Moonshot AI выпустила Kimi-K2.7-Code — новую открытую ИИ-модель для программирования и агентных задач. Компания уже выложила веса и код, а саму модель открыла в Kimi Code и через Kimi API.
По заявлению Kimi, модель стала сильнее K2.6 в задачах на кодинг и работу AI-агентов. Детали — в материале Postium.
Читайте также: 5 бесплатных аналогов ChatGPT
Что изменилось в Kimi-K2.7-Code
Kimi-K2.7-Code — нейросеть для задач, где модель не просто дописывает фрагменты кода, а работает с проектом на протяжении более длинного цикла: читает контекст, следует инструкциям, вносит изменения и проходит цепочку шагов. В анонсе Kimi выделяет long-horizon coding — задачи, где нужно удерживать цель не один-два запроса, а заметно дольше.
Второе заметное изменение — расход reasoning-токенов. По данным Kimi, K2.7-Code тратит на 30% меньше reasoning-токенов, чем K2.6. Компания описывает это как «меньше overthinking»: модель должна реже уходить в лишние рассуждения и быстрее приходить к рабочему решению.
В Kimi Code Bench v2 результат вырос на 21,8%, в Program Bench — на 11%, в MLS Bench Lite — на 31,5%.
Модель уже доступна в Kimi Code и через Kimi API. Kimi также обещает добавить режим 6x High-Speed Mode, но точные сроки запуска в анонсе не раскрывает.
Отдельно компания запустила Kimi Code Beta Program. Через неё разработчики смогут раньше получать доступ к будущим моделям и функциям Kimi Code до их публичного релиза.
Как скачать и установить Kimi-K2.7-Code
Скачать модель можно на Hugging Face по ссылке. Зайдите на страницу, нажмите Files and versions и выберите нужные файлы модели. Если Hugging Face попросит авторизацию или принять условия репозитория, войдите в аккаунт и подтвердите доступ.
Для локального запуска ориентируйтесь на инструкции в карточке модели на Hugging Face. Там обычно указывают зависимости, формат весов и пример загрузки. Если не хотите поднимать модель локально, используйте Kimi Code или Kimi API — это проще для первого теста.
Почему это важно? Kimi-K2.7-Code бьёт сразу в два направления: open-source-модели для кодинга и агентные инструменты разработки.
Ранее Kimi добавила «Document to Skills» для превращения документов в навыки и выпустила Web Bridge, чтобы ИИ-агенты могли управлять сайтами через Chrome и Edge.
Итог: Moonshot AI открыла Kimi-K2.7-Code, показала рост в кодовых бенчмарках и снизила расход reasoning-токенов по сравнению с K2.6.
Запись Kimi-K2.7-Code вышла в open source — нейросеть доступна в Kimi Code и через API впервые появилась Postium.