Un programador sometió a Kimi K3, el nuevo modelo de IA presentado esta semana como cercano a la frontera de calidad de modelos como GPT, a una prueba práctica de optimización de código en Rust. La tarea consistía en mejorar una función sobre la que el autor llevaba tiempo trabajando sin avances significativos.
Kimi K3 se configuró dentro del entorno OpenCode, trabajando sobre una copia del proyecto para poder descartar los cambios. El modelo propuso dos recomendaciones y eligió por su cuenta aplicar una optimización SWAR (SIMD Within a Register), una técnica que trata un valor de 64 bits como ocho valores de 8 bits para procesarlos en paralelo.
La operación se completó en unos 15 minutos sin errores de implementación y aceleró el programa un 2%. El coste de los tokens consumidos a través de OpenRouter fue de aproximadamente un dólar. El autor concluye que Kimi K3 supo elegir una optimización adecuada y ejecutarla correctamente, lo que respalda la afirmación de que el modelo se sitúa en niveles de frontera. El experimento ilustra un caso de uso real: delegar a un LLM la búsqueda e implementación de microoptimizaciones de bajo nivel en código de sistemas, donde el programador humano se había estancado.