Kimi K2.7 Code nedir?
Kimi K2.7 Code, Moonshot AI tarafından geliştirilen, kodlamaya odaklı açık kaynaklı bir agentic modeldir. Gerçek dünyadaki uzun soluklu kodlama görevlerinde kayda değer iyileştirmelerle daha güçlü kodlama ve agent performansı sunar. Bu kazanımlar, karmaşık yazılım mühendisliği iş akışlarında uçtan uca görev başarı oranlarını yükseltir. K2.7 Code ayrıca akıl yürütme verimliliğini artırarak K2.6’ya kıyasla düşünme token kullanımını yaklaşık %30 azaltır.
Benchmark performansı
Kimi K2.7 Code, kodlama becerisi ve agentic görev yürütme olmak üzere iki boyutu kapsayan kurum içi ve harici benchmarkların bir kombinasyonunda K2.6 ile karşılaştırılarak değerlendirildi.
Kodlama benchmarklarında K2.7 Code, K2.6’ya göre kayda değer kazanımlar gösteriyor: Kimi Code Bench v2’de (62,0’a karşı 50,9) +%21,8, Program Bench’te (53,6’ya karşı 48,3) +%11,0 ve MLS Bench Lite’ta (35,1’e karşı 26,7) +%31,5.
Daha güçlü kodlama becerisi, daha güçlü agentic performansa da dönüşür. Otonom agent görev yürütmesini ölçen Kimi Claw 24/7 Bench, MCP Atlas ve MCP Mark Verified benchmarklarında K2.7 Code, K2.6’ya göre yaklaşık %10 iyileşme sağlar.
Kodlama:
| Benchmark | Kimi K2.6 | Kimi K2.7 Code | GPT-5.5 | Claude Opus 4.8 |
|---|---|---|---|---|
| Kimi Code Bench v2 | 50.9 | 62.0 | 69.0 | 67.4 |
| Program Bench | 48.3 | 53.6 | 69.1 | 63.8 |
| MLS Bench Lite | 26.7 | 35.1 | 35.5 | 42.8 |
Agentic:
| Benchmark | Kimi K2.6 | Kimi K2.7 Code | GPT-5.5 | Claude Opus 4.8 |
|---|---|---|---|---|
| Kimi Claw 24/7 Bench | 42.9 | 46.9 | 52.8 | 50.4 |
| MCP Atlas | 69.4 | 76.0 | 79.4 | 81.3 |
| MCP Mark Verified | 72.8 | 81.1 | 92.9 | 76.4 |
Kimi Code Bench v2, Moonshot AI tarafından geliştirilen kurum içi bir benchmarktır; Kimi Claw 24/7 Bench ise agentic değerlendirme için kurum içi bir benchmarktır. Kimi K2.7 Code ve K2.6, düşünme etkin olarak Kimi Code CLI üzerinden test edildi (temperature 1.0, top-p 0.95, 262.144 token bağlam); GPT-5.5 Codex’te (xhigh), Opus 4.8 ise Claude Code’da (xhigh) değerlendirildi. Benchmarklara özgü istisnalar ve yöntemin tamamı Hugging Face model kartında ayrıntılı olarak açıklanmıştır.
Uzun soluklu kodlama için tasarlandı
Gerçek dünyadaki yazılım mühendisliği nadiren tek adımda biter. Bir kod tabanını yeniden düzenleme, bir özelliği birden fazla dosyada uygulama ya da uzun agent oturumlarında hata ayıklama gibi görevler; modelin geniş bağlamlar boyunca talimatları güvenilir biçimde izlemesini ve görevi tamamlanana kadar sürdürmesini gerektirir.
Kimi K2.7 Code, bu uzun soluklu senaryolar için optimize edilmiştir. K2.6’ya kıyasla uzun bağlamlarda talimatları daha güvenilir biçimde izler ve uçtan uca görev başarı oranlarını yükseltir; bu da onu karmaşık yazılım mühendisliği iş akışları için daha uygun kılar.
Optimize edilmiş akıl yürütme verimliliği
Akıl yürütme modelleri, gerekmeyen sorunlar üzerinde bile binlerce token harcayarak fazla düşünme eğilimi gösterir. Kimi K2.7 Code bu eğilimi belirgin biçimde azaltır: K2.6’ya kıyasla düşünme token kullanımını ortalama yaklaşık %30 düşürür.
Kimi Code Bench v2, Program Bench ve MLS Bench Lite genelinde Kimi K2.7 Code, her benchmarkta daha az token tüketirken K2.6’dan daha yüksek skorlar elde eder.
Geliştiriciler için bu verimlilik her görevde katlanarak değer üretir: etkileşimli kodlama oturumlarında daha hızlı yanıtlar, üretimde daha düşük API maliyetleri ve aynı bağlam bütçesiyle daha fazla işi tamamlayan agent iş akışları.
Model mimarisi
Kimi K2.7 Code, toplam 1 trilyon parametreye ve token başına 32 milyar etkinleştirilen parametreye sahip Mixture-of-Experts (MoE) mimarisi üzerine kuruludur. Model 256K bağlam uzunluğunu destekler ve Multi-head Latent Attention (MLA) kullanır. Ayrıca 400M parametreli bir görsel kodlayıcı olan MoonViT’i içerir.
| Parametre | Değer |
|---|---|
| Mimari | Mixture-of-Experts (MoE) |
| Toplam Parametreler | 1T |
| Etkinleştirilen Parametreler | 32B |
| Katman Sayısı (Yoğun katman dahil) | 61 |
| Yoğun Katman Sayısı | 1 |
| Attention Gizli Boyutu | 7168 |
| MoE Gizli Boyutu (uzman başına) | 2048 |
| Attention Head Sayısı | 64 |
| Uzman Sayısı | 384 |
| Token Başına Seçilen Uzmanlar | 8 |
| Paylaşılan Uzman Sayısı | 1 |
| Sözlük Boyutu | 160K |
| Bağlam Uzunluğu | 256K |
| Attention Mekanizması | MLA |
| Aktivasyon Fonksiyonu | SwiGLU |
| Görsel Kodlayıcı | MoonViT |
| Görsel Kodlayıcı Parametreleri | 400M |
Tam model ağırlıkları açık kaynaklıdır ve Hugging Face’te erişilebilir.
Kimi K2.7 Code ile K2.6 arasında seçim
Kimi K2.7 Code, özellikle kodlama görevleri için geliştirilmiştir. Yazma, analiz ve sohbet gibi genel amaçlı işler için daha dengeli yetenekler sunan K2.6’yı öneriyoruz.
Kimi K2.7 Code’a nasıl erişilir?
Nerede kullanılır?
Kimi K2.7 Code’a şu kanallardan erişebilirsiniz:
Kimi Code (https://www.kimi.com/code). Kimi K2.7 Code artık varsayılan modeldir ve düşünme modu varsayılan olarak etkindir. Başlamak için sayfadaki kurulum yönergelerini izleyin.
Açık platformdaki Kimi API (https://platform.kimi.ai/). Geliştiriciler Kimi K2.7 Code’u Kimi API üzerinden çağırabilir; kendi kodlama iş akışlarına, agents ve geliştirici araçlarına entegre edebilir.
Düşünme modu gereksinimi
Kimi K2.7 Code, düşünmesiz modu desteklemez. Hem Kimi API hem de Kimi Code üzerinde her zaman düşünme etkin olarak çalışır. Kimi Code’da düşünme devre dışıyken yapılan istekler otomatik olarak K2.6 tarafından karşılanır.
Kimi K2.7 Code fiyatlandırması
Kimi Code Planları
Kimi K2.7 Code’u terminal ve IDE eklentileri dahil doğrudan Kimi Code üzerinden deneyimlemek isteyen kullanıcılar Code planlarımızı seçebilir. Aşağıdaki fiyatlar yıllık faturalandırma kapsamındaki aylık tutarlardır:
| Plan | Fiyat | En uygun olduğu kullanıcılar |
|---|---|---|
| Moderato | $15 / ay | Düzenli kodlama iş akışları için haftalık yenilenen kullanım kotalarına ve çok cihazlı erişime ihtiyaç duyan kullanıcılar |
| Allegretto | $31 / ay | Daha yüksek haftalık limitlere ve artırılmış eşzamanlılık sınırlarına ihtiyaç duyan ileri düzey kullanıcılar |
| Allegro | $79 / ay | Yoğun geliştirme görevleri, karmaşık projeler ve daha büyük iş yükleri üzerinde çalışan kullanıcılar |
| Vivace | $159 / ay | Karmaşık projeler ve büyük kod tabanları için en yüksek haftalık plan kotalarına ihtiyaç duyan kullanıcılar |
Her plan haftalık yenilenen kullanım limitleri içerir. Üst-kademe planlar daha yüksek haftalık limitler ve daha yüksek eşzamanlılık sınırları sunar; bu nedenle daha karmaşık projeler için uygundur.En güncel plan ayrıntıları için resmî üyelik sayfasına bakın.
Kimi API fiyatlandırması
Kimi K2.7 Code, Kimi API üzerinden kullanıma dayalı, token başına faturalandırmayla sunulur:
| Model | Birim | Girdi Fiyatı (Önbellek İsabeti) | Girdi Fiyatı (Önbellek Iskalaması) | Çıktı Fiyatı | Bağlam Penceresi |
|---|---|---|---|---|---|
| kimi-k2.7-code | 1M tokens | $0.19 | $0.95 | $4.00 | 262,144 tokens |
API, otomatik bağlam önbelleğe almayı destekler; bu da yeniden kullanılan bağlam için girdi maliyetini düşürür (önbellek isabetinde milyon token başına $0.19, önbellek ıskalamasında $0.95). Fiyatlara geçerli vergiler dahil değildir. En güncel ücretler için resmî fiyatlandırma belgelerine bakın.