Se segui il mondo dell’intelligenza artificiale, probabilmente hai già sentito parlare di ChatGPT, Claude, Gemini. Ma c’è un nuovo protagonista che sta guadagnando terreno rapidamente, e il suo approccio è fondamentalmente diverso da quello di tutti gli altri. Si chiama Kimi, ed è sviluppato da Moonshot AI, una delle startup AI più ambiziose al mondo, nata a Pechino nel 2023.
Non un altro chatbot. Una guerra alla memoria.
La maggior parte dei grandi modelli linguistici si contende il primato su chi ragiona meglio, chi scrive meglio, chi conosce più cose. Kimi ha scelto un campo di battaglia diverso: la memoria.
Per capire cosa significa, immagina di leggere un romanzo. Se dopo ogni pagina dimentichi tutto quello che hai letto, non riuscirai mai a seguire la trama. Il contesto è tutto. La maggior parte dei modelli AI riesce a “tenere a mente” circa 100.000 token di testo — un volume già significativo. Kimi, nella sua versione più recente, arriva fino a 1 miliardo di token. Nella pratica, questo si traduce in qualcosa di concreto: puoi caricare fino a 50 documenti PDF contemporaneamente, analizzare un intero romanzo, esaminare un codice sorgente da 500.000 righe, e Kimi risponderà con precisione su ogni singolo dettaglio.
Non si tratta di avere un cervello più grande. Si tratta di avere una memoria infinitamente più capiente.
Chi c’è dietro Kimi?
Il nome dell’azienda, Moonshot AI, si traduce in cinese come “il lato oscuro della Luna” — quella faccia che nessuno aveva mai visto fino al 1959. Un’analogia tutt’altro che casuale: l’intento dichiarato è mostrare un volto dell’intelligenza artificiale che nessuno aveva ancora esplorato fino in fondo.
Il fondatore, Yang Zhilin, è un ex ricercatore di Google Brain e Meta AI. Forbes lo ha inserito nel 2023 tra i 30 giovani più influenti da tenere d’occhio. Nello stesso anno ha lanciato Kimi con una context window da 200.000 token — già il doppio rispetto alla quasi totalità dei competitor dell’epoca. Nel 2024, Moonshot AI ha raccolto oltre 1 miliardo di dollari di investimenti, con una valutazione che supera i 3 miliardi. Oggi Kimi 2.5 compete testa a testa con i modelli di punta di OpenAI, Anthropic e Google.
Cosa sa fare Kimi (davvero)
Le caratteristiche tecniche sono già impressionanti sulla carta. Ma è nell’uso pratico che emergono le differenze più significative.
Analisi documentale avanzata. Kimi supporta fino a 50 PDF caricati simultaneamente, con capacità OCR per l’estrazione di dati da Word, Excel e documenti scansionati. Non si limita a leggere i documenti: li interroga in profondità .
Ricerca web aggiornata. A differenza di molti modelli cinesi ancora ancorati a dati del 2024, Kimi accede a informazioni completamente aggiornate. In un test condotto con la ricerca di notizie nelle ultime 48 ore sull’AI nell’education, il modello ha restituito fonti verificabili e recenti — compreso un articolo di una ricercatrice dell’Università di Bergamo — e ha persino espresso un giudizio motivato su quale delle due notizie trovate avesse maggiore solidità metodologica.
Ragionamento multimodale. Kimi 2.5 è ottimizzato per coding, matematica e problem solving complesso, con supporto per input testuali e visivi.
Creazione di contenuti e interfacce. In un test pratico, Kimi ha replicato la struttura del sito apple.com adattandola a contenuti personalizzati — e ha fornito un link di anteprima direttamente online. In un altro test, ha costruito da zero un’applicazione HTML interattiva per il calcolo del comfort termico indoor (PMV), con slider, tooltip esplicativi e percentuali di insoddisfazione in tempo reale. Un risultato che altri modelli hanno faticato a raggiungere con prompt multipli.
Presentazioni. È possibile caricare un PDF e ottenere una presentazione completa — modificabile elemento per elemento, con grafici generati automaticamente a partire dai dati contenuti nel documento. Tutto esportabile in formato PowerPoint.
L’arma segreta: l’Agent Swarm
Fin qui, Kimi potrebbe sembrare “solo” un modello con molta memoria. Ma c’è qualcosa che lo distingue in modo ancora più radicale: il Kimi 2.5 Agent Swarm.
Non è un singolo modello più potente. È un cambio di paradigma completo.
Funziona così: quando riceve un task complesso, un orchestratore centrale analizza il problema e lo scompone in sotto-obiettivi. A quel punto mobilita fino a 100 agenti specializzati in parallelo — ognuno esperto in un dominio specifico (ricerca scientifica, web development, life science, fisica, e così via). Ogni agente lavora sul proprio pezzo del puzzle; l’orchestratore raccoglie i risultati e sintetizza la risposta finale.
I benchmark interni di Moonshot AI mostrano che, su task complessi di ricerca e navigazione web, l’Agent Swarm porta le performance da 60.6 a 78.4 punti, superando Claude — da sempre considerato il riferimento per la qualità nella programmazione — su diversi indici di valutazione.
Un test sul campo: analisi di un Excel complesso
Tra i test più significativi c’è stato quello su un foglio Excel con dati scientifici su solubilità in COâ‚‚ e Hâ‚‚S a diverse temperature e pressioni. Kimi non si è limitato a riassumere le colonne o calcolare medie. Ha identificato degli outlier inattesi — valori anomali che non dipendevano dalla temperatura o dalla pressione, ma dalla fonte bibliografica di provenienza. In pratica, ha suggerito di andare a verificare se alcuni dati fossero stati riportati incorrettamente proprio da certi journal specifici. Un’analisi che sarebbe stata difficile da notare manualmente.
Ha poi generato automaticamente anche il codice Python corrispondente per replicare l’analisi statistica, inclusa la visualizzazione degli outlier tramite Z-score e segnali di trading.
Un dettaglio che vale la pena sottolineare
In un test sull’analisi di dati azionari (Stellantis e Nvidia negli ultimi 6 mesi), Kimi ha prodotto grafici di correlazione e ha individuato l’assenza di pattern statisticamente rilevanti tra i due titoli. In fondo all’analisi, senza che fosse richiesto, ha aggiunto un disclaimer chiaro: questa analisi è a scopo informativo; il trading comporta rischi significativi di perdita del capitale.
Un gesto di trasparenza che non è scontato, nemmeno per i modelli più noti.
Vale la pena provarlo?
Kimi è disponibile gratuitamente, e la maggior parte di quanto descritto in questo articolo è stato testato proprio con l’account free. I limiti esistono — ad esempio, nella versione gratuita alcune funzionalità avanzate di editing backend non sono disponibili — ma le capacità di base sono già sorprendentemente potenti.
Se lavori spesso con documenti lunghi, dati complessi o hai bisogno di un modello che non “dimentichi” il contesto dopo poche pagine, Kimi merita un posto nella tua lista di strumenti da esplorare. Il link è disponibile sul sito ufficiale di Moonshot AI.
Carica il tuo file Excel più complicato. Chiedigli di trovare pattern. Poi fammi sapere cosa hai scoperto.
