Streszczenie AI
Kimi-K2.7-Code to nowy, otwarty model AI z chińskiej firmy Moonshot AI, specjalizujący się w programowaniu, z 21,8% lepszą wydajnością w kodowaniu niż poprzednia wersja (K2.6) i 30% mniejszym zużyciem tokenów podczas rozumowania. Wyposażony w architekturę MoE (1 bilion parametrów, 256K kontekstu) oraz multimodalność (obsługa obrazu/wideo), jest dostępny lokalnie lub przez API, konkurując z liderami jak GPT-5.5, choć ustępuje im w czystym kodowaniu, ale przewyższa w złożonych zadaniach agentowych.
Kimi-K2.7-Code to świeżo opublikowany (12 czerwca 2026) otwarty model AI specjalizujący się w zadaniach programistycznych, opracowany przez chińską firmę Moonshot AI. Jest to zoptymalizowana wersja modelu Kimi K2.6, która znacząco poprawia skuteczność w długich, złożonych zadaniach kodowania i redukuje zużycie tokenów rozumowania o około 30%.
Najważniejsze dane techniczne
| Parametr | Wartość |
|---|---|
| Architektura | Mixture-of-Experts (MoE) |
| Liczba parametrów (całkowita) | 1 bilion (1T) |
| Aktywne parametry | 32 miliardy (32B) |
| Wielkość kontekstu | 256K tokenów (262 144) |
| Słownik | 160K tokenów |
| Encoder wizyjny | MoonViT (400M parametrów) |
| Licencja | Modified MIT |
Model jest dostępny na platformie Hugging Face i można go pobrać do lokalnego użytku.
Kluczowe ulepszenia względem K2.6
- Wydajność w kodowaniu: +21,8% na Kimi Code Bench v2 (50,9 → 62,0), +11% na Program Bench, +31,5% na MLS Bench Lite
- Wydajność agentów: około +10% na benchmarkach Kimi Claw 24/7 Bench, MCP Atlas i MCP Mark Verified
- Efektywność tokenów: 30% mniej tokenów rozumowania (reasoning) niż w K2.6, co redukuje koszty i czas inferencji
- Łańcuch kodowania: wyższa skuteczność w długich, złożonych zadaniach programistycznych
Charakterystyczne funkcje
| Funkcja | Opis |
|---|---|
| Tryb Thinking (wymagany) | Model nie obsługuje trybu natychmiastowego (Instant); zawsze generuje pełny proces rozumowania |
| Preserve Thinking | Pełna treść rozumowania jest zachowywana w wieloetapowych dialogach (brak możliwości wyłączenia) |
| Multimodalność | Obsługa obrazu i wideo (wideo w oficjalnym API; w vLLM/SGLang funkcja eksperymentalna) |
| Rekomendowane parametry | temperature=1.0, top_p=0.95 dla trybu Thinking |
Zastosowanie praktyczne
- Kimi Code CLI: model jest domyślną opcją w Kimi Code Plan od Moonshot AI
- Oficjalne API: dostęp przez platformę platform.moonshot.ai z kompatybilnością z formatami OpenAI/Anthropic
- Lokalne wdrożenie: rekomendowane silniki to vLLM, SGLang oraz KTransformers
- Cloudflare Workers AI: model dostępny jako
@cf/moonshotai/kimi-k2.7-code
Pricing (API)
| Typ | Cena (za 1M tokenów) |
|---|---|
| Input (standard) | 6,5 CNY ≈ $0,95 |
| Input (cached) | 1,3 CNY ≈ $0,19 |
| Output | 27 CNY ≈ $4,00 |
Ceny są identyczne jak w przypadku wersji K2.6. Moonshot AI zapowiedział też szybką wersję (6x większa prędkość przy 2x wyższej cenie), dostępną od 15 czerwca 2026.
Porównanie z konkurencją
| Benchmark | K2.7 Code | GPT-5.5 | Claude Opus 4.8 |
|---|---|---|---|
| Kimi Code Bench v2 | 62,0 | 69,0 | 67,4 |
| Program Bench | 53,6 | 69,1 | 63,8 |
| MCP Mark Verified | 81,1 | 92,9 | 76,4 |
K2.7 Code ustępuje amerykańskim liderom w czystym kodowaniu, ale wygrywa z Claude Opus 4.8 w benchmarku agentowym MCP Mark Verified.
