Kimi K2.7 Code:Kod ajanları için tasarlandı

Kimi K2.7 Code, MoonshotAI’nin bugüne kadarki en yetenekli Coding modelidir; uzun süreli yazılım mühendisliği, araç çağırma ve ajan iş akışları için ayarlanmıştır.

32B aktif parametreli, 1T parametre K2 MoE omurgası üzerine kurulan Kimi K2.7 Code; 256K bağlam, metin/görsel/video girişi, otomatik bağlam önbelleği ve çok adımlı mühendislik için her zaman açık thinking destekler.

Kimi K2.7 Code sinyalleri

Kimi Code Bench v2

Resmi model kartı skoru

62.0

Program Bench

Binary-to-program benchmark

53.6

MLS Bench Lite

ML sistemleri benchmarkı

35.1

Bağlam penceresi

Uzun bağlamlı kodlama

256K

Kimi K2.7 Code nedir?

Kimi K2.7 Code, kod üretimi, codebase anlama, araç kullanımı ve ajan tabanlı yazılım mühendisliği için MoonshotAI’nin kod odaklı K2 modelidir.

Uzun vadeli kodlama

Uzun bağlamlarda ve çok adımlı iş akışlarında uçtan uca programlama görevlerini güvenilir biçimde tamamlamak için tasarlandı.

Her zaman açık thinking

Thinking varsayılan olarak açıktır ve kapatılamaz; planlama ve doğrulamaya öncelik verir.

Çok modlu mühendislik girdisi

Metin, görsel ve video kabul eder; ekran görüntüleri, kayıtlar, loglar ve gereksinimler aynı kod görevine girebilir.

ToolCalls ve JSON Mode

Ajan ve API iş akışları için ToolCalls, JSON Mode, Partial Mode ve otomatik bağlam önbelleği destekler.

K2.7 Code teknik özellikleri

• Codebase ve loglar için 256K bağlam
• Thinking her zaman açık; kapatma desteklenmez
• Metin, görsel ve video girişi
• ToolCalls, JSON Mode, Partial Mode, bağlam önbelleği
• 1T / 32B aktif MoE, modified MIT ağırlıklar

K2.7 Code kullanım alanları

• Uzun bağlamda codebase anlama
• Debug, refactoring ve test üretimi
• Screenshot-to-UI ve video tabanlı sorun analizi
• Claude Code, Cline, RooCode ve Kimi Code iş akışları
• API ile özel AI kod asistanları

Kimi K2.7 Code hakkında

Kimi K2.7 Code, Kimi K2.6 üzerine kurulu kodlama uzmanı bir modeldir. Gerçek mühendislik akışlarını hedefler: codebase anlama, uzun bağlam talimatları, çok modlu gereksinimler, tool calls ve ajan görevleri.

Sürüm K2 MoE omurgasını korur: 1T parametre, 32B aktif, 384 uzman, 61 katman, MLA attention, SwiGLU ve 256K token bağlam. Hugging Face model kartında MoonViT vision encoder olarak listelenir.

Geliştiriciler için girişler Kimi Code, Kimi API, OpenRouter ve uyumlu kodlama araçlarıdır. K2.7 Code debug, refactoring, test üretimi, çok dosyalı değişiklikler, proje analizi ve uzun ajan çalışmaları için uygundur.

Kimi K2.7 Code SSS

Kimi K2.7 Code, Kimi Code, bağlam uzunluğu, thinking, maliyet ve erişim hakkında cevaplar.

Kimi K2.7 Code nedir?

Uzun bağlamlı yazılım mühendisliği, ajan iş akışları, tool calling ve çok modlu kodlama görevleri için MoonshotAI K2 modelidir.

Model ID nedir?

API ID kimi-k2.7-code. Hugging Face: moonshotai/Kimi-K2.7-Code. OpenRouter: moonshotai/kimi-k2.7-code.

Bağlam penceresi ne kadar?

256K token bağlam penceresi destekler.

Thinking kapatılabilir mi?

Hayır. Non-thinking mode desteklenmez.

Görsel ve video destekler mi?

Evet, metin, görsel ve video destekler.

K2.6’ya göre ne gelişti?

Model kartı birçok benchmarkta K2.6 üstü skor ve yaklaşık 30% daha az thinking token kullanımı bildirir.

Open weight mi?

Evet. Hugging Face üzerinde modified MIT lisansıyla listelenir.

Nerede kullanabilirim?

Kimi API, Kimi Code, Hugging Face, OpenRouter, Claude Code, Cline ve RooCode ile.