Kimi K2.7 Code:Creato per agenti di coding

Kimi K2.7 Code è il modello Coding più capace di MoonshotAI finora, ottimizzato per software engineering di lungo periodo, tool calling e workflow agentici.

Basato sul backbone K2 MoE da 1T parametri con 32B attivi, Kimi K2.7 Code supporta contesto 256K, input testo/immagine/video, cache automatica del contesto e thinking sempre attivo per attività ingegneristiche multi-step.

Segnali di Kimi K2.7 Code

Kimi Code Bench v2

Punteggio ufficiale model card

62.0

Program Bench

Benchmark binario-a-programma

53.6

MLS Bench Lite

Benchmark sistemi ML

35.1

Finestra di contesto

Coding a lungo contesto

256K

Cos’è Kimi K2.7 Code?

Kimi K2.7 Code è il modello K2 di MoonshotAI focalizzato sul coding per generazione di codice, comprensione di codebase, uso di strumenti e software engineering agentico.

Coding di lungo orizzonte

Progettato per completare attività di programmazione end-to-end in modo affidabile su contesti lunghi e workflow multi-step.

Thinking sempre attivo

Il thinking è attivo di default e non può essere disattivato, dando priorità a pianificazione e verifica nelle attività di engineering.

Input multimodale per engineering

Accetta testo, immagini e video, così screenshot, registrazioni UI, log e requisiti possono alimentare la stessa attività di codice.

ToolCalls e JSON Mode

Supporta ToolCalls, JSON Mode, Partial Mode e cache automatica del contesto per workflow agentici e API.

Specifiche tecniche K2.7 Code

• Finestra 256K per codebase e log
• Thinking sempre attivo; disattivazione non supportata
• Input testo, immagine e video
• ToolCalls, JSON Mode, Partial Mode, cache del contesto
• Architettura MoE 1T / 32B attivi, pesi modified MIT

Casi d’uso K2.7 Code

• Comprensione codebase a lungo contesto
• Debug, refactoring e generazione test
• Screenshot-to-UI e analisi problemi da video
• Workflow Claude Code, Cline, RooCode e Kimi Code
• Assistenti di coding personalizzati via API

Informazioni su Kimi K2.7 Code

Kimi K2.7 Code è un modello specializzato nel coding costruito su Kimi K2.6. È pensato per workflow reali: comprensione della codebase, istruzioni in lungo contesto, requisiti multimodali, chiamate a strumenti ed esecuzione di task agentici.

La release mantiene il backbone K2 MoE: 1T parametri totali, 32B attivi, 384 esperti, 61 layer, MLA attention, SwiGLU e una finestra di contesto da 256K token. La model card Hugging Face cita anche MoonViT come vision encoder.

Per gli sviluppatori, i punti di accesso pratici sono Kimi Code, Kimi API, OpenRouter e strumenti compatibili. K2.7 Code è più utile per debug, refactoring, generazione test, modifiche multi-file, analisi di progetto e agenti di coding a lungo ciclo.

FAQ Kimi K2.7 Code

Risposte alle domande comuni su Kimi K2.7 Code, Kimi Code, lunghezza del contesto, thinking, costi e accesso.

Cos’è Kimi K2.7 Code?

È il modello K2 di MoonshotAI focalizzato sul coding per software engineering a lungo contesto, workflow agentici, tool calling e attività multimodali.

Qual è l’ID modello di Kimi K2.7 Code?

L’ID API è kimi-k2.7-code. Su Hugging Face è moonshotai/Kimi-K2.7-Code e su OpenRouter è moonshotai/kimi-k2.7-code.

Quanto è lunga la finestra di contesto?

Supporta una finestra di contesto da 256K token per file di progetto, log, output di test e piani multi-turno.

Kimi K2.7 Code può disattivare thinking?

No. La documentazione Kimi API indica che non supporta modalità senza thinking; disabilitarlo genera errore.

Supporta immagini e video?

Sì. Supporta testo, immagini e video, utile per screenshot UI, design, errori e registrazioni di interazione.

Cosa migliora rispetto a K2.6?

La model card Hugging Face riporta punteggi superiori a K2.6 su diversi benchmark e circa 30% in meno di thinking tokens.

Kimi K2.7 Code è open weight?

Sì. La model card lo lista con licenza modified MIT e pesi disponibili come moonshotai/Kimi-K2.7-Code.

Dove posso usarlo?

Puoi usarlo tramite Kimi API, Kimi Code, Hugging Face, OpenRouter e strumenti compatibili come Claude Code, Cline e RooCode.