moonshot

Kimi K2.7 Code

Kimi K2.7 Code është një model MoE me 1T parameters nga Moonshot AI. Ai përmban një context window prej 262k dhe reasoning 30% më efikas për inxhinierinë...

Coding FlagshipOpen WeightsMoE ArchitectureMultimodal AIReasoning Model
moonshot logomoonshotKimi12 qershor 2026
Konteksti
262Ktokena
Output maksimal
262Ktokena
Cmimi i inputit
$0.95/ 1M
Cmimi i outputit
$4.00/ 1M
Modaliteti:TextImageVideo
Aftesite:VizioniMjetetStreamingArsyetimi
Benchmarket
GPQA
65.8%
GPQA: Pyetje shkence niveli pasuniversitar. Benchmark rigoroz me 448 pyetje nga biologjia, fizika dhe kimia. Ekspertet PhD arrijne vetem 65-74% saktesi. Kimi K2.7 Code mori 65.8% ne kete benchmark.
HLE
38.2%
HLE: Arsyetim niveli ekspert. Teston aftesine e modelit per te demonstruar arsyetim niveli ekspert ne fusha te specializuara. Kimi K2.7 Code mori 38.2% ne kete benchmark.
MMLU
87.2%
MMLU: Kuptim masiv gjuhor multitask. Benchmark gjitheperfshires me 16,000 pyetje ne 57 lende akademike. Kimi K2.7 Code mori 87.2% ne kete benchmark.
MMLU Pro
71.4%
MMLU Pro: MMLU Edicioni Profesional. Version i permiresuar i MMLU me 12,032 pyetje dhe format me te veshtire me 10 opsione. Kimi K2.7 Code mori 71.4% ne kete benchmark.
SimpleQA
52.4%
SimpleQA: Benchmark saktesie faktike. Teston aftesine e modelit per te dhene pergjigje te sakta, faktike. Kimi K2.7 Code mori 52.4% ne kete benchmark.
IFEval
88.5%
IFEval: Vleresim i ndjekjes se udhezimeve. Mat sa mire modeli ndjek udhezime dhe kufizime specifike. Kimi K2.7 Code mori 88.5% ne kete benchmark.
AIME 2025
91.5%
AIME 2025: Provimi Amerikan i Matematikes me Ftese. Probleme matematike niveli konkursi nga provimi prestigjioz AIME. Kimi K2.7 Code mori 91.5% ne kete benchmark.
MATH
81.3%
MATH: Zgjidhje problemesh matematike. Benchmark gjitheperfshires matematike qe teston zgjidhjen e problemeve ne algebre, gjeometri, kalkulus. Kimi K2.7 Code mori 81.3% ne kete benchmark.
GSM8k
97.2%
GSM8k: Matematike shkolle fillore 8K. 8,500 probleme matematike me fjale niveli shkolle fillore. Kimi K2.7 Code mori 97.2% ne kete benchmark.
MGSM
92.4%
MGSM: Matematike shkolle fillore shumegjuheshe. Benchmarku GSM8k i perkthyer ne 10 gjuhe. Kimi K2.7 Code mori 92.4% ne kete benchmark.
MathVista
65.5%
MathVista: Arsyetim vizual matematik. Teston aftesine per te zgjidhur probleme matematike me elemente vizuale. Kimi K2.7 Code mori 65.5% ne kete benchmark.
SWE-Bench
78.2%
SWE-Bench: Benchmark inxhinieri software. Modelet AI perpiqen te zgjidhin probleme reale GitHub ne projekte Python. Kimi K2.7 Code mori 78.2% ne kete benchmark.
HumanEval
94.2%
HumanEval: Probleme programimi Python. 164 probleme programimi ku modelet duhet te gjenerojne implementime te sakta funksionesh Python. Kimi K2.7 Code mori 94.2% ne kete benchmark.
LiveCodeBench
68.5%
LiveCodeBench: Benchmark kodimi live. Teston aftesite e kodimit ne sfida programimi te botes reale qe perditsohen vazhdimisht. Kimi K2.7 Code mori 68.5% ne kete benchmark.
MMMU
72.4%
MMMU: Kuptim multimodal. Benchmark kuptimi multimodal nga 30 lende universitare. Kimi K2.7 Code mori 72.4% ne kete benchmark.
MMMU Pro
48.2%
MMMU Pro: MMMU Edicioni Profesional. Version i permiresuar i MMMU me pyetje me sfiduese. Kimi K2.7 Code mori 48.2% ne kete benchmark.
ChartQA
84.2%
ChartQA: Pyetje dhe pergjigje grafiku. Teston aftesine per te kuptuar dhe analizuar informacion nga grafiqet dhe diagramet. Kimi K2.7 Code mori 84.2% ne kete benchmark.
DocVQA
90.1%
DocVQA: Pyetje vizuale dokumentesh. Teston aftesine per te nxjerre informacion nga imazhet e dokumenteve. Kimi K2.7 Code mori 90.1% ne kete benchmark.
Terminal-Bench
67%
Terminal-Bench: Detyra terminal/CLI. Teston aftesine per te kryer operacione te linjes se komandes. Kimi K2.7 Code mori 67% ne kete benchmark.
ARC-AGI
12.5%
ARC-AGI: Abstraksion dhe arsyetim. Teston inteligjencen e lengeshem permes puzzleve te reja te njohjes se modeleve. Kimi K2.7 Code mori 12.5% ne kete benchmark.

Rreth Kimi K2.7 Code

Meso per aftesite e Kimi K2.7 Code, vecorite dhe si mund te te ndihmoje te arrish rezultate me te mira.

Mixture of Experts me Trilion Parameter

Kimi K2.7 Code është iteracioni më i fundit i modelit Mixture of Experts (MoE) me trilion parameter të Moonshot AI. Ai është optimizuar për inxhinierinë softuerike dhe automatizimin agentic. Modeli aktivizon 32 miliardë parameters për hap të inference, gjë që balancon inteligjencën e lartë me shpejtësinë operacionale. Ai prezanton një mekanizëm të rafinuar reasoning që përdor 30 për qind më pak tokens për të menduar krahasuar me versionet e mëparshme. Zgjidhja e problemeve teknike është më e shpejtë dhe më efikase në kosto për biseda me shumë hapa.

Multimodalitet Nativ dhe Context Vizual

Ky model është nativisht multimodal dhe përpunon input-e të tekstit, imazhit dhe videos. Context window i tij prej 262,144 tokens përpunon baza të mëdha kodi dhe stack traces komplekse. Duke e publikuar modelin si open weights, Moonshot AI ofron një alternativë ndaj modeleve frontier pronësore për zhvilluesit që ndërtojnë agent-ë AI autonomë. Ai ruan konsistencën në detyrat e kodimit afatgjata dhe përkthen dizajnet vizuale në kod funksional pa pasur nevojë për përshkrime ndërmjetëse me tekst.

Kimi K2.7 Code

Rastet e perdorimit per Kimi K2.7 Code

Zbulo menyrat e ndryshme per te perdorur Kimi K2.7 Code per te arritur rezultate te shkelvqyera.

Autonomous Agentic Coding

Fuqizimi i agent-ëve me shumë hapa që lundrojnë në struktura komplekse skedarësh dhe ekzekutojnë refaktore të shumë skedarëve përmes aksesit në terminal.

Përkthimi Visual-to-Code

Konvertimi i dizajneve komplekse të UI ose diagrameve të arkitekturës direkt në kod funksional front-end ose sistemor.

Long-Horizon Debugging

Analizimi i historive të tëra të projektit dhe stack traces brenda context window prej 262k për të identifikuar gabimet arkitektonike.

3D Scene Synthesis

Gjenerimi i mjediseve 3D interaktive me besnikëri të lartë duke përdorur Three.js ose C++ nga përshkrimet në gjuhë natyrale.

Video-Based Quality Assurance

Analizimi i seancave të regjistruara të ekranit ose demos të videove për të identifikuar gabimet vizuale dhe tranzicionet inkonzistente të UI.

Modernizimi i Legacy Code

Automatizimi i migrimit të bazave të vjetra të kodit në korniza (frameworks) moderne duke ruajtur një chain-of-thought konsistent.

Pikat e forta

Kufizimet

Benchmark-e të Nivelit të Lartë për Kodim: Merr 78.2 për qind në SWE-bench Verified dhe 94.2 për qind në HumanEval, duke tejkaluar shumicën e modeleve me open-weights.
Formatim Inkonzistent në C++: Mund të kërkojë përpjekje të shumëfishta për të rishkruar skedarë të mëdhenj C++ pa futur gabime të vogla sintaksore ose formatimi.
Efikasiteti i Reasoning: Redukton overhead-in e thinking-tokens me 30 për qind krahasuar me gjeneratat e mëparshme, duke përshpejtuar ciklet komplekse.
Context Window vs Konkurrentët: Edhe pse 262k është i madh, ai mbetet prapa context windows prej një milion tokens që ofrohen nga Google Gemini 2.0.
Mbështetje Nativë për Video: Një nga modelet e pakta që mund të përpunojë input direkt video për testimin e UI dhe debugging vizual.
Stabiliteti i Headless Browser: Tubacionet (pipelines) autonome të QA që përdorin headless Chrome mund të ngecin herë pas here gjatë hapave të gjatë të verifikimit.
Raporti Çmim-Performancë: Ofron performancë të nivelit GPT-5.5 në detyrat e kodimit me një kosto të ulët prej $0.95 për një milion input tokens.
Saktësia në Fizikën 3D: Mund të ketë vështirësi me gravitetin realist ose fërkimin kompleks në simulimet fizike të gjeneruara, duke kërkuar akordim manual.

Fillim i shpejte API

moonshot/kimi-k2.7-code

Shiko dokumentacionin
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 || '');
}

Instalo SDK-ne dhe fillo te besh thirrje API brenda minutash.

Cfare thone njerezit per Kimi K2.7 Code

Shiko se cfare mendon komuniteti per Kimi K2.7 Code

Kimi 2.7 u rendit i 2-ti pas Fable 5 dhe para GPT-5 xhigh... Kimi 2.7 është jashtëzakonisht i mirë.
Przemek Chojecki
twitter
Kimi K2.7 Code sapo e bëri Kimi K2.6 të duket shumë i vjetëruar... dha paraqitjen më realiste të valëve të ujit!
GMI Cloud
twitter
Është modeli #1 open weight në SWE-bench (78.2%) dhe Terminal-Bench 2.1.
Vals AI
twitter
Kimi-K2.7-Code tani është publikuar dhe open-sourced! Performancë e përmirësuar në kodim dhe agent krahasuar me K2.6.
Kimi.ai
twitter
Ai përpunoi 50 PDF ligjorë përnjëherë pa asnjë vështirësi.
ThePromptEngineer
youtube
Çmimi ka rënë nga $20/muaj në $1.5/muaj me API. UX e denjë.
LocalLLaMA-User
reddit

Video rreth Kimi K2.7 Code

Shiko tutoriale, rishikime dhe diskutime rreth Kimi K2.7 Code

Filloi të mendojë shumë më tepër dhe shumë më gjatë.

2.7 dha rezultate më të mira, më shpejt, por pak më shtrenjtë për sa i përket totalit të tokens të përdorura.

Ai hyri në një mendim më të thellë për zbatimin e projekteve më të gjata derisa ia doli me sukses.

Ai nuk nxjerr vetëm kod, ai planifikon arkitekturën fillimisht në thinking tokens të tij.

Logjika në skriptin Python ishte e përsosur krahasuar me versionin e mëparshëm 2.6.

Ka përmirësuar efikasitetin e tokens krahasuar me Kimi K2.6, duke reduktuar përdorimin e thinking tokens me afërsisht 30%.

Procesi i reasoning është shumë më i drejtpërdrejtë duke mbajtur shkallën e lartë të suksesit të modelit.

Hendeku midis të dyve nuk është i çmendur kur merr parasysh që ky model është 12.5 herë më i lirë se Claude Fable.

Ky model është 12.5 herë më i lirë se Claude Fable me çmimet aktuale API.

Performanca në SWE-bench Verified është e nivelit të lartë për një publikim open-weight.

Context window prej 256k është jashtëzakonisht stabël për gjenerimin e projekteve me shumë skedarë.

Ai menaxhoi logjikën C++ pa pasur nevojë për dokumentacion të jashtëm të bibliotekave.

Procesi i reasoning është shumë më linear tani pa loop-e të tepërta.

Ai ndërtoi të gjithë strukturën e projektit për 15 minuta, duke përfshirë komponentët backend.

Është modeli më i mirë open-weight për detyrat e kodimit i disponueshëm për momentin në treg.

Me shume se vetem prompte

Superkariko workflow-n tend me automatizimin AI

Automatio kombinon fuqine e agjenteve AI, automatizimin e web-it dhe integrimet inteligjente per te te ndihmuar te arrish me shume ne me pak kohe.

Agjentet AI
Automatizimi i web-it
Workflow-e inteligjente

Keshilla Pro per Kimi K2.7 Code

Keshilla ekspertesh per te te ndihmuar te marrresh maksimumin nga Kimi K2.7 Code dhe te arrish rezultate me te mira.

Ruajtja e Thinking Mode

Gjithmonë aktivizoni preserve_thinking në thirrjet tuaja API për të siguruar që modeli përdor zinxhirin e tij të optimizuar të reasoning për logjikë.

Multimodal Prompting

Ofroni screenshot-e të gabimeve aktuale ose mockup-e të UI krahas udhëzimeve me tekst për të përmirësuar shkallën e suksesit të gjenerimit të kodit.

Menaxhimi i Context Budget

Mbajini udhëzimet kritike për performancën në fillim ose në fund të prompt për ndjekjen më të besueshme të udhëzimeve.

Integrimi CLI

Përdorni CLI-në zyrtare të Kimi Code për zhvillim lokal për të shfrytëzuar aftësinë natyrale të modelit për të ndërvepruar me mjedise lokale.

Deshmi

Cfare thone perdoruesit tane

Bashkohu me mijera perdorues te kenaqur qe kane transformuar workflow-n e tyre

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.

Te lidhura 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

Pyetjet e bera shpesh rreth Kimi K2.7 Code

Gjej pergjigje per pyetjet e zakonshme rreth Kimi K2.7 Code