Kimi K2.7 Code: โมเดลการเขียนโค้ดของ Moonshot
โมเดลโอเพนเวทล่าสุดของ Moonshot เกณฑ์มาตรฐานเอเจนต์ที่ดีที่สุดในระดับเดียวกันที่ขอบเขตโอเพนซอร์สและอินเทอร์เฟซที่เข้ากันได้กับ Claude
256K tokens · Text / Vision / Code · Prompt cache
Okou ไม่ได้รัน Kimi K2.7 Code อีกต่อไป หน้านี้เก็บไว้เป็นข้อมูลอ้างอิงสำหรับข้อมูลจำเพาะ ราคา และเกณฑ์มาตรฐาน สำหรับงานประเภทเดียวกัน ให้ใช้ GPT 5.6 Luna
ดู GPT 5.6 LunaKimi K2.7 Code เป็นเรือธงแบบโอเพนซอร์สของ Moonshot และปัจจุบันเป็นโมเดลเอเจนต์แบบโอเพนซอร์สที่แข็งแกร่งที่สุดในหลายๆ เกณฑ์มาตรฐานสาธารณะ สามารถทำงานต่อเนื่องได้นานโดยไม่หลุดประเด็น (Moonshot ได้บันทึกเซสชันที่ไม่มีผู้ดูแลนานกว่า 12 ชั่วโมงและการเรียกใช้เครื่องมือมากกว่า 4,000 ครั้ง) และรับอินพุตภาพและวิดีโอได้โดยตรง รายงาน SWE-bench Pro ของผู้จำหน่ายอยู่ที่ 58.6 (สูงกว่า Claude Opus 4.6 และ GPT-5.4 ในเกณฑ์มาตรฐานนั้น) และอัตราการหลอนลดลงจาก ~65% ของ K2.6 เหลือ ~39%
ราคาขายปลีกของผู้จำหน่ายคือ $1.14 / $4.80 ต่อ 1 ล้านโทเค็น น้ำหนักแบบเปิดจัดส่งภายใต้ใบอนุญาต Modified MIT และ API เข้ากันได้กับ Anthropic ใช้ Sonnet 4.6 เมื่อความน่าเชื่อถือของการกำหนดเส้นทางเครื่องมือในการผลิตมีความสำคัญมากกว่าคะแนนเกณฑ์มาตรฐาน และใช้ Kimi K2.7 Code เมื่อความหน่วงเวลาเป็นปัจจัยหลัก
Kimi K2.7 Code คืออะไร?
มิถุนายน 2026 · อันดับต้นๆ ของซีรีส์ Kimi K2 แบบเปิดน้ำหนักของ Moonshot ผู้สืบทอด K2.6 และ K2 Thinking
Kimi K2.7 Code เป็นโมเดลเอเจนต์แบบ open-weight ของ Moonshot AI ที่เปิดตัวในเดือนมิถุนายน 2026 เป็นโมเดล Mixture-of-Experts (MoE) ขนาด 1 ล้านล้านพารามิเตอร์ โดยมีพารามิเตอร์ที่ใช้งานอยู่ 32B ต่อโทเค็น สถาปัตยกรรมตระกูลเดียวกับ K2.6 และ K2 Thinking โดยมีการปรับปรุงที่สำคัญในการเขียนโค้ดแบบเอเจนต์และการให้เหตุผลแบบ long-horizon
K2.7 สร้างความฮือฮาอย่างมากในกระดานผู้นำอิสระ คะแนนที่ผู้ขายรายงานระบุว่ามันนำหน้า GPT-5.4 (xhigh) และ Claude Opus 4.6 (max effort) ใน SWE-bench Pro โดยมีอัตราการหลอน 39% (ลดลงจาก 65% ของ K2.6) Artificial Analysis จัดอันดับให้เป็นอันดับ 4 ใน Intelligence Index ตัวเลือก open-weight ชั้นนำ
อะไรที่น่าสนใจเกี่ยวกับ Kimi K2.7 Code
สถาปัตยกรรมหัวข้อข่าวและคุณสมบัติความสามารถ
K2.7 เป็นโมเดล Mixture-of-Experts ที่มีพารามิเตอร์รวม 1T และ 32B ทำงานต่อโทเค็น โดยมีหน้าต่างบริบท 256K โทเค็นและอินพุตหลายรูปแบบทั้งภาพและวิดีโอ (เอาต์พุตเป็นข้อความเท่านั้น) Moonshot จับคู่กับรันไทม์ Agent Swarm ที่ปรับขนาดในแนวนอนได้ถึง 300 ซับเอเจนต์และ 4,000 ขั้นตอนที่ประสานงานกัน และมีเซสชันการเขียนโค้ดระยะยาวที่บันทึกไว้ 12 ชั่วโมงขึ้นไป น้ำหนักที่เปิดเผยจะถูกเผยแพร่บน Hugging Face ภายใต้ใบอนุญาต Modified MIT License
ข้อมูลจำเพาะโดยย่อ
เกณฑ์มาตรฐาน Kimi K2.7 Code
คะแนนที่ผู้ขายรายงานจากบล็อกการเปิดตัว K2.7 ของ Moonshot บุคคลที่สามอิสระ (Artificial Analysis, TokenMix) ยืนยันลำดับสัมพัทธ์ อัตราการหลอนของ K2.7 ลดลงเหลือ 39% จาก 65% ของ K2.6 การปรับปรุงความปลอดภัย/ความน่าเชื่อถือที่สำคัญ
ราคา Kimi K2.7 Code
ราคาผู้ให้บริการต่อ 1M โทเค็น
Kimi K2.7 Code ทำงานอย่างไรในทางปฏิบัติ
พฤติกรรมที่สังเกตได้จากการทำงานของเอเจนต์การผลิต
การเรียกคืนบริบทแบบยาว
การเรียกคืนบริบทที่ยาวนานที่สุดในการประเมินภายในของเราในกลุ่ม Built-in รักษาความสอดคล้องกันในบันทึกตัวแทนที่ยาวนานซึ่ง Anthropic Sonnet เริ่มเบี่ยงเบน
เกณฑ์มาตรฐานของ Agentic
SWE-bench Pro 58.6 ที่รายงานโดยผู้ขายเป็นอันดับสูงสุดในกลุ่ม ณ เวลาที่เขียน ชนะ GPT-5.4 และ Opus 4.6
การเขียนโค้ดแบบยาว
บันทึกเซสชันอัตโนมัติ 12+ ชั่วโมงที่ดำเนินการเรียกใช้เครื่องมือมากกว่า 4,000 ครั้ง โมเดลยังคงประสิทธิภาพได้อย่างแท้จริงตลอดการทำงานที่ยาวนานมาก
งานตัวแทนที่ดีที่สุดสำหรับ Kimi K2.7 Code
การสอบสวนที่ต้องอ่านทุกเธรดเก่า
ค้นหาบทสนทนา Slack ย้อนหลังหกเดือนเพื่อหาสาเหตุที่ลูกค้าเลิกใช้บริการ ตรวจสอบรายการตั๋วสนับสนุนที่ค้างอยู่เพื่อหารูปแบบข้อผิดพลาดที่เกิดขึ้นซ้ำๆ หรือรวบรวมข้อมูลเชิงลึกจาก RFCs นับร้อย K2.7 มีความสามารถในการเรียกคืนบริบทที่ยาวนานในบันทึกการสนทนาที่ Anthropic Sonnet เริ่มลดการสนทนาในช่วงต้น ซึ่งเป็นสิ่งที่เวิร์กโฟลว์ "อ่านทั้งหมด" ต้องการอย่างแท้จริง
การปรับโครงสร้างอัตโนมัติที่ทำงานข้ามคืน
Moonshot ได้บันทึกการปรับโครงสร้างอัตโนมัติ 13 ชั่วโมงของเอนจินจับคู่ที่มีอายุแปดปี โดย K2.7 สามารถเรียกใช้เครื่องมือได้มากกว่า 4,000 ครั้งโดยไม่หลุดจากงาน นั่นคือการรันที่โมเดลส่วนใหญ่จะสูญเสียเป้าหมายไปในช่วงชั่วโมงที่สอง ความเสถียรในระยะยาวของ K2.7 คือสิ่งที่ทำให้ "เริ่มวันศุกร์เย็น ตรวจสอบวันจันทร์เช้า" ทำงานได้จริง
เอเจนต์หลายรูปแบบที่จัดการภาพหน้าจอและคลิป
K2.7 รับทั้งอินพุตภาพและวิดีโอผ่าน MoonViT ซึ่งเป็นเรื่องผิดปกติภายนอกตระกูล Claude มีประโยชน์สำหรับเอเจนต์ QA ที่ขับเคลื่อนด้วยภาพหน้าจอ, ไปป์ไลน์การมองเห็นเอกสาร และการปรับใช้ใดๆ ที่คุณจะต้องใส่โมเดลการมองเห็นแยกต่างหากเพียงเพื่ออ่านภาพ
Kimi K2.7 Code เทียบกับโมเดลอื่นๆ
Kimi K2.7 Code เทียบกับ GLM-5.2
ทั้งสองเป็นตัวเลือกการประหยัดต้นทุนแบบ long-context ในปัจจุบัน K2.7 Code เป็นค่าเริ่มต้นของ Moonshot ที่มีความเหมาะสมกับการเขียนโค้ดแบบ multimodal ที่แข็งแกร่งกว่า; GLM-5.2 เป็นค่าเริ่มต้นของ Z.AI ในปัจจุบันที่มีหน้าต่างบริบทขนาดใหญ่ 1M-token
Kimi K2.7 Code เทียบกับ Claude Sonnet 4.6
Sonnet (×1) เป็นผู้นำด้านความน่าเชื่อถือในการกำหนดเส้นทางเครื่องมือหลายชนิดในภาษาอังกฤษ K2.7 (×0.3) ชนะด้านต้นทุนและเกณฑ์มาตรฐานของตัวแทน (SWE-bench Pro) จับคู่กัน: Sonnet สำหรับการกำหนดเส้นทางเครื่องมือที่ซับซ้อน, K2.7 สำหรับงานตัวแทนที่คำนึงถึงต้นทุน
Kimi K2.7 Code เทียบกับ DeepSeek V4 Pro
DeepSeek V4 Pro มีราคาถูกกว่าและมีหน้าต่างบริบทขนาดใหญ่ 1M-token Kimi K2.7 Code เป็นเส้นทางเขียนโค้ดแบบ Moonshot-native ที่แข็งแกร่งกว่าและรวมอินพุตภาพ เลือกตามความเหมาะสมของผู้ให้บริการและลักษณะงาน
สรุป: คุณควรใช้ Kimi K2.7 Code หรือไม่
ค่าเริ่มต้นแบบเปิดน้ำหนักสำหรับงานเอเจนต์ที่จริงจัง — บริบทที่ยาวนาน คุ้มค่า ช่องว่างที่เหลือเมื่อเทียบกับ Sonnet 4.6 คือความน่าเชื่อถือในการกำหนดเส้นทางเครื่องมือและการสนับสนุนระดับองค์กร
คำถามที่พบบ่อย
Kimi K2.7 Code เปิดตัวเมื่อใด
Moonshot AI เปิดตัว Kimi K2.7 Code ในเดือนมิถุนายน 2026 น้ำหนักเปิดเผยบน Hugging Face ภายใต้ใบอนุญาต MIT ที่แก้ไขแล้ว
หน้าต่างบริบทคืออะไร?
256K โทเค็น K2.7 แตกต่างกันที่คุณภาพการเรียกคืนที่ขนาดนั้น ไม่ใช่ขนาดหน้าต่างดิบ การเรียกคืนเริ่มลดลงเมื่อเกิน ~180K (คล้ายกับโมเดล 256K อื่นๆ)
Kimi K2.7 Code เปรียบเทียบกับ Claude Opus 4.6 อย่างไร
ในการวัดประสิทธิภาพของเอเจนต์ (รายงานโดยผู้ขาย) K2.7 เป็นผู้นำ SWE-bench Pro 58.6 เทียบกับ Opus 4.6 ที่ 53.4, HLE พร้อมเครื่องมือ 54.0 เทียบกับ 53.0 Opus 4.6 ยังคงมีความได้เปรียบในด้านโปรไฟล์ความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือในการกำหนดเส้นทางเครื่องมือภาษาอังกฤษในการผลิต
K2.7 รองรับการป้อนภาพหรือไม่
ใช่ K2.7 รับอินพุตภาพและวิดีโอ เอาต์พุตเป็นข้อความเท่านั้น เอเจนต์หลายรูปแบบทำงานได้โดยตรง
ความพร้อมใช้งานของ Kimi K2.7 Code บน Okou
Kimi K2.7 Code ถูกลบออกจากรายการ Okou แล้ว ดังนั้นจึงไม่สามารถเลือกได้ในการแชทหรือในเวิร์กโฟลว์ และไม่สามารถใช้งานได้กับคีย์ API ของคุณเอง GPT 5.6 Luna ครอบคลุมระดับการประหยัดต้นทุนเดียวกัน
