仅作资料入口
档案摘要 / Decision snapshot
先判断能不能用于选型。
暂不做能力推荐
来自模型卡
边界优先
30 秒结论
先作为资料入口,不包装成推荐结论。
Kimi K2.7 Code 是 Moonshot AI(月之暗面)于 2026-06-12 发布的旗舰级编程模型,MoE 架构(1T 总参数 / 32B 激活参数 / 384 专家,每 token 激活 8 个 + 1 共享专家 / 61 层含 1 密集层 / MLA 注意力),256K 上下文,支持文本+图像+视频输入(MoonViT 400M 视觉编码器)。相比 K2.6 思考 Token 消耗降低约 30%,在 Kimi Code Bench v2、Program Bench、MLS Bench Lite 及 Agent 评测上显著领先 K2.6。权重以 Modified MIT 协议开源。
暂无 A 类案例不是能力否定,只说明当前公开证据还没有达到 Atlas 的精选标准。
数据可信度 / 证据强度
待补公开案例
A 类案例
0
AA 评分
暂无数据
官方来源
5 个补充入口
案例来源
暂无 A 类案例
来自资料库同步;字段缺失时保持待补公开证据。
Evidence Distribution
案例证据分布
Kimi K2.7 Code 暂无 A 类案例,分布图将在案例入库后自动生成。
暂无足够样本绘制分布。下一步应优先寻找具体使用者、具体任务、原始证据和可访问产物同时成立的公开案例。
Evidence Snapshot
证据快照覆盖
暂无 A 类案例,因此还没有可执行的证据快照目标。
可用 manifest 复核
等待落盘
需补抓
需人工复核
证据完整度
3 / 5
Feishu Bitable
5 个入口
0 条
暂无
已标注
能力边界
用标签表达信号,不用标签替代证据。
待核验
暂无数据
待核验
待核验
中
| 厂商 | Kimi / Moonshot AI |
|---|---|
| 厂商页 | Kimi / Moonshot AI |
| 发布时间 | 2026-06-12 |
| 模型 ID | kimi-k2-7-code |
| 上下文 | 256K(262,144 tokens) |
| 输出 | 官方未披露 / 待核验 |
| 模态 | 文本 / 图像 / 视频 |
| 推理 | 是 / 仅思考模式(Thinking Mode Only);不使用思考模式时自动回退至 K2.6 |
| 价格 | 输入(Cache Miss) $0.95/1M,输入(Cache Hit) $0.19/1M,输出 $4.00/1M;高速版 kimi-k2.7-code-highspeed 约 180 Tokens/s |
| 可用平台 | Kimi API / Kimi Code CLI / vLLM / SGLang(本地部署) |
| AA 评分 | 暂无数据 |
| 基础模型发布时间 | Artificial Analysis 未披露 |
| 资料来源 | 公开资料、厂商信息和案例库 |
| A 类案例 | 0 |
谱系位置
它在厂商路线中的位置
此页将 Kimi K2.7 Code 放入 Kimi / Moonshot AI 的当前 Atlas 路线中。若同厂前后代资料不足,先保留为路线追踪入口,不脑补谱系关系。
2026-06-12
Kimi K2.7 Code 资料状态
来自资料库同步;字段缺失时保持待补公开证据。
公开档案
模型状态
Kimi K2.7 Code 当前标记为暂缓推荐。
案例库
公开案例复核
暂无可核验 A 类案例
适合场景
- - 开发者/软件工程师日常编码、代码审查、大规模代码库迁移;AI Agent 长周期自主编程与 MCP 工具调用场景;需要 Modified MIT 协议开源的团队;本地 1T MoE / 32B 激活部署用户。
不适合
- - 通用对话/非编程场景(官方建议此场景使用 K2.6);需要位置编码类型、训练数据规模、最大输出等已披露参数的合规审计场景。
真实案例
未找到可核验公开 A 类案例
页面不会用 benchmark、教程、发布说明或集合页替代真实案例。
暂无可核验 A 类案例
尚未找到符合 A 类标准的公开使用案例。Atlas 不会把 C 类文档、benchmark、教程、集合页或发布说明当作真实案例。
这不是对模型能力的否定,只是说明当前公开证据还不足以进入案例精选。
当前状态:暂缓推荐。
数据缺口
只基于现有字段判断缺口;缺失项不会被猜测填充。
- - 补充方向:核验 输出 的官方/API/案例来源。
- - 补充方向:核验 A 类案例 的官方/API/案例来源。
下一步验证建议
- - 优先寻找具体人/团队/组织发布的原始使用证据,且必须有公开产物链接。
- - 复核官方来源与模型 ID、发布时间、平台可用性是否仍一致。
- - 把 benchmark、教程、发布文保留为背景资料,不提升为真实案例。