Kimi K2.7 Code: Modell von Moonshot
Moonshots Open-Source-Flaggschiff. Starke SWE-bench-Ergebnisse, Bildunterstützung und AWS-Fehlerbehebungsfähigkeiten zu ×0,3 Credits.
256K tokens · Text / Vision / Code · Prompt cache
Okou führt Kimi K2.7 Code nicht mehr aus. Diese Seite bleibt als Referenz für Spezifikationen, Preise und Benchmarks erhalten. Für dieselbe Art von Arbeit nutze GPT 5.6 Luna.
GPT 5.6 Luna ansehenKimi K2.7 Code ist Moonshots leistungsstärkstes öffentliches Modell, veröffentlicht im June 2026. Es bietet starke SWE-bench-Ergebnisse, multimodale Eingabe (Text, Bild, Code) und prompt caching — alles unter einer Open-Source-Lizenz.
Was ist Kimi K2.7 Code?
June 2026 · Moonshots Flaggschiff-Modell. Nachfolger von K2.6.
Kimi K2.7 Code is Moonshot AI's open-weight agentic model released June 2026. It's a 1-trillion-parameter Mixture-of-Experts (MoE) model with 32B active parameters per token. The same architecture family as K2.6 and K2 Thinking, with substantial gains on agentic coding and long-horizon reasoning.
K2.7 made a real splash on independent leaderboards. Vendor-reported scores put it ahead of GPT-5.4 (xhigh) and Claude Opus 4.6 (max effort) on SWE-bench Pro, with a hallucination rate of 39% (down from K2.6's 65%). Artificial Analysis ranks it #4 on its Intelligence Index. The leading open-weight option.
Das zeichnet Kimi K2.7 Code aus
Architektur- und Funktionsmerkmale im Überblick.
Technische Daten auf einen Blick
Kimi K2.7 Code Benchmarks
Vendor-reported scores from Moonshot's K2.7 release blog. Independent third parties (Artificial Analysis, TokenMix) corroborate the relative ordering. K2.7's hallucination rate dropped to 39% from K2.6's 65%. A significant safety/reliability improvement.
Kimi K2.7 Code Preise
Listenpreis des Anbieters, pro 1 Mio. Tokens.
Wie sich Kimi K2.7 Code in der Praxis verhält
Beobachtetes Verhalten aus produktiven Agent-Durchläufen.
Long-context recall
Strongest long-context recall in our internal evaluation across the Built-in lineup. Maintains coherence across long agent transcripts where Anthropic Sonnet starts to drift.
Agentic benchmarks
Vendor-reported SWE-bench Pro 58.6 is the highest in the lineup at the time of writing. Beats GPT-5.4 and Opus 4.6.
Long-horizon coding
Documented 12+ hour autonomous sessions completing 4,000+ tool calls. The model genuinely sustains performance across very long runs.
Beste Agent-Aufgaben für Kimi K2.7 Code
The investigation that has to read every old thread
Dig through six months of Slack conversations to find why a customer churned, comb the support-ticket backlog for a recurring bug pattern, or stitch together insights across a hundred RFCs. K2.7's long-context recall holds up across transcripts where Anthropic Sonnet starts dropping earlier turns, which is exactly what "reading the whole pile" workflows need.
The autonomous refactor that runs overnight
Moonshot has documented a 13-hour autonomous refactor of an eight-year-old matching engine, with K2.7 sustaining 4,000+ tool calls without drifting off task. That's the kind of run where most models lose the goal somewhere around hour two; K2.7's long-horizon stability is what makes "start it Friday evening, check Monday morning" actually work.
The multimodal agent that handles screenshots and clips
K2.7 accepts both image and video input through MoonViT, which is unusual outside the Claude family. Useful for screenshot-driven QA agents, document-vision pipelines, and any deployment where you'd otherwise have to splice in a separate vision model just to read images.
Wann du Kimi K2.7 Code überspringen solltest
Verzichte auf K2.7 bei den schwierigsten Tool-Routing-Edge-Cases, in denen Sonnet 4.6 bei Produktionszuverlässigkeit noch führt, sowie bei gepinnten Legacy-Workflows, in denen K2.6s niedrigerer Multiplikator bereits ausreicht.
Kimi K2.7 Code vs andere Modelle
Kimi K2.7 Code vs GLM-5.2
Beide sind aktuelle kostensparende Langkontext-Optionen. K2.7 Code ist der Moonshot-Default mit stärkerem multimodalem Coding-Fit; GLM-5.2 ist der aktuelle Z.AI-Default mit größerem 1M-Token-Kontextfenster.
Kimi K2.7 Code vs Claude Sonnet 4.6
Sonnet (×1) führt bei zuverlässigem englischem Multi-Tool-Routing. K2.7 (×0,3) gewinnt bei Kosten und agentischen Benchmarks. Kombiniere sie: Sonnet für komplexes Tool-Routing, K2.7 für kostensensitive Agent-Arbeit.
Kimi K2.7 Code vs DeepSeek V4 Pro
DeepSeek V4 Pro ist günstiger und hat ein größeres 1M-Token-Kontextfenster. Kimi K2.7 Code ist die stärkere Moonshot-native Coding-Route und unterstützt Bildeingaben. Wähle nach Provider-Fit und Workload-Form.
Fazit: Solltest du Kimi K2.7 Code nutzen?
Kimi K2.7 Code ist die beste kosteneffiziente Wahl für SWE-bench-intensive Workloads. Seine Kombination aus Open-Source-Lizenz, Bildunterstützung und niedrigen Kosten macht es zu einem starken Kandidaten für selbst gehostete Setups.
Häufig gestellte Fragen
When was Kimi K2.7 Code released?
Moonshot AI released Kimi K2.7 Code on June 2026. Open weights are published on Hugging Face under a Modified MIT License.
What's the context window?
256K tokens. K2.7 differentiates on recall quality at that size, not raw window size. Recall starts to degrade past ~180K (similar to other 256K models).
How does Kimi K2.7 Code compare to Claude Opus 4.6?
On agentic benchmarks (vendor-reported), K2.7 leads. SWE-bench Pro 58.6 vs Opus 4.6's 53.4, HLE with tools 54.0 vs 53.0. Opus 4.6 retains an edge on safety profile and English-language tool-routing reliability in production.
Does K2.7 support image input?
Yes. K2.7 accepts image and video input. Text-only output. Multimodal agents work natively.
Verfügbarkeit von Kimi K2.7 Code auf Okou
Kimi K2.7 Code wurde aus dem Okou-Angebot entfernt und lässt sich daher weder im Chat noch in einem Workflow auswählen; auch mit eigenem API-Schlüssel ist das Modell nicht verfügbar. GPT 5.6 Luna deckt dieselbe kostensparende Stufe ab.