Kimi K2.7 Code: Modell von Moonshot
256K Token · Text / Bildverständnis / Code · Prompt-Cache
Okou führt Kimi K2.7 Code nicht mehr aus. Diese Seite bleibt als Referenz für Spezifikationen, Preise und Benchmarks erhalten. Für dieselbe Art von Arbeit nutze GPT 6 Luna.
GPT 6 Luna ansehenKimi K2.7 Code ist Moonshots leistungsstärkstes öffentliches Modell, veröffentlicht im June 2026. Es bietet starke SWE-bench-Ergebnisse, multimodale Eingabe (Text, Bild, Code) und prompt caching — alles unter einer Open-Source-Lizenz.
Was ist Kimi K2.7 Code?
June 2026
Kimi K2.7 Code ist Moonshot AIs im Juni 2026 veröffentlichtes Agentenmodell mit offenen Gewichten. Es handelt sich um ein Mixture-of-Experts-Modell (MoE) mit insgesamt 1 Billion Parametern und 32 Milliarden aktiven Parametern pro Token. Es gehört zur selben Architekturfamilie wie K2.6 und K2 Thinking, bietet aber erhebliche Verbesserungen beim agentengestützten Programmieren und bei lang andauernden Denkaufgaben.
K2.7 sorgte auf unabhängigen Ranglisten für Aufsehen. Laut Anbieter liegt es auf SWE-bench Pro vor GPT-5.4 (xhigh) und Claude Opus 4.6 (max effort). Die Halluzinationsrate beträgt 39 %, gegenüber 65 % bei K2.6. Artificial Analysis führt es auf Platz 4 seines Intelligence Index — eine führende Option mit offenen Gewichten.
Das zeichnet Kimi K2.7 Code aus
Architektur- und Funktionsmerkmale im Überblick.
K2.7 ist ein Mixture-of-Experts-Modell mit insgesamt 1 Billion Parametern, davon 32 Milliarden pro Token aktiv. Es bietet ein Kontextfenster von 256.000 Token und multimodale Eingaben aus Bildern und Videos; die Ausgabe ist rein textbasiert. Moonshot kombiniert es mit einer Agent-Swarm-Laufzeit, die auf 300 Sub-Agenten und 4.000 koordinierte Schritte skaliert, und hat Programmiersitzungen von mindestens 12 Stunden dokumentiert. Offene Gewichte sind auf Hugging Face unter einer modifizierten MIT-Lizenz verfügbar.
Technische Daten auf einen Blick
Kimi K2.7 Code Benchmarks
Vom Anbieter veröffentlichte Ergebnisse aus Moonshots Blog zur Veröffentlichung von K2.7. Unabhängige Dritte (Artificial Analysis, TokenMix) bestätigen die relative Rangfolge. Die Halluzinationsrate sank von 65 % bei K2.6 auf 39 % bei K2.7 — eine deutliche Verbesserung der Sicherheit und Zuverlässigkeit.
Kimi K2.7 Code Preise
Historische Listenpreise des Anbieters pro 1 Mio. Tokens. Diese Referenzwerte sind keine aktuellen Okou-Gebühren.
Wie sich Kimi K2.7 Code in der Praxis verhält
Beobachtetes Verhalten aus produktiven Agent-Durchläufen.
Informationsabruf aus langen Kontexten
In unserer internen Bewertung die beste Erinnerungsleistung bei langen Kontexten im integrierten Modellangebot. Bleibt auch in langen Agentenprotokollen kohärent, bei denen Anthropic Sonnet abzudriften beginnt.
Benchmarks für Agent-Aufgaben
Der vom Anbieter gemeldete SWE-bench-Pro-Wert von 58.6 ist zum Zeitpunkt der Veröffentlichung der höchste im Modellangebot. Er liegt über GPT-5.4 und Opus 4.6.
Programmieren über lange Arbeitsabläufe
Dokumentierte autonome Sitzungen von über 12 Stunden mit mehr als 4.000 Tool-Aufrufen. Das Modell hält seine Leistung auch über sehr lange Läufe aufrecht.
Beste Agent-Aufgaben für Kimi K2.7 Code
Die Recherche, die jede alte Diskussion lesen muss
Sechs Monate Slack-Gespräche durchsuchen, um den Grund für eine Kundenabwanderung zu finden, alte Support-Tickets auf wiederkehrende Fehler prüfen oder Erkenntnisse aus hundert RFCs verbinden: K2.7 behält lange Kontexte auch dort im Blick, wo Anthropic Sonnet frühere Gesprächsschritte verliert. Genau das brauchen Workflows, die das gesamte Material lesen müssen.
Das autonome Refactoring, das über Nacht läuft
Moonshot dokumentierte eine autonome, 13-stündige Überarbeitung einer acht Jahre alten Matching-Engine, bei der K2.7 mehr als 4.000 Tool-Aufrufe ausführte, ohne vom Auftrag abzuweichen. Bei solchen Läufen verlieren viele Modelle etwa nach der zweiten Stunde das Ziel. Die langfristige Stabilität von K2.7 ermöglicht es, am Freitagabend zu starten und am Montagmorgen das Ergebnis zu prüfen.
Der multimodale Agent für Screenshots und Videoclips
K2.7 verarbeitet über MoonViT sowohl Bilder als auch Videos — außerhalb der Claude-Familie ist das ungewöhnlich. Dies eignet sich für QA-Agenten auf Screenshot-Basis, visuelle Dokumentenverarbeitung und Anwendungen, die sonst ein separates Bildmodell benötigen würden.
Wann du Kimi K2.7 Code überspringen solltest
Verzichte auf K2.7 bei den schwierigsten Tool-Routing-Edge-Cases, in denen Sonnet 4.6 bei Produktionszuverlässigkeit noch führt, sowie bei gepinnten Legacy-Workflows, in denen K2.6s niedrigerer Multiplikator bereits ausreicht.
Kimi K2.7 Code vs andere Modelle
Kimi K2.7 Code vs GLM-5.2
Beide sind aktuelle kostensparende Langkontext-Optionen. K2.7 Code ist der Moonshot-Default mit stärkerem multimodalem Coding-Fit; GLM-5.2 ist der aktuelle Z.AI-Default mit größerem 1M-Token-Kontextfenster.
Kimi K2.7 Code vs Claude Sonnet 4.6
Sonnet (×1) führt bei zuverlässigem englischem Multi-Tool-Routing. K2.7 (×0,3) gewinnt bei Kosten und agentischen Benchmarks. Kombiniere sie: Sonnet für komplexes Tool-Routing, K2.7 für kostensensitive Agent-Arbeit.
Kimi K2.7 Code vs DeepSeek V4 Pro
DeepSeek V4 Pro ist günstiger und hat ein größeres 1M-Token-Kontextfenster. Kimi K2.7 Code ist die stärkere Moonshot-native Coding-Route und unterstützt Bildeingaben. Wähle nach Provider-Fit und Workload-Form.
Häufig gestellte Fragen
Wann wurde Kimi K2.7 Code veröffentlicht?
Moonshot AI veröffentlichte Kimi K2.7 Code im Juni 2026. Offene Gewichte sind auf Hugging Face unter einer modifizierten MIT-Lizenz verfügbar.
Wie groß ist das Kontextfenster?
256.000 Token. K2.7 zeichnet sich bei dieser Größe durch die Erinnerungsqualität aus, nicht durch die reine Fenstergröße. Ab etwa 180.000 Token lässt die Erinnerungsleistung nach, ähnlich wie bei anderen Modellen mit 256.000 Token.
Wie schneidet Kimi K2.7 Code gegenüber Claude Opus 4.6 ab?
Bei den vom Anbieter gemeldeten Agenten-Benchmarks führt K2.7: SWE-bench Pro 58.6 gegenüber 53.4 bei Opus 4.6, HLE mit Tools 54.0 gegenüber 53.0. Opus 4.6 hat weiterhin Vorteile beim Sicherheitsprofil und bei der zuverlässigen englischsprachigen Tool-Auswahl im Produktivbetrieb.
Unterstützt K2.7 Bildeingaben?
Ja. K2.7 verarbeitet Bild- und Videoeingaben und gibt ausschließlich Text aus. Multimodale Agenten werden nativ unterstützt.
Verfügbarkeit von Kimi K2.7 Code auf Okou
Kimi K2.7 Code wird auf Okou nicht mehr angeboten. GPT 6 Luna ist eine aktuell unterstützte Alternative. Diese Seite enthält historische Modellinformationen, keine aktuellen Okou-Preise.
