面向 agentic 编程
基于 Kimi K2.6 构建,面向编程的 agentic 模型,增强了对长周期软件工程任务和端到端任务完成的支持。
Kimi-K2.7-Code 是 Moonshot AI 在 Hugging Face 上推出的编程型 agentic 模型。它被定位为 Kimi-K2.6 的更新版本,在真实世界的长周期编程任务上表现更强,并提升了 token 效率。
模型概述说明其采用 Mixture-of-Experts 架构,总参数量为 1T,激活参数为 32B,上下文长度为 256K,并通过官方 API 支持思考模式、工具调用以及图片/视频输入。部署指南表示可以复用与 Kimi-K2.5/K2.6 相同的架构,并提供了 vLLM、SGLang 和 KTransformers 的示例。
对于构建软件工程助手或内部编程工作流的团队,文档强调端到端任务完成、以推理为核心的使用方式,以及在常见推理引擎上的部署。该模型还可通过 Moonshot AI 平台提供与 OpenAI/Anthropic 兼容的 API 访问。
基于 Kimi K2.6 构建,面向编程的 agentic 模型,增强了对长周期软件工程任务和端到端任务完成的支持。
模型页面显示其思考 token 使用量比 Kimi K2.6 低约 30%,意味着在编码工作流中的推理更节省 token。
采用 Mixture-of-Experts 架构,总参数量为 1T,激活参数为 32B,包含 384 个专家,并且每个 token 选择 8 个专家。
上下文长度标注为 256K,适合长代码库交互和扩展任务上下文。
部署指南推荐官方支持 vLLM、SGLang 和 KTransformers,使用示例展示了与 OpenAI/Anthropic 兼容的 API。
模型文档在官方 API 中包含工具调用、思考模式推理以及图片/视频输入示例。
将模型用作编程助手,处理多步骤软件工程工作,适用于需要长上下文、推理和跨代码库或项目计划工具调用的场景。
将其部署在内部 API 后面,为希望以 OpenAI 或 Anthropic 兼容方式访问编程模型、且无需更改客户端请求模式的团队提供服务。
在需要自托管推理环境并希望遵循 Moonshot AI 文档中的部署方式时,可使用 vLLM、SGLang 或 KTransformers 运行。
使用官方 API 示例,将文本提示与图片或视频一起处理,以支持同时需要视觉理解和编程推理的工作流。
应用于持续运行的 agent 式任务,让模型能够推进长周期任务,而不是只回答一个孤立提示。
Kimi-K2.7-Code 是 Hugging Face 上的编程型 agentic 模型。部署指南说明可以复用 Kimi-K2.5/K2.6 的相同架构,并提供了 vLLM、SGLang 和 KTransformers 的示例部署方式。
该模型文档说明仅支持思考模式。使用说明还表示不支持 instant mode,第三方部署应将推理解析器设置为合适的配置。
支持。使用示例和部署指南都展示了文本聊天与视觉输入,并说明官方 API 支持图片和视频输入。
模型页面说明可以通过 platform.moonshot.ai 访问 API,并提供 OpenAI 兼容和 Anthropic 兼容的 API 选项。
来源页面未提供该模型完整的公开定价明细。Hugging Face 定价页有链接,但收集到的证据中没有列出模型级价格或配额。
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