Moonshot AIは6月12日、エージェントコーディングに特化したAIモデルとして「Kimi K2.7 Code」を公開した。オープンモデルであり、Hugging Faceで重みが公開されている。
コーディング能力とエージェント能力を高めつつ、推論効率を改善したというAIモデル。1兆のパラメータと320億のアクティベーションパラメータを持つMoEアーキテクチャで、256Kのコンテキスト長に対応。MLAをサポートするほか、400MパラメータのビジョンエンコーダーであるMoonViTも含む。複数のコーディングテストでK2.6比から大幅な性能向上を実現したほか、推論モデルにありがちなトークンの浪費を抑制した。なお主にコーディングタスクに向けて設計されているため、執筆や分析、会話のような汎用作業にはKimi K2.6が推奨されている。
🌘 Kimi-K2.7-Code, our latest coding model, is now released and open-sourced!
— Kimi.ai (@Kimi_Moonshot) June 12, 2026
🔷 Improved coding & agent performance over K2.6: +21.8% on Kimi Code Bench v2, +11.0% on Program Bench, and +31.5% on MLS Bench Lite.
🔷 Reasoning efficiency: Less overthinking, with 30% lower… pic.twitter.com/jFS7I40avs


