Kimi K2.7 Code: Moonshot'ın kodlama modeli
Moonshot'ın en son açık ağırlıklı modeli. Açık kaynak sınırında sınıfının en iyisi ajans kıyaslamaları ve Claude uyumlu bir arayüz.
256K tokens · Text / Vision / Code · Prompt cache
Okou artık Kimi K2.7 Code'yi çalıştırmıyor. Bu sayfa, özellikleri, fiyatlandırması ve kıyaslamaları için bir referans olarak tutulmaktadır. Aynı tür işler için GPT 5.6 Luna'yi kullanın.
GPT 5.6 Luna'yi görKimi K2.7 Code, Moonshot'un açık ağırlıklı amiral gemisi ve şu anda birkaç halka açık kıyaslamada en güçlü açık kaynaklı ajans modelidir. Konuyu kaybetmeden çok uzun süreler boyunca çalışır (Moonshot, 12+ saat ve 4.000+ araç çağrısı olan gözetimsiz oturumları belgeledi) ve görüntü ve video girişini doğal olarak kabul eder. Satıcı tarafından bildirilen SWE-bench Pro, 58.6'ya ulaşır (bu kıyaslamada Claude Opus 4.6 ve GPT-5.4'ün üzerinde) ve halüsinasyon oranı K2.6'nın ~%65'inden ~%39'a düştü.
Satıcı liste fiyatı 1M token başına 1,14 $ / 4,80 $ olup, açık ağırlıklar Değiştirilmiş MIT lisansı altında gönderilir ve API, Anthropic uyumludur. Üretim aracı yönlendirme güvenilirliği kıyaslama puanlarından daha önemli olduğunda Sonnet 4.6'ya, gecikme baskın olduğunda ise Kimi K2.7 Code'a başvurun.
Kimi K2.7 Code nedir?
Haziran 2026 · Moonshot'ın açık ağırlıklı Kimi K2 serisinin en üst seviyesi. K2.6 ve K2 Thinking'in halefi.
Kimi K2.7 Code, Moonshot AI'nin Haziran 2026'da piyasaya sürülen açık ağırlıklı ajans modeli. 32B aktif parametreye sahip 1 trilyon parametreli bir Uzmanlar Karışımı (MoE) modelidir. K2.6 ve K2 Thinking ile aynı mimari ailesi, ajans kodlaması ve uzun ufuklu muhakemede önemli kazanımlar elde etti.
K2.7 bağımsız liderlik tablolarında gerçek bir sıçrama yaptı. Satıcı tarafından bildirilen puanlar, onu GPT-5.4 (xhigh) ve Claude Opus 4.6'nın (maksimum çaba) önüne koydu ve %39'luk bir halüsinasyon oranıyla (K2.6'nın %65'inden düşüş) SWE-bench Pro'da öne geçti. Artificial Analysis, onu Zeka Endeksi'nde 4. sırada gösteriyor. Önde gelen açık ağırlıklı seçenek.
Kimi K2.7 Code hakkında dikkat çekici olan nedir?
Başlık mimarisi ve yetenek özellikleri.
K2.7, 1T toplam parametreye ve token başına 32B aktif parametreye sahip, 256K token bağlam penceresi ve görüntü ve video (yalnızca metin çıktısı) genelinde çok modlu girişe sahip bir Uzman Karışımı modelidir. Moonshot, bunu yatay olarak 300 alt ajana ve 4.000 koordineli adıma ölçeklenen bir Ajan Sürü çalışma zamanı ile eşleştirir ve 12 saat veya daha uzun süreli uzun ufuklu kodlama oturumlarını belgelemiştir. Açık ağırlıklar, Değiştirilmiş MIT Lisansı altında Hugging Face'de yayınlanmıştır.
Bir bakışta özellikler
Kimi K2.7 Code karşılaştırmaları
Moonshot'un K2.7 sürüm blogundan satıcı tarafından bildirilen puanlar. Bağımsız üçüncü taraflar (Artificial Analysis, TokenMix) göreceli sıralamayı doğrulamaktadır. K2.7'nin halüsinasyon oranı K2.6'nın %65'inden %39'a düştü. Önemli bir güvenlik/güvenilirlik iyileştirmesi.
Kimi K2.7 Code fiyatlandırması
Sağlayıcı liste fiyatı, 1M jeton başına.
Kimi K2.7 Code pratikte nasıl davranır
Üretim aracı çalıştırmalarından gözlemlenen davranış.
Uzun bağlam hatırlama
Yerleşik dizideki dahili değerlendirmemizde en güçlü uzun bağlam hatırlama. Anthropic Sonnet'in sapmaya başladığı uzun ajan transkriptlerinde tutarlılığı korur.
Ajan karşılaştırmaları
Satıcı tarafından bildirilen SWE-bench Pro 58.6, yazım sırasında serideki en yüksek değerdir. GPT-5.4 ve Opus 4.6'yı yener.
Uzun ufuklu kodlama
4.000'den fazla araç çağrısını tamamlayan 12+ saatlik otonom oturumlar belgelendi. Model, çok uzun çalışmalarda performansı gerçekten sürdürüyor.
Kimi K2.7 Code için en iyi ajan görevleri
Her eski ileti dizisini okuması gereken araştırma
Bir müşterinin neden ayrıldığını bulmak için altı aylık Slack konuşmalarını inceleyin, tekrar eden bir hata modelini bulmak için destek bileti birikimini tarayın veya yüzlerce RFC'deki içgörüleri bir araya getirin. K2.7'nin uzun bağlam hatırlaması, Anthropic Sonnet'in önceki dönüşleri düşürmeye başladığı transkriptlerde geçerliliğini korur, bu da "tüm yığını okuma" iş akışlarının tam olarak ihtiyaç duyduğu şeydir.
Gece boyunca çalışan otonom yeniden düzenleme
Moonshot, sekiz yıllık bir eşleştirme motorunun 13 saatlik otonom yeniden düzenlemesini belgeledi ve K2.7, görevden sapmadan 4.000'den fazla araç çağrısını sürdürdü. Bu, çoğu modelin ikinci saat civarında hedefi kaybettiği türden bir çalıştırmadır; K2.7'nin uzun ufuklu kararlılığı, "Cuma akşamı başlat, Pazartesi sabahı kontrol et"in gerçekten işe yaramasını sağlar.
Ekran görüntülerini ve klipleri işleyen çok modlu ajan
K2.7, Claude ailesi dışında alışılmadık olan MoonViT aracılığıyla hem görüntü hem de video girişi kabul eder. Ekran görüntüsü odaklı QA ajanları, belge görüntüleme boru hatları ve görüntüleri okumak için ayrı bir görüntü modelini birleştirmek zorunda kalacağınız herhangi bir dağıtım için kullanışlıdır.
Kimi K2.7 Code diğer modellere karşı
Kimi K2.7 Code vs GLM-5.2
Her ikisi de güncel maliyet tasarrufu sağlayan uzun bağlam seçenekleridir. K2.7 Code, daha güçlü çok modlu kodlama uyumuyla Moonshot varsayılanıdır; GLM-5.2, daha büyük 1M jeton bağlam penceresiyle mevcut Z.AI varsayılanıdır.
Kimi K2.7 Code vs Claude Sonnet 4.6
Sonnet (×1), çoklu araç İngilizce dil yönlendirme güvenilirliğinde liderdir. K2.7 (×0.3) maliyet ve aracı kıyaslamalarında (SWE-bench Pro) kazanır. Onları eşleştirin: karmaşık araç yönlendirmesi için Sonnet, maliyet hassasiyetli aracı işleri için K2.7.
Kimi K2.7 Code vs DeepSeek V4 Pro
DeepSeek V4 Pro daha ucuzdur ve daha büyük 1M jeton bağlam penceresine sahiptir. Kimi K2.7 Code, daha güçlü Moonshot yerel kodlama yoludur ve görsel girişi içerir. Sağlayıcı uyumuna ve iş yükü şekline göre seçin.
Sonuç: Kimi K2.7 Code kullanmalı mısınız?
Ciddi aracı çalışmaları için açık ağırlıklı varsayılan — uzun bağlamlı, uygun maliyetli. Sonnet 4.6'ya karşı kalan boşluklar, araç yönlendirme güvenilirliği ve kurumsal destektir.
Sıkça sorulan sorular
Kimi K2.7 Code ne zaman yayınlandı?
Moonshot AI, Kimi K2.7 Code'u Haziran 2026'da yayınladı. Açık ağırlıklar, Değiştirilmiş MIT Lisansı altında Hugging Face'te yayınlanmıştır.
Bağlam penceresi nedir?
256K jeton. K2.7, bu boyutta ham pencere boyutu değil, geri çağırma kalitesiyle farklılaşır. Geri çağırma, ~180K'dan sonra bozulmaya başlar (diğer 256K modellerine benzer).
Kimi K2.7 Code, Claude Opus 4.6 ile nasıl karşılaştırılır?
Ajanik kıyaslamalarda (satıcı tarafından bildirilen), K2.7 liderdir. SWE-bench Pro 58.6'ya karşı Opus 4.6'nın 53.4'ü, araçlarla HLE 54.0'a karşı 53.0. Opus 4.6, güvenlik profili ve üretimde İngilizce araç yönlendirme güvenilirliği konusunda bir avantaja sahiptir.
K2.7 görüntü girişini destekliyor mu?
Evet. K2.7 görüntü ve video girişi kabul eder. Yalnızca metin çıktısı. Çok modlu aracılar doğal olarak çalışır.
Okou'de Kimi K2.7 Code'in kullanılabilirliği
Kimi K2.7 Code, Okou serisinden kaldırıldı, bu nedenle artık sohbette veya bir iş akışında seçilemez ve kendi API anahtarınızla kullanılamaz. GPT 5.6 Luna, aynı maliyet tasarrufu katmanını kapsar.
