moonshot

Kimi K2.7 Code

Kimi K2.7 Code는 Moonshot AI에서 출시한 1T parameter MoE 모델입니다. 262k context window와 소프트웨어 엔지니어링을 위한 30% 더 효율적인 reasoning을 제공합니다.

코딩 FlagshipOpen WeightsMoE 아키텍처Multimodal AIReasoning 모델
moonshot logomoonshotKimi2026년 6월 12일
컨텍스트
262K토큰
최대 출력
262K토큰
입력 가격
$0.95/ 1M
출력 가격
$4.00/ 1M
모달리티:TextImageVideo
기능:비전도구스트리밍추론
벤치마크
GPQA
65.8%
GPQA: 대학원 수준 과학 Q&A. 생물학, 물리학, 화학 분야의 448개 객관식 문제로 구성된 엄격한 벤치마크. 박사 전문가도 65-74%의 정확도만 달성합니다. Kimi K2.7 Code이 이 벤치마크에서 65.8%점을 기록했습니다.
HLE
38.2%
HLE: 고급 전문 추론. 전문 분야에서 전문가 수준의 추론을 보여주는 모델의 능력을 테스트합니다. Kimi K2.7 Code이 이 벤치마크에서 38.2%점을 기록했습니다.
MMLU
87.2%
MMLU: 대규모 다중 작업 언어 이해. 57개 학술 과목에 걸쳐 16,000개의 객관식 문제로 구성된 종합 벤치마크. Kimi K2.7 Code이 이 벤치마크에서 87.2%점을 기록했습니다.
MMLU Pro
71.4%
MMLU Pro: MMLU 프로페셔널 에디션. 더 어려운 10지선다형 형식의 12,032개 문제를 포함하는 MMLU의 향상된 버전. Kimi K2.7 Code이 이 벤치마크에서 71.4%점을 기록했습니다.
SimpleQA
52.4%
SimpleQA: 사실 정확성 벤치마크. 직접적인 질문에 정확하고 사실적인 응답을 제공하는 모델의 능력을 테스트합니다. Kimi K2.7 Code이 이 벤치마크에서 52.4%점을 기록했습니다.
IFEval
88.5%
IFEval: 지시 따르기 평가. 모델이 특정 지시와 제약 조건을 얼마나 잘 따르는지 측정합니다. Kimi K2.7 Code이 이 벤치마크에서 88.5%점을 기록했습니다.
AIME 2025
91.5%
AIME 2025: 미국 초청 수학 시험. 명문 AIME 시험의 경쟁 수준 수학 문제. Kimi K2.7 Code이 이 벤치마크에서 91.5%점을 기록했습니다.
MATH
81.3%
MATH: 수학 문제 해결. 대수, 기하, 미적분 등의 분야를 테스트하는 종합 수학 벤치마크. Kimi K2.7 Code이 이 벤치마크에서 81.3%점을 기록했습니다.
GSM8k
97.2%
GSM8k: 초등학교 수학 8K. 다단계 추론이 필요한 8,500개의 초등학교 수준 수학 문장제. Kimi K2.7 Code이 이 벤치마크에서 97.2%점을 기록했습니다.
MGSM
92.4%
MGSM: 다국어 초등학교 수학. GSM8k 벤치마크를 10개 언어로 번역한 것. Kimi K2.7 Code이 이 벤치마크에서 92.4%점을 기록했습니다.
MathVista
65.5%
MathVista: 수학적 시각 추론. 차트, 그래프 등 시각적 요소가 포함된 수학 문제를 푸는 능력을 테스트합니다. Kimi K2.7 Code이 이 벤치마크에서 65.5%점을 기록했습니다.
SWE-Bench
78.2%
SWE-Bench: 소프트웨어 엔지니어링 벤치마크. AI 모델이 오픈소스 Python 프로젝트의 실제 GitHub 이슈를 해결하려고 시도합니다. Kimi K2.7 Code이 이 벤치마크에서 78.2%점을 기록했습니다.
HumanEval
94.2%
HumanEval: Python 프로그래밍 문제. 모델이 올바른 Python 함수 구현을 생성해야 하는 164개의 수작업 프로그래밍 문제. Kimi K2.7 Code이 이 벤치마크에서 94.2%점을 기록했습니다.
LiveCodeBench
68.5%
LiveCodeBench: 라이브 코딩 벤치마크. 지속적으로 업데이트되는 실제 프로그래밍 챌린지에서 코딩 능력을 테스트합니다. Kimi K2.7 Code이 이 벤치마크에서 68.5%점을 기록했습니다.
MMMU
72.4%
MMMU: 멀티모달 이해. 대학 수준 문제에서 비전-언어 모델을 테스트하는 대규모 다분야 멀티모달 이해 벤치마크. Kimi K2.7 Code이 이 벤치마크에서 72.4%점을 기록했습니다.
MMMU Pro
48.2%
MMMU Pro: MMMU 프로페셔널 에디션. 더 도전적인 문제와 더 엄격한 평가를 갖춘 MMMU의 향상된 버전. Kimi K2.7 Code이 이 벤치마크에서 48.2%점을 기록했습니다.
ChartQA
84.2%
ChartQA: 차트 질문 응답. 차트와 그래프에 제시된 정보를 이해하고 추론하는 능력을 테스트합니다. Kimi K2.7 Code이 이 벤치마크에서 84.2%점을 기록했습니다.
DocVQA
90.1%
DocVQA: 문서 시각 Q&A. 문서 이미지에서 정보를 추출하는 능력을 테스트하는 문서 시각 질문 응답 벤치마크. Kimi K2.7 Code이 이 벤치마크에서 90.1%점을 기록했습니다.
Terminal-Bench
67%
Terminal-Bench: 터미널/CLI 작업. 명령줄 작업을 수행하고 셸 스크립트를 작성하는 능력을 테스트합니다. Kimi K2.7 Code이 이 벤치마크에서 67%점을 기록했습니다.
ARC-AGI
12.5%
ARC-AGI: 추상화 및 추론. AGI를 위한 추상화 및 추론 코퍼스 - 새로운 패턴 인식 퍼즐로 유동 지능을 테스트합니다. Kimi K2.7 Code이 이 벤치마크에서 12.5%점을 기록했습니다.

Kimi K2.7 Code 소개

Kimi K2.7 Code의 기능, 특징 및 더 나은 결과를 얻는 방법에 대해 알아보세요.

1조 개의 parameter를 가진 Mixture of Experts

Kimi K2.7 Code는 Moonshot AI의 1조 parameter Mixture of Experts(MoE) 모델의 최신 버전입니다. 이 모델은 소프트웨어 엔지니어링과 agentic 자동화에 최적화되어 있습니다. inference 단계마다 320억 개의 parameters를 활성화하여 높은 지능과 작동 속도 간의 균형을 맞췄습니다. 또한 이전 버전에 비해 생각(thinking)을 위해 30% 적은 tokens를 사용하는 세련된 reasoning 메커니즘을 도입했습니다. 덕분에 다중 대화(multi-turn)에서 기술적 문제 해결이 더 빠르고 비용 효율적으로 이루어집니다.

Native Multimodality와 시각적 Context

이 모델은 기본적으로 multimodal을 지원하며 텍스트, 이미지, 비디오 입력을 처리합니다. 262,144 token의 context window는 대규모 코드베이스와 복잡한 스택 추적을 처리합니다. Moonshot AI는 모델을 open-weight로 출시함으로써, 자율적인 AI agent를 구축하는 개발자들에게 frontier 모델을 대체할 수 있는 강력한 대안을 제공합니다. 또한 장기적인 코딩 작업 전반에서 일관성을 유지하며 중간 텍스트 설명 없이도 시각적 디자인을 기능적인 코드로 변환합니다.

Kimi K2.7 Code

Kimi K2.7 Code 사용 사례

Kimi K2.7 Code을 사용하여 훌륭한 결과를 얻는 다양한 방법을 발견하세요.

자율적 Agentic 코딩

복잡한 파일 구조를 탐색하고 터미널 접근을 통해 다중 파일 리팩토링을 수행하는 다단계 agent 구동.

시각 기반 코드 변환

복잡한 UI 디자인이나 아키텍처 다이어그램을 바로 기능적인 프론트엔드 또는 시스템 코드로 변환.

장기적 디버깅

262k context window 내에서 전체 프로젝트 기록과 스택 추적을 분석하여 아키텍처 버그 식별.

3D 장면 합성

자연어 설명을 사용하여 Three.js 또는 C++ 기반의 고품질 대화형 3D 환경 생성.

비디오 기반 품질 보증

녹화된 화면 세션이나 비디오 데모를 분석하여 시각적 버그와 UI 전환의 일관성 확인.

레거시 현대화

일관된 chain-of-thought를 유지하며 노후화된 코드베이스를 현대적인 프레임워크로 자동 마이그레이션.

강점

제한

최상위 코딩 벤치마크: SWE-bench Verified에서 78.2%, HumanEval에서 94.2%의 점수를 기록하며 대부분의 open-weight 모델을 능가합니다.
일관되지 않은 C++ 포맷팅: 대규모 C++ 파일을 다시 작성할 때 미세한 구문이나 포맷팅 오류 없이 완벽하게 처리하기 위해 여러 번의 시도가 필요할 수 있습니다.
Reasoning 효율성: 이전 세대 대비 thinking-token 오버헤드를 30% 줄여 복잡한 작업 주기를 가속화합니다.
Context window 경쟁력: 262k는 충분히 크지만, Google Gemini 2.0이 제공하는 100만 token의 context window보다는 작습니다.
기본 비디오 지원: UI 테스트 및 시각적 디버깅을 위해 직접적인 비디오 입력을 처리할 수 있는 몇 안 되는 모델입니다.
Headless 브라우저 안정성: Headless Chrome을 사용하는 자율 QA 파이프라인이 긴 검증 단계에서 가끔 멈출 수 있습니다.
가격 대비 성능 비율: 100만 input tokens당 $0.95라는 저렴한 비용으로 GPT-5.5 수준의 코딩 성능을 제공합니다.
3D 물리 정밀도: 생성된 물리 시뮬레이션에서 사실적인 중력이나 복잡한 마찰을 구현할 때 어려움을 겪을 수 있으며, 수동 조정이 필요합니다.

API 빠른 시작

moonshot/kimi-k2.7-code

문서 보기
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 || '');
}

SDK를 설치하고 몇 분 안에 API 호출을 시작하세요.

Kimi K2.7 Code에 대한 사람들의 의견

커뮤니티가 Kimi K2.7 Code에 대해 어떻게 생각하는지 확인하세요

Kimi 2.7은 Fable 5 다음, GPT-5 xhigh 이전인 2위를 차지했습니다... Kimi 2.7은 정말 놀랍도록 좋습니다.
Przemek Chojecki
twitter
Kimi K2.7 Code의 등장으로 Kimi K2.6이 완전히 구형이 되었습니다... 물결을 가장 사실적으로 렌더링해주네요!
GMI Cloud
twitter
SWE-bench(78.2%)와 Terminal-Bench 2.1에서 1위 open-weight 모델입니다.
Vals AI
twitter
Kimi-K2.7-Code가 open-source로 출시되었습니다! K2.6 대비 향상된 코딩 및 agent 성능을 보여줍니다.
Kimi.ai
twitter
50개의 법률 PDF를 한 번에 처리하면서도 거뜬했습니다.
ThePromptEngineer
youtube
API를 사용하면 월 $20에서 $1.5로 비용이 절감됩니다. UX도 훌륭합니다.
LocalLLaMA-User
reddit

Kimi K2.7 Code에 대한 동영상

Kimi K2.7 Code에 대한 튜토리얼, 리뷰 및 토론 시청

훨씬 더 많이, 그리고 더 오래 생각하기 시작했습니다.

2.7 버전은 더 빠르고 좋은 결과를 냈지만, 전체 토큰 사용량 측면에서는 약간 더 비용이 발생했습니다.

실제 성공할 때까지 더 긴 프로젝트 구현에 대해 깊이 있게 생각했습니다.

단순히 코드를 출력하는 것이 아니라, 먼저 reasoning tokens를 사용해 아키텍처를 계획합니다.

파이썬 스크립트의 논리는 이전 2.6 버전에 비해 완벽했습니다.

Kimi K2.6 대비 토큰 효율성이 개선되어 thinking token 사용량을 약 30% 줄였습니다.

모델의 높은 성공률을 유지하면서도 reasoning 과정이 훨씬 더 직접적으로 변했습니다.

Claude Fable보다 12.5배 저렴하다는 점을 고려하면 성능 차이는 크지 않습니다.

현재 API 가격 기준으로 Claude Fable보다 12.5배 저렴합니다.

SWE-bench Verified에서의 성능은 open-weight 모델로서 최상위권입니다.

256k context window는 다중 파일 프로젝트 생성 시 매우 안정적입니다.

외부 라이브러리 문서 없이도 C++ 논리를 다루었습니다.

redundant한 루프 없이 reasoning 과정이 훨씬 선형적입니다.

백엔드 컴포넌트를 포함한 전체 프로젝트 구조를 15분 만에 완성했습니다.

현재 시장에서 사용할 수 있는 최고의 open-weight 코딩 모델입니다.

단순한 프롬프트 이상

워크플로를 강화하세요 AI 자동화

Automatio는 AI 에이전트, 웹 자동화 및 스마트 통합의 힘을 결합하여 더 짧은 시간에 더 많은 것을 달성할 수 있도록 도와줍니다.

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Kimi K2.7 Code 프로 팁

Kimi K2.7 Code을 최대한 활용하기 위한 전문가 팁.

Thinking Mode 유지

API 호출 시 항상 preserve_thinking을 활성화하여 모델이 논리 처리를 위해 최적화된 reasoning chain을 사용하도록 하세요.

Multimodal Prompting

현재 발생한 버그의 스크린샷이나 UI 목업을 텍스트 지침과 함께 제공하면 코드 생성 성공률이 향상됩니다.

Context 예산 관리

성능이 중요한 지침은 prompt의 시작이나 끝부분에 배치하여 모델이 지침을 더 안정적으로 따르게 하세요.

CLI 통합

로컬 환경과 상호작용하는 모델의 기본 기능을 활용하려면 로컬 개발 시 공식 Kimi Code CLI를 사용하세요.

후기

사용자 후기

워크플로를 혁신한 수천 명의 만족한 사용자와 함께하세요

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

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Mohammed Ibrahim

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CEO, qannas.pro

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Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

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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

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Kimi K2.7 Code에 대한 자주 묻는 질문

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