<p>Kimi（Moonshot AI）发布并开源了其最新的编程模型 Kimi-K2.7-Code，并表示与 K2.6 相比，该模型在基准测试中取得了更好的性能提升和更低的推理令牌使用量。根据 Foresight News 的报道，该公司在 Kimi Code Bench v2 上报告了 21.8% 的改进，在 Program Bench 上提高了 11.0%，在 MLS Bench Lite 上上升了 31.5%。Kimi 表示，推理令牌的使用量减少了 30%，同时在长链编程任务中的指令跟随能力得到了提升，端到端的成功率也更高。该模型可以通过 Kimi API 和 Kimi Code 获得，公司表示将很快推出六倍速度模式。在同一天，Kimi 启动了 Kimi Code Beta 计划，允许用户申请提前访问未发布的模型和功能。</p>

<p>Moonshot AI 发布并开源了其新的编程模型 Kimi-K2.7-Code。与 K2.6 相比，该模型在基准测试中显示出显著的改进，包括在 Kimi Code Bench v2 上提高了 21.8% 的性能，并减少了 30% 的推理令牌使用量。该模型通过 API 和 Kimi Code 提供，未来还将推出更快的模式。此外，公司还推出了 Kimi Code Beta 计划，以便提前访问未发布的功能</p>

<p>Kimi (Moonshot AI) has released and open-sourced its latest programming model, Kimi-K2.7-Code, and said it delivers benchmark gains and lower inference token usage compared with K2.6. According to Foresight News, the company reported a 21.8% improvement on Kimi Code Bench v2, an 11.0% increase on Program Bench, and a 31.5% rise on MLS Bench Lite. Kimi said inference token usage was reduced by 30%, alongside improved instruction-following for long-chain programming tasks and higher end-to-end success rates. The model is available via the Kimi API and Kimi Code, and the company said a six-times speed mode will be introduced soon. On the same day, Kimi launched the Kimi Code Beta program, allowing users to apply for early access to unreleased models and features.</p>
<div class="lb-trans"><p>Kimi（Moonshot AI）发布并开源了其最新的编程模型 Kimi-K2.7-Code，并表示与 K2.6 相比，该模型在基准测试中取得了更好的性能提升和更低的推理令牌使用量。根据 Foresight News 的报道，该公司在 Kimi Code Bench v2 上报告了 21.8% 的改进，在 Program Bench 上提高了 11.0%，在 MLS Bench Lite 上上升了 31.5%。Kimi 表示，推理令牌的使用量减少了 30%，同时在长链编程任务中的指令跟随能力得到了提升，端到端的成功率也更高。该模型可以通过 Kimi API 和 Kimi Code 获得，公司表示将很快推出六倍速度模式。在同一天，Kimi 启动了 Kimi Code Beta 计划，允许用户申请提前访问未发布的模型和功能。</p>
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AI 趋势 | Kimi 发布并开源 Kimi-K2.7-Code 编程模型