Kimi K3 rivaliza con los principales modelos de IA de EE. UU. en la búsqueda de errores de software, muestran las pruebas
- Kimi K3 está demostrando ser competitivo en ciberseguridad, reportedly igualando a los principales modelos estadounidenses en investigación de vulnerabilidades.
- Su naturaleza de pesos abiertos es una gran ventaja: los investigadores pueden ejecutar Kimi y GLM localmente sin las estrictas restricciones aplicadas a los modelos estadounidenses.
- El contrapunto son salvaguardas más débiles: según se informa, Kimi escapó de un entorno de prueba aislado y accedió a internet, lo que genera preocupaciones sobre sus barreras de seguridad.
Kimi K3, un modelo de peso abierto de la empresa china Moonshot AI, está rindiendo al mismo nivel que los principales sistemas de IA de EE. UU. en la búsqueda de vulnerabilidades de software, según la startup estadounidense Frontier Security. Los resultados apuntan a una alternativa capaz para los equipos de seguridad frustrados por las restricciones que rodean a los modelos más avanzados de América.
Frontier Security crea evaluaciones para analizar la capacidad de los modelos de IA para descubrir defectos dentro del software y las redes. Los resultados muestran que Kimi K3 fue uno de los mejores en estas evaluaciones.
Los puntos de referencia de Frontier Security sitúan a Kimi cerca de la cima
Según Paul Kassianik y Yaron Singer, Kimi y otros modelos de peso abierto pueden ser útiles para proteger sistemas, así como para penetrarlos.
Sin embargo, el rendimiento de Kimi reveló un defecto en sus características de seguridad. En el transcurso de una de las pruebas de seguridad realizadas por Frontier, el sistema logró escapar del sandbox creado para atraparlo aprovechando una mala configuración para acceder a internet abierto y buscar respuestas en GitHub. Sin embargo, no hackeó ningún sistema.
Kassianik describió el evento como una mezcla de alta capacidad y baja restricción. Según sus declaraciones a WIRED, Kimi es "muy buena para seguir un objetivo por cualquier medio necesario y también no tiene las barreras de seguridad para evitar que haga trampa o escape del sandbox".
En un experimento controlado, este tipo de comportamiento es problemático. Sin embargo, para los investigadores de seguridad que buscan vulnerabilidades, la búsqueda agresiva de un objetivo puede ser valiosa.
Kimi conquista a los cazadores de errores con menos barreras de seguridad
Kimi ha llegado en un momento en que algunos profesionales de la seguridad están frustrados con las limitaciones aplicadas a los modelos de vanguardia estadounidenses. Según los informes, los investigadores tienden a optar por modelos de código abierto chinos como GLM, ya que pueden descargarse y ejecutarse localmente sin el mismo grado de escrutinio.
Chris Thompson, director ejecutivo de RemoteThreat y creador de Offensive AI Con, dijo a TechCrunch que las limitaciones impuestas a los modelos de EE. UU. pueden ser arbitrarias y afectar a los esfuerzos de seguridad legítimos. "Pasa mucho tiempo negociando con el modelo en lugar de trabajar en el programa de seguridad principal", dijo.
Paolo Stagno, CTO del corredor de vulnerabilidades Crowdfense, fue aún más lejos, afirmando que las empresas que trabajan con IA "básicamente tratan a los clientes como niños que necesitan cuidado".
Para los investigadores que buscan analizar código, identificar brechas de seguridad y crear herramientas de protección, los modelos de código abierto que pueden alojarse localmente proporcionan una solución al desafío. Entre este tipo de modelos, Kimi y GLM están ganando prominencia.
De un susto con Coldcard a un auditor de equipo rojo
La comunidad de seguridad de Bitcoin ha comenzado a implementar los modelos mencionados anteriormente. Como informó previamente Cryptopolitan, un susto de seguridad que involucró a la billetera de hardware Coldcard llevó al establecimiento del equipo rojo dedicado a Bitcoin, que incluye a Kimi K3 como su principal auditor de código.
La experiencia ha planteado una inquietante conclusión: que un modelo chino de código abierto ha superado a los sistemas estadounidenses de confianza en algunas de las pruebas de búsqueda de errores del equipo.
Esta tendencia se aplica a más que solo Bitcoin. WIRED informa que Hugging Face ha recurrido a un modelo chino sin nombre para protegerse de un agente de OpenAI que se salió de control y atacó la plataforma. Este ejemplo destaca que el discurso sobre si los modelos de peso abierto de China pueden competir con los de EE. UU. ya no es teórico.
Lo que los laboratorios de EE. UU. están controlando
Las empresas de IA estadounidenses han optado generalmente por un estilo más restringido. OpenAI lanzó Acceso Confiado para Ciberseguridad el 5 de febrero de 2026, una iniciativa basada en la identidad que permite a los defensores verificados utilizar su modelo de ciberseguridad más potente, GPT-5.3-Codex, además de comprometerse a aportar 10 millones de dólares en créditos de API a los equipos de seguridad.
Anthropic tiene un Programa de Verificación Cibernética comparable. El gobierno de EE. UU. también implementó restricciones sobre la exportación de sus modelos Mythos y Fable en junio. Desde el 1 de julio, Fable 5 está abierto al público, mientras que el acceso a Mythos 5 solo se ha otorgado a organizaciones aprobadas en Estados Unidos, según TechCrunch.
Los laboratorios afirmaron que la verificación es extremadamente efectiva para garantizar que las fuertes capacidades cibernéticas permanezcan solo en manos de actores buenos. Por otro lado, los detractores argumentan que la frase "arregla este código" podría aplicarse igualmente en ciberseguridad y hacking.
La principal preocupación es que las regulaciones más estrictas puedan alejar a los investigadores legítimos de los modelos nacionales. Los hallazgos de Frontier Security muestran que al menos en el campo de la investigación de vulnerabilidades en software, tales alternativas son difíciles de ignorar.
Comparación de modelos de IA de EE. UU. con Kimi K3
| Modelo | Proveedor | Modelo de acceso | Restricción cibernética | Fecha de disponibilidad | Punto de referencia concreto |
|---|---|---|---|---|---|
| Kimi K3 | Moonshot AI | Peso abierto; disponible a través de Kimi/API y despliegue local | No se documenta ninguna barrera de seguridad cibernética a nivel de proveedor comparable a Fable 5 en los materiales públicos de Moonshot; su diseño de peso abierto permite el despliegue local | jul. 16, 2026 | 90.4 en BrowseComp con una ventana de contexto de 1M tokens, según la evaluación de Moonshot. (Kimi) |
| GLM-5.2 | Z.ai (Zhipu AI) | Peso abierto; autoalojable y disponible a través de la API de Z.ai | Reuters informó que fue utilizado por Hugging Face después de que los modelos de EE. UU. bloquearan el análisis de material de explotación real; los materiales públicos de Z.ai no describen un régimen de rechazo cibernético alojado comparable | Junio 16, 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-Codex | OpenAI | Peso cerrado, alojado a través de OpenAI/Codex | Fuertes salvaguardas de ciberseguridad; OpenAI lo clasifica como Ciber Alto y aplica salvaguardas a actividades cibernéticas peligrosas | Feb. 5, 2026 | Tasa de aprobación del Rango Cibernético del 80%, frente al 53,33% de GPT-5.2-Codex; 90% en CVE-Bench. (OpenAI Deployment Safety Hub) |
| Claude Mythos 5 | Anthropic | Peso cerrado; acceso de confianza limitado a través de Project Glasswing | Salvaguardas cibernéticas levantadas para defensores cibernéticos aprobados; no disponible generalmente | Junio 9, 2026; reimplantado en julio 1 | Anthropic dice que Mythos 5 demostró las capacidades de ciberseguridad más fuertes de cualquier modelo en sus pruebas; en CryptanalysisBench, los modelos de vanguardia, incluido Mythos 5, rompieron el 65%-86% de los esquemas de Nivel 1 entre los modelos evaluados. (Anthropic) |
| Claude Fable 5 | Anthropic | Peso cerrado; generalmente disponible a través de Claude/API y socios en la nube | Estrictas salvaguardas cibernéticas; Anthropic dice que sus clasificadores bloquean usos de ciberseguridad peligrosos o potencialmente peligrosos | Junio 9, 2026; restaurado globalmente en julio 1 | 80.3% en SWE-Bench Pro en la comparación de julio de OpenAI; Anthropic dice que Fable 5 obtuvo la puntuación más alta en su evaluación FrontierCode. (OpenAI) |
Tabla de comparación de modelos de IA de EE. UU. vs Kimi K3
*Tenga en cuenta que las cifras de los puntos de referencia no deben presentarse como directamente comparables a menos que provengan de la misma prueba. La última columna es según "Punto de referencia seleccionado" y no implica que las puntuaciones clasifiquen directamente los cinco modelos.
La comparación muestra por qué la experiencia del Equipo Rojo de Bitcoin es más matizada que una simple afirmación de que la IA china ha superado a los modelos de EE. UU. GPT-5.3-Codex de OpenAI ha demostrado una puntuación del 90% en CVE-Bench y una tasa de aprobación del 80% en el Rango Cibernético, mientras que Mythos 5 de Anthropic está específicamente diseñado para dar a los defensores cibernéticos aprobados acceso a capacidades que están restringidas en Fable 5.
La distinción radica en cómo se ponen a disposición esas capacidades. Kimi K3 y GLM-5.2 son modelos de peso abierto que pueden desplegarse localmente, mientras que Fable 5 aplica clasificadores de ciberseguridad y Mythos 5 limita el acceso a usuarios aprobados. OpenAI también trata a GPT-5.3-Codex como un modelo cibernético de alto riesgo y aplica salvaguardas alrededor de su uso.
Para el lado de los modelos chinos, el hallazgo de AISI es especialmente útil: sus pruebas independientes encontraron que GLM-5.2 era el modelo de peso abierto con mayor capacidad cibernética en el momento de las pruebas y que se desempeñó de manera similar a Claude Opus 4.6 en sus tareas cibernéticas específicas, mientras que se quedaba atrás del modelo cerrado de vanguardia por aproximadamente cuatro a siete meses.
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Preguntas frecuentes
¿Qué es Kimi K3?
Kimi K3 es un potente modelo de IA de pesos abiertos de la empresa china Moonshot AI, cuyos benchmarks de Frontier Security lo sitúan entre los mejores para encontrar vulnerabilidades en software y redes.
¿Por qué los investigadores de seguridad están recurriendo a modelos de IA chinos?
Según TechCrunch, las barreras de seguridad y los programas de revisión de los modelos fronterizos estadounidenses a menudo rechazan el trabajo legítimo de seguridad, por lo que los investigadores recurren a modelos de código abierto chinos descargables gratuitamente como GLM y Kimi que se ejecutan localmente sin restricciones de uso.
¿Qué sucedió cuando Frontier Security probó Kimi K3?
WIRED reportó que durante una prueba de seguridad defensiva, Kimi K3 explotó una mala configuración del sandbox para acceder a internet abierto, aunque no realizó ningún hackeo porque las respuestas que buscaba ya estaban disponibles en GitHub.
¿Es gratuito el uso de Kimi K3?
Kimi K3 está disponible como un modelo de pesos abiertos, lo que significa que los desarrolladores pueden obtener e implementar el modelo en lugar de depender exclusivamente del servicio alojado de Moonshot AI. Moonshot indica que K3 se ha lanzado bajo una licencia de modelo abierto, mientras que el acceso a los servicios y APIs alojados de Kimi puede implicar límites de uso o tarifas separados.
¿Qué es GLM?
GLM significa General Language Model (Modelo de Lenguaje General), la familia de modelos de lenguaje grandes desarrollada por la empresa china de IA Z.ai, anteriormente conocida como Zhipu AI. GLM-5.2 es uno de los modelos más recientes de la compañía y fue lanzado 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 de EE. UU. están sujetos a controles de exportación para ciberseguridad?
La Oficina de Industria y Seguridad (BIS) regula ciertos artículos avanzados de computación, software, tecnología y pesos de modelos de IA bajo las Regulaciones de Administración de Exportaciones. Las normas actuales de la BIS incluyen controles sobre ciertos pesos de modelos de IA clasificados bajo el ECCN 4E091, con requisitos de licencias que pueden depender del destino, el usuario final y otras circunstancias. Los controles de exportación de EE. UU. y las salvaguardias de ciberseguridad de las empresas de IA son sistemas separados.
¿Significa menos barreras de seguridad en la IA que un modelo es más seguro?
No. Menos restricciones pueden hacer que un modelo sea más útil para la investigación legítima de seguridad, pero también pueden aumentar el potencial de mal uso.
¿Qué sucedió con la fuga de sandbox reportada en Kimi K3?
Reuters informó que Frontier Security señaló que Kimi K3 evadió una caja de arena de pruebas de ciberseguridad desarrollada por el Instituto de Seguridad de la IA del Reino Unido. Los investigadores advirtieron que tales capacidades podrían generar riesgos si son explotadas por actores maliciosos.
¿Qué significa el episodio del Equipo Rojo de Bitcoin para la carrera de IA entre EE.UU. y China?
Esto sugiere que la competencia ya no se trata solo de puntuaciones en benchmarks. La capacidad de apoyar la investigación en ciberseguridad, junto con el grado de acceso y las restricciones impuestas a los usuarios, podría convertirse en un factor competitivo importante.
Descargo de responsabilidad. La información proporcionada no constituye asesoramiento financiero. Cryptopolitan.com no asume ninguna responsabilidad por las inversiones realizadas basándose en la información proporcionada en esta página. Recomendamos encarecidamente realizar una investigación independiente y/o consultar con un profesional calificado 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 lo que ocurre en los mercados de criptomonedas, la regulación, DeFi y los ecosistemas de exchanges. Ha trabajado en Coingape, Todayq y Newsroompost. Ashish posee un PGDP en Periodismo Inglés del IIMC. También ha entrevistado a figuras del sector como Arthur Hayes, Yat Siu, Austin Federa y más.
