Moonshot AI выпустила Kimi-K2.7-Code — открытую модель для программирования, которая стремится сделать программирование с помощью ИИ менее ресурсоемким и более мощным. Компания из Пекина утверждает, что эта модель снижает использование токенов рассуждений на 30% по сравнению со своим предшественником, что на практике означает, что разработчики расходуют меньше вычислительных ресурсов, получая при этом лучшие результаты.
Модель доступна на API платформы Kimi от Moonshot AI и размещена на Hugging Face по лицензии Modified MIT. Эта лицензия разрешает коммерческое использование при указании авторства для масштабных развертываний — это важно для любой компании, рассматривающей возможность создания продуктов на ее основе.
Числа, стоящие за обновлением
Kimi-K2.7-Code — это архитектура Mixture-of-Experts с общим количеством параметров 1 триллион и 32 миллиарда активных параметров.
Улучшения по сравнению с предыдущей моделью K2.6 невозможно игнорировать. Moonshot AI сообщает о росте на 21,8% по Kimi Code Bench v2, улучшении на 11,0% по Program Bench и скачке на 31,5% по MLS Bench Lite.
Последнее число особенно впечатляет. MLS Bench Lite тестирует возможности поддержки нескольких языков, что означает, что модель выполняет задачи на языках программирования, таких как Python, Rust и Go, с значительно лучшей точностью, чем раньше.
Снижение на 30% количества токенов рассуждений устраняет то, что исследователи называют «переразмышлением» — распространённую проблему в автоматизированных средах программирования. Когда модель ИИ тратит слишком много токенов на рассуждения по решению задачи, это приводит к избыточному потреблению вычислительных ресурсов, увеличению задержек и росту затрат на API для разработчиков.
От стартапа чат-бота до открытой силы
Moonshot AI была основана в 2023 году Чжилинем Яном, выпускником Циньхуа, который создал компанию вокруг своего чат-бота Kimi. Переориентация на выпуск моделей с открытыми весами началась с серии K2 в середине 2025 года, и темпы итераций с тех пор были неумолимыми.
Базовая модель K2 была запущена в июле 2025 года. K2 Thinking последовала в ноябре 2025 года, добавив улучшенные возможности рассуждения. K2.5 появилась в январе 2026 года, а K2.6 — в апреле 2026 года. Теперь K2.7-Code выходит в июне 2026 года, став пятой основной версией менее чем за год.
Компания позиционирует свои модели вокруг трех основных направлений: агентные возможности, обработка расширенного контекста и мультимодальные входные данные. K2.7-Code в значительной степени фокусируется на первых двух, разработан для сценариев, где ИИ-агенту необходимо планировать, выполнять и отлаживать код в длинных последовательностях.