moonshot

Kimi K2.7 Code

Το Kimi K2.7 Code είναι ένα MoE μοντέλο 1T parameters από τη Moonshot AI. Διαθέτει context window 262k και 30% πιο αποδοτικό reasoning για software engineering.

Coding FlagshipOpen WeightsMoE ArchitectureMultimodal AIReasoning Model
moonshot logomoonshotKimi12 Ιουνίου 2026
Περιβάλλον
262Ktokens
Μέγιστη έξοδος
262Ktokens
Τιμή εισόδου
$0.95/ 1M
Τιμή εξόδου
$4.00/ 1M
Τρόπος λειτουργίας:TextImageVideo
Δυνατότητες:ΌρασηΕργαλείαStreamingΣυλλογιστική
Benchmarks
GPQA
65.8%
GPQA: Ερωτήσεις επιπέδου μεταπτυχιακού. Ένα αυστηρό benchmark με 448 ερωτήσεις πολλαπλής επιλογής σε βιολογία, φυσική και χημεία δημιουργημένες από ειδικούς. Οι διδάκτορες επιτυγχάνουν μόνο 65-74% ακρίβεια, ενώ οι μη ειδικοί βαθμολογούν μόνο 34% ακόμα και με απεριόριστη πρόσβαση στο διαδίκτυο (εξ ου και 'Google-proof'). Το Kimi K2.7 Code πέτυχε 65.8% σε αυτό το benchmark.
HLE
38.2%
HLE: Συλλογιστική επιπέδου εμπειρογνώμονα. Δοκιμάζει την ικανότητα ενός μοντέλου να επιδείξει συλλογιστική επιπέδου εμπειρογνώμονα σε εξειδικευμένους τομείς. Αξιολογεί τη βαθιά κατανόηση σύνθετων θεμάτων που απαιτούν επαγγελματική γνώση. Το Kimi K2.7 Code πέτυχε 38.2% σε αυτό το benchmark.
MMLU
87.2%
MMLU: Μαζική πολυθεματική κατανόηση γλώσσας. Ένα ολοκληρωμένο benchmark με 16.000 ερωτήσεις πολλαπλής επιλογής σε 57 ακαδημαϊκά θέματα, συμπεριλαμβανομένων μαθηματικών, φιλοσοφίας, νομικής και ιατρικής. Δοκιμάζει ευρεία γνώση και ικανότητες συλλογιστικής. Το Kimi K2.7 Code πέτυχε 87.2% σε αυτό το benchmark.
MMLU Pro
71.4%
MMLU Pro: MMLU Επαγγελματική έκδοση. Μια βελτιωμένη έκδοση του MMLU με 12.032 ερωτήσεις σε δυσκολότερη μορφή 10 επιλογών. Καλύπτει Μαθηματικά, Φυσική, Χημεία, Νομική, Μηχανική, Οικονομικά, Υγεία, Ψυχολογία, Επιχειρήσεις, Βιολογία, Φιλοσοφία και Πληροφορική. Το Kimi K2.7 Code πέτυχε 71.4% σε αυτό το benchmark.
SimpleQA
52.4%
SimpleQA: Benchmark πραγματικής ακρίβειας. Δοκιμάζει την ικανότητα ενός μοντέλου να παρέχει ακριβείς, πραγματικές απαντήσεις σε απλές ερωτήσεις. Μετρά την αξιοπιστία και μειώνει τις ψευδαισθήσεις σε εργασίες ανάκτησης γνώσης. Το Kimi K2.7 Code πέτυχε 52.4% σε αυτό το benchmark.
IFEval
88.5%
IFEval: Αξιολόγηση ακολουθίας οδηγιών. Μετρά πόσο καλά ένα μοντέλο ακολουθεί συγκεκριμένες οδηγίες και περιορισμούς. Δοκιμάζει την ικανότητα τήρησης κανόνων μορφοποίησης, ορίων μήκους και άλλων ρητών απαιτήσεων. Το Kimi K2.7 Code πέτυχε 88.5% σε αυτό το benchmark.
AIME 2025
91.5%
AIME 2025: American Invitational Math Exam. Μαθηματικά προβλήματα επιπέδου διαγωνισμού από την πρεστίζ εξέταση AIME σχεδιασμένη για ταλαντούχους μαθητές λυκείου. Δοκιμάζει προηγμένη μαθηματική επίλυση προβλημάτων που απαιτεί αφηρημένη σκέψη, όχι απλή αναγνώριση προτύπων. Το Kimi K2.7 Code πέτυχε 91.5% σε αυτό το benchmark.
MATH
81.3%
MATH: Μαθηματική επίλυση προβλημάτων. Ένα ολοκληρωμένο μαθηματικό benchmark που δοκιμάζει επίλυση προβλημάτων σε άλγεβρα, γεωμετρία, λογισμό και άλλους μαθηματικούς τομείς. Απαιτεί πολυβηματική συλλογιστική και τυπική μαθηματική γνώση. Το Kimi K2.7 Code πέτυχε 81.3% σε αυτό το benchmark.
GSM8k
97.2%
GSM8k: Μαθηματικά δημοτικού 8K. 8.500 μαθηματικά προβλήματα κειμένου επιπέδου δημοτικού που απαιτούν πολυβηματική συλλογιστική. Δοκιμάζει βασική αριθμητική και λογική σκέψη μέσω σεναρίων πραγματικής ζωής όπως ψώνια ή υπολογισμοί χρόνου. Το Kimi K2.7 Code πέτυχε 97.2% σε αυτό το benchmark.
MGSM
92.4%
MGSM: Πολύγλωσσα μαθηματικά δημοτικού. Το GSM8k benchmark μεταφρασμένο σε 10 γλώσσες, συμπεριλαμβανομένων Ισπανικών, Γαλλικών, Γερμανικών, Ρωσικών, Κινεζικών και Ιαπωνικών. Δοκιμάζει μαθηματική συλλογιστική σε διάφορες γλώσσες. Το Kimi K2.7 Code πέτυχε 92.4% σε αυτό το benchmark.
MathVista
65.5%
MathVista: Μαθηματική οπτική συλλογιστική. Δοκιμάζει την ικανότητα επίλυσης μαθηματικών προβλημάτων που περιλαμβάνουν οπτικά στοιχεία όπως διαγράμματα, γραφήματα, γεωμετρικά σχήματα και επιστημονικές εικόνες. Συνδυάζει οπτική κατανόηση με μαθηματική συλλογιστική. Το Kimi K2.7 Code πέτυχε 65.5% σε αυτό το benchmark.
SWE-Bench
78.2%
SWE-Bench: Benchmark μηχανικής λογισμικού. Τα μοντέλα AI προσπαθούν να επιλύσουν πραγματικά GitHub issues σε έργα ανοικτού κώδικα Python με ανθρώπινη επαλήθευση. Δοκιμάζει πρακτικές δεξιότητες μηχανικής λογισμικού σε παραγωγικές βάσεις κώδικα. Τα κορυφαία μοντέλα πήγαν από 4,4% το 2023 σε πάνω από 70% το 2024. Το Kimi K2.7 Code πέτυχε 78.2% σε αυτό το benchmark.
HumanEval
94.2%
HumanEval: Προβλήματα προγραμματισμού Python. 164 χειρόγραφα προβλήματα προγραμματισμού όπου τα μοντέλα πρέπει να δημιουργήσουν σωστές υλοποιήσεις συναρτήσεων Python. Κάθε λύση επαληθεύεται με unit tests. Τα κορυφαία μοντέλα τώρα επιτυγχάνουν 90%+ ακρίβεια. Το Kimi K2.7 Code πέτυχε 94.2% σε αυτό το benchmark.
LiveCodeBench
68.5%
LiveCodeBench: Live coding benchmark. Δοκιμάζει ικανότητες κωδικοποίησης σε συνεχώς ενημερωμένες, πραγματικές προκλήσεις προγραμματισμού. Σε αντίθεση με στατικά benchmarks, χρησιμοποιεί φρέσκα προβλήματα για να αποτρέψει τη μόλυνση δεδομένων και να μετρήσει πραγματικές δεξιότητες κωδικοποίησης. Το Kimi K2.7 Code πέτυχε 68.5% σε αυτό το benchmark.
MMMU
72.4%
MMMU: Πολυτροπική κατανόηση. Μαζικό πολυ-τομεακό πολυτροπικό benchmark κατανόησης που δοκιμάζει μοντέλα όρασης-γλώσσας σε προβλήματα επιπέδου πανεπιστημίου σε 30 θέματα που απαιτούν τόσο κατανόηση εικόνας όσο και ειδική γνώση. Το Kimi K2.7 Code πέτυχε 72.4% σε αυτό το benchmark.
MMMU Pro
48.2%
MMMU Pro: MMMU Επαγγελματική έκδοση. Βελτιωμένη έκδοση του MMMU με πιο απαιτητικές ερωτήσεις και αυστηρότερη αξιολόγηση. Δοκιμάζει προηγμένη πολυτροπική συλλογιστική σε επαγγελματικά και εξειδικευμένα επίπεδα. Το Kimi K2.7 Code πέτυχε 48.2% σε αυτό το benchmark.
ChartQA
84.2%
ChartQA: Ερωτήσεις-απαντήσεις διαγραμμάτων. Δοκιμάζει την ικανότητα κατανόησης και συλλογιστικής πληροφοριών που παρουσιάζονται σε διαγράμματα και γραφήματα. Απαιτεί εξαγωγή δεδομένων, σύγκριση τιμών και εκτέλεση υπολογισμών από οπτικές αναπαραστάσεις δεδομένων. Το Kimi K2.7 Code πέτυχε 84.2% σε αυτό το benchmark.
DocVQA
90.1%
DocVQA: Οπτική Q&A εγγράφων. Document Visual Question Answering benchmark που δοκιμάζει την ικανότητα εξαγωγής και συλλογιστικής πληροφοριών από εικόνες εγγράφων, συμπεριλαμβανομένων φορμών, αναφορών και σαρωμένου κειμένου. Το Kimi K2.7 Code πέτυχε 90.1% σε αυτό το benchmark.
Terminal-Bench
67%
Terminal-Bench: Εργασίες Terminal/CLI. Δοκιμάζει την ικανότητα εκτέλεσης λειτουργιών γραμμής εντολών, γραφής shell scripts και πλοήγησης σε περιβάλλοντα τερματικού. Μετρά πρακτικές δεξιότητες διαχείρισης συστήματος και ροών εργασίας ανάπτυξης. Το Kimi K2.7 Code πέτυχε 67% σε αυτό το benchmark.
ARC-AGI
12.5%
ARC-AGI: Αφαίρεση και συλλογιστική. Abstraction and Reasoning Corpus for AGI - δοκιμάζει ρευστή νοημοσύνη μέσω νέων παζλ αναγνώρισης προτύπων. Κάθε εργασία απαιτεί ανακάλυψη του υποκείμενου κανόνα από παραδείγματα, μετρώντας γενική ικανότητα συλλογιστικής αντί απομνημόνευσης. Το Kimi K2.7 Code πέτυχε 12.5% σε αυτό το benchmark.

Σχετικά με το Kimi K2.7 Code

Μάθετε για τις δυνατότητες, τα χαρακτηριστικά του Kimi K2.7 Code και πώς μπορεί να σας βοηθήσει να επιτύχετε καλύτερα αποτελέσματα.

Mixture of Experts ενός Τρισεκατομμυρίου Parameters

Το Kimi K2.7 Code είναι η τελευταία έκδοση του MoE (Mixture of Experts) μοντέλου της Moonshot AI με ένα τρισεκατομμύριο parameters. Είναι βελτιστοποιημένο για software engineering και agentic αυτοματισμούς. Το μοντέλο ενεργοποιεί 32 δισεκατομμύρια parameters ανά inference step, εξισορροπώντας την υψηλή νοημοσύνη με την ταχύτητα λειτουργίας. Εισάγει έναν εκλεπτυσμένο μηχανισμό reasoning που χρησιμοποιεί 30 τοις εκατό λιγότερα tokens για σκέψη σε σύγκριση με προηγούμενες εκδόσεις. Η επίλυση τεχνικών προβλημάτων είναι ταχύτερη και πιο οικονομικά αποδοτική για πολύωρες συνομιλίες.

Εγγενής Πολυτροπικότητα (Multimodality) και Οπτικό Context

Αυτό το μοντέλο είναι εγγενώς multimodal και επεξεργάζεται inputs κειμένου, εικόνας και βίντεο. Το context window των 262.144 tokens διαχειρίζεται μεγάλες βάσεις κώδικα και πολύπλοκα stack traces. Κυκλοφορώντας το μοντέλο ως open weights, η Moonshot AI παρέχει μια εναλλακτική λύση στα κλειστά frontier μοντέλα για developers που χτίζουν αυτόνομους AI agents. Διατηρεί τη συνέπεια σε coding tasks μεγάλης διάρκειας και μεταφράζει οπτικά σχέδια σε λειτουργικό κώδικα χωρίς να χρειάζεται ενδιάμεσες περιγραφές κειμένου.

Kimi K2.7 Code

Περιπτώσεις χρήσης για Kimi K2.7 Code

Ανακαλύψτε τους διαφορετικούς τρόπους που μπορείτε να χρησιμοποιήσετε το Kimi K2.7 Code για εξαιρετικά αποτελέσματα.

Autonomous Agentic Coding

Υποστήριξη multi-step agents που πλοηγούνται σε πολύπλοκες δομές αρχείων και εκτελούν refactors πολλών αρχείων μέσω πρόσβασης στο τερματικό.

Μετάφραση Visual-to-Code

Μετατροπή πολύπλοκων σχεδίων UI ή διαγραμμάτων αρχιτεκτονικής απευθείας σε λειτουργικό κώδικα front-end ή συστημάτων.

Long-Horizon Debugging

Ανάλυση ολόκληρων ιστορικών έργων και stack traces εντός του context window των 262k για τον εντοπισμό αρχιτεκτονικών bugs.

3D Scene Synthesis

Δημιουργία διαδραστικών 3D περιβαλλόντων υψηλής πιστότητας χρησιμοποιώντας Three.js ή C++ από περιγραφές σε φυσική γλώσσα.

Διασφάλιση Ποιότητας μέσω Βίντεο

Ανάλυση καταγεγραμμένων συνεδριών οθόνης ή demo βίντεο για τον εντοπισμό οπτικών bugs και ασυνεπειών στις μεταβάσεις του UI.

Εκσυγχρονισμός Legacy Κώδικα

Αυτοματοποίηση της μετανάστευσης παλαιωμένων βάσεων κώδικα σε σύγχρονα frameworks διατηρώντας μια συνεπή chain-of-thought.

Δυνατά σημεία

Περιορισμοί

Κορυφαία Coding Benchmarks: Σκοράρει 78,2 τοις εκατό στο SWE-bench Verified και 94,2 τοις εκατό στο HumanEval, ξεπερνώντας τα περισσότερα open-weight μοντέλα.
Ασυνεπές Formatting C++: Μπορεί να απαιτήσει πολλαπλές προσπάθειες για την επανεγγραφή μεγάλων αρχείων C++ χωρίς την εισαγωγή δευτερευόντων σφαλμάτων σύνταξης ή μορφοποίησης.
Αποδοτικότητα Reasoning: Μειώνει το overhead των thinking tokens κατά 30 τοις εκατό σε σύγκριση με προηγούμενες γενιές, επιταχύνοντας πολύπλοκους κύκλους εργασίας.
Context Window έναντι Ανταγωνισμού: Αν και τα 262k είναι μεγάλο μέγεθος, υπολείπεται του ενός εκατομμυρίου tokens context window που προσφέρει το Google Gemini 2.0.
Εγγενής Υποστήριξη Βίντεο: Ένα από τα λίγα μοντέλα που είναι ικανά να επεξεργαστούν απευθείας input βίντεο για UI testing και οπτικό debugging.
Σταθερότητα Headless Browser: Τα αυτόνομα QA pipelines που χρησιμοποιούν headless Chrome ενδέχεται περιστασιακά να κολλάνε κατά τη διάρκεια μεγάλων βημάτων επαλήθευσης.
Σχέση Απόδοσης-Τιμής: Προσφέρει επιδόσεις επιπέδου GPT-5.5 σε coding tasks με χαμηλό κόστος $0,95 ανά εκατομμύριο input tokens.
Ακρίβεια 3D Φυσικής: Μπορεί να δυσκολεύεται με τη ρεαλιστική βαρύτητα ή την πολύπλοκη τριβή σε παραγόμενες προσομοιώσεις φυσικής, απαιτώντας χειροκίνητη ρύθμιση.

Γρήγορη εκκίνηση API

moonshot/kimi-k2.7-code

Προβολή τεκμηρίωσης
moonshot SDK
import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.KIMI_API_KEY,
  baseURL: 'https://api.moonshot.cn/v1',
});

const response = await client.chat.completions.create({
  model: 'kimi-k2.7-code',
  messages: [{ role: 'user', content: 'Generate a 3D WebGL pendulum sim.' }],
  stream: true,
  extra_body: { preserve_thinking: true }
});

for await (const chunk of response) {
  process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content || '');
}

Εγκαταστήστε το SDK και αρχίστε να κάνετε κλήσεις API σε λίγα λεπτά.

Τι λένε οι άνθρωποι για το Kimi K2.7 Code

Δείτε τι πιστεύει η κοινότητα για το Kimi K2.7 Code

Το Kimi 2.7 κατετάγη 2ο μετά το Fable 5 και πριν το GPT-5 xhigh... Το Kimi 2.7 είναι εκπληκτικά καλό.
Przemek Chojecki
twitter
Το Kimi K2.7 Code μόλις έκανε το Kimi K2.6 να φαίνεται επώδυνα παρωχημένο... έδωσε την πιο ρεαλιστική απόδοση κυμάτων νερού!
GMI Cloud
twitter
Είναι το #1 open weight μοντέλο στο SWE-bench (78,2%) και στο Terminal-Bench 2.1.
Vals AI
twitter
Το Kimi-K2.7-Code κυκλοφόρησε και είναι open-sourced! Βελτιωμένο coding και απόδοση των agents σε σχέση με το K2.6.
Kimi.ai
twitter
Χειρίστηκε 50 νομικά PDF με τη μία χωρίς να ιδρώσει.
ThePromptEngineer
youtube
Η τιμή έπεσε από τα $20/μήνα στα $1,5/μήνα με το API. Αξιοπρεπές UX.
LocalLLaMA-User
reddit

Βίντεο για το Kimi K2.7 Code

Δείτε οδηγούς, κριτικές και συζητήσεις για το Kimi K2.7 Code

Άρχισε να σκέφτεται πολύ περισσότερο και για περισσότερη ώρα.

Το 2.7 έδωσε καλύτερα αποτελέσματα, πιο γρήγορα, αλλά λίγο πιο ακριβά όσον αφορά το σύνολο των tokens που χρησιμοποιήθηκαν.

Εμβάθυνε περισσότερο στη σκέψη για πιο μακροσκελείς υλοποιήσεις έργων μέχρι τελικά να τα καταφέρει.

Δεν εξάγει απλώς κώδικα, σχεδιάζει πρώτα την αρχιτεκτονική στα thinking tokens του.

Η λογική στο Python script ήταν άψογη σε σύγκριση με την προηγούμενη έκδοση 2.6.

Έχει βελτιώσει την αποδοτικότητα των tokens σε σχέση με το Kimi K2.6, μειώνοντας τη χρήση των thinking tokens κατά περίπου 30%.

Η διαδικασία reasoning είναι πολύ πιο άμεση, διατηρώντας παράλληλα το υψηλό ποσοστό επιτυχίας του μοντέλου.

Η διαφορά μεταξύ των δύο δεν είναι χαώδης αν σκεφτεί κανείς ότι αυτό το μοντέλο είναι 12,5 φορές φθηνότερο από το Claude Fable.

Αυτό το μοντέλο είναι 12,5 φορές φθηνότερο από το Claude Fable με τις τρέχουσες τιμές API.

Η απόδοση στο SWE-bench Verified είναι κορυφαία για open-weight κυκλοφορία.

Το 256k context window είναι απίστευτα σταθερό για παραγωγή έργων με πολλά αρχεία.

Χειρίστηκε τη λογική της C++ χωρίς να χρειάζεται τεκμηρίωση εξωτερικών βιβλιοθηκών.

Η διαδικασία reasoning είναι πλέον πολύ πιο γραμμική χωρίς περιττούς βρόχους.

Έφτιαξε ολόκληρη τη δομή του έργου σε 15 λεπτά, συμπεριλαμβανομένων των backend στοιχείων.

Είναι το καλύτερο open-weight μοντέλο για coding tasks που διατίθεται αυτή τη στιγμή στην αγορά.

Περισσότερα από απλά prompts

Ενισχύστε τη ροή εργασίας σας με Αυτοματισμό AI

Το Automatio συνδυάζει τη δύναμη των AI agents, του web automation και των έξυπνων ενσωματώσεων για να σας βοηθήσει να επιτύχετε περισσότερα σε λιγότερο χρόνο.

AI Agents
Web Automation
Έξυπνες ροές εργασίας

Επαγγελματικές συμβουλές για Kimi K2.7 Code

Εξειδικευμένες συμβουλές για να αξιοποιήσετε στο έπακρο το Kimi K2.7 Code και να επιτύχετε καλύτερα αποτελέσματα.

Διατήρηση του Thinking Mode

Να ενεργοποιείτε πάντα το preserve_thinking στις API κλήσεις σας για να διασφαλίσετε ότι το μοντέλο χρησιμοποιεί τη βελτιστοποιημένη reasoning αλυσίδα του για τη λογική.

Multimodal Prompting

Παρέχετε screenshots από τρέχοντα bugs ή UI mockups μαζί με οδηγίες κειμένου για να βελτιώσετε το ποσοστό επιτυχίας της παραγωγής κώδικα.

Διαχείριση Context Budget

Κρατήστε τις κρίσιμες οδηγίες για την απόδοση στην αρχή ή στο τέλος του prompt για την πιο αξιόπιστη εκτέλεση οδηγιών.

CLI Integration

Χρησιμοποιήστε το επίσημο Kimi Code CLI για local development ώστε να αξιοποιήσετε την εγγενή ικανότητα του μοντέλου να αλληλεπιδρά με τοπικά περιβάλλοντα.

Μαρτυρίες

Τι λένε οι χρήστες μας

Ενταχθείτε στις χιλιάδες ικανοποιημένων χρηστών που έχουν μεταμορφώσει τη ροή εργασίας τους

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

Σχετικά AI Models

anthropic

Claude 3.7 Sonnet

Anthropic

Claude 3.7 Sonnet is Anthropic's first hybrid reasoning model, delivering state-of-the-art coding capabilities, a 200k context window, and visible thinking.

200K context
$3.00/$15.00/1M
deepseek

DeepSeek-V3.2-Speciale

DeepSeek

DeepSeek-V3.2-Speciale is a reasoning-first LLM featuring gold-medal math performance, DeepSeek Sparse Attention, and a 131K context window. Rivaling GPT-5...

131K context
$0.28/$0.42/1M
google

Gemini 3.5 Flash

Google

Gemini 3.5 Flash is Google's high-speed multimodal model with a 1M context window, optimized for sub-second agentic loops and complex coding tasks.

1M context
$1.50/$9.00/1M
other

MiMo V2.5 Pro

Other

MiMo V2.5 Pro is Xiaomi's open-source 1.02T parameter MoE model featuring a 1M context window, native multimodality, and elite agentic coding performance.

1M context
$1.00/$3.00/1M
anthropic

Claude 4.5 Sonnet

Anthropic

Anthropic's Claude Sonnet 4.5 delivers world-leading coding (77.2% SWE-bench) and a 200K context window, optimized for the next generation of autonomous agents.

200K context
$3.00/$15.00/1M
anthropic

Claude Fable 5

Anthropic

Anthropic's Claude Fable 5 is a Mythos-class model featuring a 1M context window and 128K output tokens. It excels at agentic coding and 3D physics.

1M context
$10.00/$50.00/1M
alibaba

Qwen 3.7 Max

alibaba

Qwen 3.7 Max is Alibaba’s flagship AI model for deep reasoning and autonomous agent tasks, featuring a 256k context window and top-tier coding performance.

256K context
$1.20/$6.00/1M
alibaba

Qwen3.5-Omni

alibaba

Qwen3.5-Omni is a natively omnimodal AI by Alibaba Cloud, offering seamless audio-visual reasoning, real-time voice chat, and 256k context for low-latency apps.

256K context
$0.40/$4.80/1M

Συχνές ερωτήσεις για Kimi K2.7 Code

Βρείτε απαντήσεις σε συνηθισμένες ερωτήσεις σχετικά με το Kimi K2.7 Code