Kimi K2.7 Code: Moonshot'ın açık kodlama modeli düşünme token'larını %30 azaltıyor

Moonshot AI, Kimi K2.6 üzerine kurulu, kodlamaya odaklı ajan modeli Kimi K2.7 Code'u yayımladı. Ağırlıklar ve kod deposu değiştirilmiş MIT lisansıyla açıldı; model kartı sürümü iki iddia etrafında konumlandırıyor: uzun ve gerçek dünyaya ait yazılım görevlerinin uçtan uca daha iyi tamamlanması ve önceki sürüme kıyasla düşünme token'ı kullanımında yaklaşık %30 azalma.

Aynı mimari, token başına daha fazla iş

Teknik özellikler K2.5/K2.6 hattıyla aynı: toplam 1 trilyon parametreli uzman karışımı (MoE) transformatörü, token başına 32 milyar aktif parametre, 8'i seçilen 384 uzman artı bir paylaşılan uzman, 61 katman (biri yoğun) ve 256 bin token'lık bağlam penceresi. Dikkat mekanizması MLA, aktivasyon fonksiyonu SwiGLU; 400 milyon parametreli MoonViT kodlayıcısı görüntü ve video girişi ekliyor, ancak video hâlâ deneysel ve yalnızca resmî API'de çalışıyor. Mimari önceki sürümlerle aynı olduğu için Moonshot mevcut kurulumların yeniden kullanılabileceğini söylüyor; model yerleşik INT4 nicelemesini koruyor.

Karşılaştırma tablosu ne gösteriyor

Şirketin kendi Kimi Code Bench v2 testinde model 62.0 puan alıyor; K2.6 ise 50.9'da kalıyor. Program Bench'te, ajanın bir programın davranışını yalnızca derlenmiş ikili dosya ve belgelerden yeniden kurması gereken testte iyileşme 48.3'ten 53.6'ya, MLS Bench Lite'ta ise 26.7'den 35.1'e çıkıyor. Ajan sonuçları da aynı yönde: uzun soluklu Kimi Claw 24/7 Bench'te 46.9 (42.9'du), MCP Atlas'ta 76.0 (69.4'tü) ve MCPMark-Verified'da 81.1 (72.8'di).

Aynı tablo karşılaştırmaları dürüst tutuyor. GPT-5.5 üç kodlama testinde 69.0, 69.1 ve 35.5 alırken Claude Opus 4.8 67.4, 63.8 ve 42.8'e ulaşıyor; ajan setlerinde bu iki model sırasıyla 52.8/79.4/92.9 ve 50.4/81.3/76.4 ile önde. K2.7 Code altı satırın hiçbirinde lider değil, ancak iki kapalı modele olan mesafenin bir kısmını kapatıyor.

Kullanılabilirlik

Moonshot modelin vLLM, SGLang veya KTransformers üzerinde, transformers sürümü 4.57.1 ile 5.0.0 arasında çalıştırılmasını öneriyor ve platform.moonshot.ai üzerinden OpenAI ile Anthropic uyumlu bir API sunuyor. Model düşünme modunu ve çok turlu konuşmalarda akıl yürütme içeriğini koruyan preserve_thinking'i zorunlu tutuyor. Hugging Face sayfasında son bir ayda yaklaşık 175 bin indirme ve model üzerine kurulmuş 45 Space kaydedildi.