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Kimi K2.7-Code公開：思考トークン30%削減のOSSコーディングモデル
30秒で把握
- 1Kimi K2.7-Code公開・前モデル比で思考トークン30%削減
- 2MoE構成・総パラメータ1T・アクティブ32B・コンテキスト256K
- 3vLLM/SGLang対応・K2.5/K2.6環境から直接流用可能
要約
Moonshot AIはKimi K2.6をベースとしたコーディング特化のエージェントモデル「Kimi K2.7-Code」をオープンソースで公開した。前モデル比で思考トークン使用量を約30%削減しつつ、複雑なソフトウェアエンジニアリングタスクのエンドツーエンド完了能力を強化した。アーキテクチャはMoEで総パラメータ1T・アクティブパラメータ32B・コンテキスト長256Kを持つ。社内ベンチマークKimi Code Bench v2ではK2.6の50.9からK2.7-Codeは62.0へスコアが向上し、Claude Opus 4.8の67.4には及ばないもののGPT-5.5の69.0に迫る水準となった。vLLM・SGLang・KTransformers対応でAPIはOpenAI/Anthropic互換として提供される。
あなたへの影響
OSSの大規模MoEコーディングモデルを自前インフラで動かすことを検討しているチームにとって参考になる選択肢が増えた。既存のKimi K2.5/K2.6のデプロイ環境をそのまま流用できるため、移行コストは低い。
推奨：ただしスコアはGPT-5.5やClaude Opus 4.8を下回る場面もあるため、用途別の実測評価は必要。