Kimi K2.7 Code

2026-06-12 · Éditeur : Moonshot AI · Domaine : Intelligence Artificielle

Moonshot AI publie Kimi K2.7 Code, un modèle ouvert spécialisé codage dérivé de K2.6, qui réduit d'environ 30 % les tokens de réflexion tout en améliorant les tâches d'ingénierie logicielle de longue durée.

Moonshot AI publie Kimi K2.7 Code, un modèle ouvert spécialisé codage dérivé de K2.6, qui réduit d'environ 30 % les tokens de réflexion tout en améliorant les tâches d'ingénierie logicielle de longue durée. ### Contexte Kimi K2.6 (avril 2026) est un modèle généraliste. Pour le codage agentique, où le coût en tokens de réflexion pèse, Moonshot AI publie en juin 2026 une variante dédiée au code, sur la même base de 1T paramètres, et la place face à GPT-5.5 et Claude Opus 4.8. ### Ce que le modèle apporte - Dérivé de K2.6, orienté flux d'ingénierie logicielle complets et tâches de longue durée. - Environ 30 % de tokens de réflexion en moins que K2.6 (annonce de l'éditeur). - Hausse sur les benchmarks du tableau : par exemple Kimi Code Bench v2 de 50,9 à 62,0, MCP Atlas de 69,4 à 76,0. - Version « highspeed » proposée sur l'API, à environ 180 tokens par seconde selon la documentation de la plateforme. - Mode réflexion, entrées texte, image et vidéo. ### Architecture et caractéristiques MoE de 1T paramètres, 32B actifs, 61 couches (dont 1 dense), 384 experts dont 8 sélectionnés, 1 partagé, attention MLA, contexte de 256K, vocabulaire de 160K, encodeur MoonViT (400 M). Licence : MIT modifiée. Poids : huggingface.co/moonshotai/Kimi-K2.7-Code. Moteurs recommandés : vLLM, SGLang, KTransformers. Identifiants API : kimi-k2.7-code et kimi-k2.7-code-highspeed. ### Coût et accès | Modèle | Entrée (cache manqué) | Entrée (cache touché) | Sortie | |---|---|---|---| | kimi-k2.7-code | 0,95 | 0,19 | 4,00 | | kimi-k2.7-code-highspeed | 1,90 | 0,38 | 8,00 | Tarifs en USD par million de tokens, page officielle consultée le 2026-09-29 (contexte de 262 144 tokens). Matériel d'auto-hébergement : non communiqué. ### Benchmarks Scores publiés par l'éditeur (carte Hugging Face) ; Claude Code en mode xhigh pour Opus 4.8 et Codex en mode xhigh pour GPT-5.5, selon les notes de la carte. | Benchmark | K2.6 | K2.7 Code | GPT-5.5 | Claude Opus 4.8 | |---|---|---|---|---| | Kimi Code Bench v2 | 50,9 | 62,0 | 69,0 | 67,4 | | Program Bench | 48,3 | 53,6 | 69,1 | 63,8 | | MLS Bench Lite | 26,7 | 35,1 | 35,5 | 42,8 | | Kimi Claw 24/7 Bench | 42,9 | 46,9 | 52,8 | 50,4 | | MCP Atlas | 69,4 | 76,0 | 79,4 | 81,3 | | MCP Mark Verified | 72,8 | 81,1 | 92,9 | 76,4 | Source : carte Hugging Face de Kimi-K2.7-Code (mesures de l'éditeur). ### Face aux modèles fermés Le tableau de l'éditeur montre que K2.7 Code progresse nettement sur K2.6 mais reste sous GPT-5.5 sur les six mesures et sous Claude Opus 4.8 sur cinq d'entre elles. Il dépasse Claude Opus 4.8 sur MCP Mark Verified (81,1 contre 76,4) et frôle GPT-5.5 sur MLS Bench Lite (35,1 contre 35,5). L'écart est plus grand sur Program Bench (53,6 contre 69,1 et 63,8). L'éditeur ne prétend donc pas à la parité ici, contrairement à K2.6 qui se mesurait à des modèles de la génération précédente. L'intérêt reste le prix (0,95 et 4,00 USD, page officielle) et la possibilité d'auto-héberger. ### À retenir K2.7 Code est une variante spécialisée, jalon d'efficacité en tokens plutôt que de niveau. Elle convient à des agents de code où le coût de réflexion compte, avec un niveau encore inférieur aux meilleurs modèles fermés selon l'éditeur.

Tags : LLM, Open Source, Moonshot AI, Kimi, MoE, MIT modifiée, Codage