MODEL VARLIĞI
Kimi K2.7 Code
Moonshot AI'ın kod odaklı Kimi modeli. 1 trilyon toplam, 32 milyar etkin parametreli MoE; 61 katman, 384 uzmandan belirteç başına 8'i etkin, MLA dikkat mekanizması ve 400 milyon parametreli MoonViT görüntü kodlayıcı. Moonshot, selefine göre düşünme belirteci kullanımında yaklaşık %30 azalma bildiriyor; bu, aynı işi daha az çıktı belirteciyle yapmak anlamına geliyor. K3'ün dörtte biri kadar bağlam penceresine sahip ama 1M çıktı fiyatı K3'ün yaklaşık dörtte biri.
Künye
Kapalı- Geliştirici
- Moonshot AI
- Model tipi
- Kod odaklı çok modlu LLM
- Bağlam
- 256K token
- Modaliteler
- metin · görsel · video
- Açık ağırlık
- Var
- Lisans
- Modified MIT
- Yönetilen API
- Var
Son doğrulama: 12 Eylül 2026
Yetenekler
- 256K token bağlam penceresi
- 1T toplam / 32B etkin parametre: 384 uzmandan belirteç başına 8'i etkin
- MLA dikkat mekanizması, 61 katman, 64 dikkat başlığı, 160K sözcük dağarcığı
- MoonViT (400M) görüntü kodlayıcı ile görüntü ve video girdisi (model kartı video desteğini deneysel ve yalnızca resmî API üzerinden erişilebilir olarak işaretliyor)
- Selefine göre düşünme belirteci kullanımında yaklaşık %30 azalma
- MCP Mark Verified 81,1 (Moonshot'ın kendi ölçümü)
- Prompt cache isabetinde 1M girdi 0,19 USD
Sınırlılıklar
- Non-thinking (düşünmesiz) mod desteklenmiyor; kısa ve basit çağrılarda maliyet avantajı sınırlı.
- 256K bağlam: Kimi K3'ün 1M penceresinin dörtte biri.
- Moonshot'ın kendi Kimi Code Bench v2 ölçümünde 62,0 ile GPT-5.5'in 69,0'unun altında.
- Kod odaklı: genel amaçlı bilgi işi ve araştırma görevlerinde K3'ün yerini almaz.
- Yalnızca metin üretir; ağırlıklar 'Modified MIT' ile yayımlandı, standart MIT değil.
- 1 trilyon parametre kendi altyapısında barındırma için çok düğümlü kurulum gerektirir.
Tipik kullanım alanları
- Ajan tabanlı kod yazma ve hata ayıklama
- CLI ve MCP tabanlı geliştirici araçları
- Kod incelemesi ve refaktör
- Yüksek hacimli, maliyet duyarlı kod üretim akışları
Benchmark politikası
Bu sayfada skor tablosu yer almaz. Sinaptik Lab, yalnızca test verisi, model sürümü, örnekleme ayarları ve örneklem sayısı yayımlanmış ölçümleri raporlar. Metodoloji
BUILD
Hangi modeli seçeceğinize karar veremiyor musunuz?
Kendi görev setiniz üzerinde kalite, gecikme, maliyet ve uyum kısıtlarını birlikte ölçüyoruz.