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.
Next steps
Keep exploring Kimi K2.7 and Kimi Code
Move from release details to setup, coding workflows, and the broader Kimi roadmap.
Kimi K3
Flagship hub: 2.8T specs, 1M context, API id kimi-k3, pricing, and when to switch.
ContinueKimi Code
Setup paths, API notes, and developer workflow guidance for Kimi Code.
ContinueKimi Code guide
Step-by-step guide for using Kimi Code with K2.7 workflows.
ContinueKimi K3 Status
K3 availability tracker with official Kimi Code model docs and plan notes.
ContinueCos’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.
- • 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
- • 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.