Moonshot AIは2026年6月12日、エージェントコーディングに特化した新たなAIモデル「Kimi K2.7 Code」を公開した。このモデルはオープンモデルとして提供され、Hugging Face上で重みが公開されている。
コーディング能力と推論効率の向上
Kimi K2.7 Codeは、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AIモデルである。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（Mixture of Experts）アーキテクチャを採用し、256Kのコンテキスト長に対応する。さらに、MLA（Multi-Head Latent Attention）をサポートし、400MパラメータのビジョンエンコーダーであるMoonViTも含む。
性能テストでの顕著な改善
複数のコーディングテストにおいて、前世代のKimi K2.6と比較して大幅な性能向上を達成した。具体的には、Kimi Code Bench v2で21.8%、Program Benchで11.0%、MLS Bench Liteで31.5%のスコア向上を記録。また、推論モデルにありがちなトークンの浪費を抑制し、30%以上のトークン削減を実現した。
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用途に応じた使い分け
なお、Kimi K2.7 Codeは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、汎用モデルのKimi K2.6が推奨されている。
