Deskripsi
Kimi K2.7 Code adalah model agentik yang berfokus pada pengkodean yang canggih yang dikembangkan oleh Moonshot AI, dirancang untuk meningkatkan alur kerja rekayasa perangkat lunak yang kompleks. Berdasarkan fondasi Kimi K2.6, model ini menawarkan perbaikan signifikan dalam tugas pengkodean jangka panjang di dunia nyata, memperkuat penyelesaian tugas dari awal hingga akhir. Ini mencapai pengurangan penggunaan token berpikir sekitar 30% dibandingkan pendahulunya.
Baca Selengkapnya
Arsitektur model ini didasarkan pada kerangka Mixture-of-Experts (MoE), dengan total 1 triliun parameter dan 32 miliar parameter yang diaktifkan. Ini mencakup 61 lapisan, dengan satu lapisan padat, dan menggunakan mekanisme perhatian yang dikenal sebagai MLA. Ukuran kosakata model ini adalah 160K, dan mendukung panjang konteks 256K token.
Kimi K2.7 Code telah dievaluasi di berbagai tolok ukur, menunjukkan kinerja yang lebih baik dalam tugas pengkodean dibandingkan Kimi K2.6 dan kinerja yang kompetitif terhadap model lain seperti GPT-5.5 dan Claude Opus 4.8. Ini unggul dalam tolok ukur seperti Kimi Code Bench v2, Program Bench, MLS Bench Lite, dan MCP Atlas.
Model ini mendukung kuantisasi INT4 asli dan dapat diterapkan di berbagai mesin inferensi, termasuk vLLM, SGLang, dan KTransformers. Ini kompatibel dengan API OpenAI/Anthropic dan memerlukan versi transformers antara 4.57.1 dan 5.0.0.
Kimi K2.7 Code dirilis di bawah Lisensi MIT yang Dimodifikasi, memastikan akses terbuka baik ke repositori kode maupun bobot model. Model ini ideal untuk pengembang dan peneliti yang ingin meningkatkan efisiensi dan kinerja pengkodean dalam tugas rekayasa perangkat lunak.
- KategoriAsisten Coding AI
- Model HargaOpen source
- PenerapanCloud
- PlatformWeb
Sorotan Kimi K2.7 Code
Arsitektur Mixture-of-Experts
1 Triliun Total Parameter
Panjang Konteks 256K
Mekanisme Perhatian MLA
Kuantisasi INT4 Asli
Sumber Terbuka
API Tersedia
Pengkode Visual MoonViT
Memulai dengan Kimi K2.7 Code
Akses halaman model: kunjungi situs resmi
Autentikasi: masuk ke akun Anda
Konfigurasi: atur parameter model
Kirim prompt: mulai tugas pengkodean
Sesuaikan: sesuaikan pengaturan model untuk kebutuhan spesifik
Kasus Penggunaan Kimi K2.7 Code
- Rekayasa Perangkat Lunak
- Efisiensi Token
- Kinerja Tolok Ukur
- Pengembangan Sumber Terbuka
- Integrasi API
