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AWS incorpora el modelo Kimi K3.1 Pro Highspeed a Amazon Bedrock
AWS publicó el 10 de noviembre de 2026 detalles sobre Kimi K3.1 Pro Highspeed, un modelo de Moonshot AI en Amazon Bedrock que genera resultados de 2 a 3 veces más rápido que la versión anterior, manteniendo una ventana de contexto de 1 millón de tokens.
Amazon Web Services publicó el 10 de noviembre de 2026 una entrada de blog en la que presenta Kimi K3.1 Pro Highspeed, un modelo abierto de Moonshot AI, en Amazon Bedrock. Según el anuncio de AWS sobre Kimi K3.1 Pro Highspeed, la nueva versión genera resultados de 2 a 3 veces más rápido que el Kimi K3.1 Pro anterior, manteniendo una ventana de contexto de 1 millón de tokens y procesando los datos dentro del límite de AWS.
Qué cambia
- Una ventana de contexto de 1 millón de tokens.
- Generación de resultados de 2 a 3 veces más rápida que el Kimi K3.1 Pro anterior.
- Tres niveles de precio: Priority, Standard y Flex, con Flex a mitad de la tarifa de Standard.
- Tres perfiles de inferencia entre regiones: global, solo EE. UU. y solo India.
- Soporte para las API Chat Completions, Responses, Converse e Invoke, además de llamadas a herramientas, salida estructurada, entrada de imagen y transmisión en vivo.
Qué significa para quienes construyen con IA
Para los equipos que trabajan sobre Bedrock, Highspeed ofrece una alternativa de peso abierto más rápida y económica frente a los modelos de los laboratorios líderes estadounidenses para tareas de código y agentes. AWS posiciona el modelo para tareas agénticas de largo horizonte, modelado financiero, documentos de oficina y tareas de programación que incluyen motores de videojuegos y CAD. La menor latencia junto con los precios escalonados, en especial el nivel Flex con descuento, da a quienes construyen más margen para ejecutar sesiones de agentes más largas sin aumentar el costo.
Manejo de datos
AWS afirma que los datos de los clientes procesados mediante Kimi K3.1 Pro Highspeed permanecen dentro del límite de datos de AWS, no se comparten con Moonshot AI y no se usan para entrenar el modelo, con retención de datos cero. Esa garantía da a quienes construyen un compromiso de residencia de datos junto con el propio modelo de peso abierto, en lugar de depender solo de las políticas del proveedor.
Fuentes
- Introducing Kimi K3.1 Pro on Amazon Bedrock (Amazon Web Services, 10 de noviembre de 2026, oficial)
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