Moonshot AIが「Kimi-K2.7-Code」を公開：1兆パラメータのMoE構成を採用した高性能コーディングエージェントモデル

概要

Moonshot AIは、1兆パラメータ（有効32B）のMoEアーキテクチャを採用し、推論効率の向上と高度な自律的プログラミング能力を備えた最新モデル「Kimi-K2.7-Code」をリリースしました。

詳細内容

Kimi-K2.7-Codeは、前身のK2.6を大幅に強化したコーディング特化型のエージェントモデルです。1兆パラメータ（MoEアーキテクチャ、推論時32B稼働）という巨大なスケールを持ち、256Kのロングコンテキストに対応しています。最大の特徴は、複雑なソフトウェア開発のワークフローにおける完遂能力の向上と、推論時の「思考トークン」使用量を約30%削減したことによる効率化です。独自のベンチマーク「Kimi Code Bench v2」や「Program Bench」では、GPT-5.5やClaude Opus 4.8（原文の比較対象）に匹敵する性能を示しています。また、画像やビデオ入力をサポートするマルチモーダル機能、ネイティブINT4量子化、vLLMやSGLangへの対応など、実用的なデプロイメント環境も整っています。ライセンスはModified MITで公開されています。

元記事を読む他のサマリーを見る