<p>Kimi（Moonshot AI）發佈並開源了其最新的編程模型 Kimi-K2.7-Code，並表示與 K2.6 相比，該模型在基準測試中取得了更好的性能提升和更低的推理令牌使用量。根據 Foresight News 的報道，該公司在 Kimi Code Bench v2 上報告了 21.8% 的改進，在 Program Bench 上提高了 11.0%，在 MLS Bench Lite 上上升了 31.5%。Kimi 表示，推理令牌的使用量減少了 30%，同時在長鏈編程任務中的指令跟隨能力得到了提升，端到端的成功率也更高。該模型可以通過 Kimi API 和 Kimi Code 獲得，公司表示將很快推出六倍速度模式。在同一天，Kimi 啓動了 Kimi Code Beta 計劃，允許用户申請提前訪問未發佈的模型和功能。</p>

<p>Moonshot AI 發佈並開源了其新的編程模型 Kimi-K2.7-Code。與 K2.6 相比，該模型在基準測試中顯示出顯著的改進，包括在 Kimi Code Bench v2 上提高了 21.8% 的性能，並減少了 30% 的推理令牌使用量。該模型通過 API 和 Kimi Code 提供，未來還將推出更快的模式。此外，公司還推出了 Kimi Code Beta 計劃，以便提前訪問未發佈的功能</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）發佈並開源了其最新的編程模型 Kimi-K2.7-Code，並表示與 K2.6 相比，該模型在基準測試中取得了更好的性能提升和更低的推理令牌使用量。根據 Foresight News 的報道，該公司在 Kimi Code Bench v2 上報告了 21.8% 的改進，在 Program Bench 上提高了 11.0%，在 MLS Bench Lite 上上升了 31.5%。Kimi 表示，推理令牌的使用量減少了 30%，同時在長鏈編程任務中的指令跟隨能力得到了提升，端到端的成功率也更高。該模型可以通過 Kimi API 和 Kimi Code 獲得，公司表示將很快推出六倍速度模式。在同一天，Kimi 啓動了 Kimi Code Beta 計劃，允許用户申請提前訪問未發佈的模型和功能。</p>
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AI 趨勢 | Kimi 發佈並開源 Kimi-K2.7-Code 編程模型