Moonshot AIは、AI支援プログラミングをより効率的で強力なものにすることを目指したオープンソースのコーディングモデル「Kimi-K2.7-Code」をリリースしました。北京を拠点とする同社は、このモデルが前バージョンと比較して推論トークンの使用量を30%削減すると主張しており、実用的には開発者がより少ない計算リソースでより優れた結果を得られることを意味します。
このモデルは、Moonshot AIのKimiプラットフォームAPIで公開されており、Hugging Face上でModified MIT Licenseの下でホストされています。このライセンスは、大規模な展開において帰属を明示する条件で商業利用を許可しており、これを基に製品を構築することを検討している企業にとっては重要な点です。
アップグレードの背後にある数字
Kimi-K2.7-Codeは、合計1兆パラメータを備え、320億パラメータがアクティブなMixture-of-Expertsアーキテクチャです。
前のK2.6モデルと比較したベンチマークの改善は無視できません。Moonshot AIは、Kimi Code Bench v2で21.8%の向上、Program Benchで11.0%の改善、MLS Bench Liteで31.5%の向上を報告しています。
最後の数値は特に印象的です。MLS Bench Liteはマルチ言語対応機能をテストしており、Python、Rust、Goなどのプログラミング言語でのタスク処理において、以前よりも大幅に精度が向上しています。
推論トークンの30%削減は、自動コーディング環境でよく見られる「過剰な思考」と呼ばれる問題に対応しています。AIモデルが問題を解決するためにあまりにも多くのトークンを消費すると、計算リソースが無駄になり、レイテンシが増加し、開発者のAPIコストが上昇します。
チャットボットスタートアップからオープンソースの強豪へ
Moonshot AIは、清華大学の卒業生である楊志林によって2023年に設立され、同社はKimiチャットボットを中心に構築されました。2025年半ばにK2シリーズを通じて、オープンウェイトモデルのリリースへ方針転換し、それ以降のイテレーションのスピードは途絶えることがありません。
K2ベースモデルは2025年7月にリリースされました。その後、2025年11月にK2 Thinkingが登場し、推論機能が強化されました。2026年1月にはK2.5が、2026年4月にはK2.6がリリースされました。そして今、2026年6月にK2.7-Codeが登場し、1年未満で5回目のメジャーリリースとなります。
同社は、モデルを3つの柱に基づいて構築しています：エージェント機能、拡張コンテキスト処理、マルチモーダル入力。K2.7-Codeは、AIエージェントが長期間にわたるコードの計画、実行、デバッグを必要とするシナリオに焦点を当て、最初の2つの柱に強く依存しています。