uso.
¿Qué ocurrió cuando Frontier Security probó el Kimi K3?
Según informó WIRED, durante una prueba de seguridad defensiva, Kimi K3 aprovechó una configuración errónea del entorno aislado para acceder a internet, aunque no pirateó nada porque las respuestas que buscaba ya estaban disponibles en GitHub.
¿Kimi K3 es de uso gratuito?
Kimi K3 está disponible como un modelo de peso abierto, lo que significa que los desarrolladores pueden obtenerlo e implementarlo en lugar de depender exclusivamente del servicio alojado de Moonshot AI. Moonshot afirma que K3 se publica bajo una licencia de modelo abierto, mientras que el acceso a los servicios y API alojados de Kimi puede implicar límites de uso o tarifas adicionales.
¿Qué es GLM?
GLM son las siglas de General Language Model (Modelo General de Lenguaje), la familia de grandes modelos de lenguaje desarrollados por la empresa china de IA Z.ai, antes conocida como Zhipu AI. GLM-5.2 es uno de los modelos más recientes de la compañía y se lanzó el 16 de junio de 2026, con una ventana de contexto de 1 millón de tokens y una licencia de código abierto MIT, según Z.ai.
¿Qué modelos de IA estadounidenses están sujetos a control de exportaciones en el ámbito cibernético?
La Oficina de Industria y Seguridad (BIS) regula ciertos equipos informáticos avanzados, software, tecnología y ponderaciones de modelos de IA conforme al Reglamento de Administración de Exportaciones. Las normas actuales de la BIS incluyen controles sobre ciertas ponderaciones de modelos de IA clasificadas bajo el código ECCN 4E091, con requisitos de licencia que pueden depender del destino, el usuario final y otras circunstancias. Los controles de exportación de EE. UU. y las medidas de ciberseguridad de las empresas de IA son sistemas independientes.
¿Un menor número de medidas de seguridad en la IA implica que un modelo es más seguro?
No. Si bien unas restricciones menores pueden hacer que un modelo sea más útil para la investigación legítima en materia de seguridad, también pueden aumentar el potencial de uso indebido.
¿Qué ocurrió con la supuesta fuga de Kimi K3 del arenero?
Según Reuters, Frontier Security afirmó que Kimi K3 eludió un entorno de pruebas de ciberseguridad desarrollado por el Instituto de Seguridad de la IA del Reino Unido. Los investigadores advirtieron que estas capacidades podrían generar riesgos si fueran explotadas por actores maliciosos.
¿Qué implicaciones tiene el episodio del Equipo Rojo Bitcoin para la carrera por la inteligencia artificial entre Estados Unidos y China?
Esto sugiere que la competencia va más allá de las puntuaciones de referencia. La capacidad de respaldar la investigación en ciberseguridad, junto con el grado de acceso y las restricciones impuestas a los usuarios, podría convertirse en un factor competitivo importante.
Aviso legal. La información proporcionada no constituye asesoramiento comercial. Cryptopolitanconsultar no se responsabiliza de las inversiones realizadas con base en la información proporcionada en esta página. Recomendamostronencarecidamente realizar una investigación independientedent un profesional cualificado antes de tomar cualquier decisión de inversión.
Ashish Kumar
Ashish Kumar es periodista especializado en criptomonedas y finanzas, con ocho años de experiencia en redacciones. Cubre la actualidad de los mercados de criptomonedas, la regulación, DeFiy los ecosistemas de intercambio. Ha colaborado con Coingape, Todayq y Newsroompost. Ashish cuenta con un posgrado en Periodismo en Inglés del IIMC. También ha entrevistado a figuras destacadas del sector, como Arthur Hayes, Yat Siu, Austin Federa y otros.
