Kimi 开源发布最新编码模型 Kimi-K2.7-Code,基于 K2.6 优化。编码基准全面提升:Kimi Code Bench v2 提高 21.8%,Program Bench +11.0%,MLS Bench Lite +31.5%。推理 token 整体降低约 30%。Agent 方面,MCP Mark Verified 得分 81.1,超过 Opus 4.8(76.4),GPT-5.5(92.9)仍为天花板。技术特性:强制 Thinking 模式、Preserve Thinking、Interleaved Thinking+多步工具调用,支持图像和视频输入。可通过 Kimi API 和 Kimi Code 使用,6x 高速模式即将推出。开源地址:HuggingFace 上的 moonshotai/Kimi-K2.7-Code。
Kimi 开源发布最新编码模型「Kimi-K2.7-Code」,在 K2.6 基础上针对编程 Agent 做专项优化的版本,目标很明确:长链路编码任务的成功率更高,推理 token 更少!
三个核心改进
1. 编码:全面进步,尚未登顶 相对 K2.6,三项编码基准均有提升:Kimi Code Bench v2 +21.8%(50.9→62.0),Program Bench +11.0%,MLS Bench Lite +31.5%(涨幅最大,但绝对分仍低)。
与 GPT-5.5、Opus 4.8 比:综合编码任务差距明显缩小;MLS 与 GPT-5.5 基本持平;Program Bench 仍落后 GPT-5.5 一截。结论:稳健迭代,不是 leapfrog。