Kimi K2.7 Code

Kimi K2.7 Code ist das coding-spezialisierte Agenten-Modell von Moonshot AI aus der K2-Familie, optimiert für langfristige Software-Engineering-Workflows. Die MoE-Architektur aktiviert pro Token nur 32 Milliarden der insgesamt eine Billion Gesamtparameter, das Kontextfenster umfasst 256.000 Tokens. Multimodaler Eingang für Text, Bild und Video, Always-on-Thinking-Modus und Tool-Use-Unterstützung. Unter Modified-MIT-Lizenz als Open-Weights-Modell verfügbar.

Moonshot AI Version 2.7-code Kommerzielle Nutzung erlaubt MoE 1000 B (32 B aktiv) 256 K Context 10/2025 $0.67 / $3.4 per 1M

  • Open Weights
  • Frontier
  • OpenRouter
  • Text
  • Vision
  • Video
  • Instruction-Tuned
  • Agentic Orchestrator
  • Batch

Sovereign Risk: HIGH Moonshot AI ist ein chinesisches Unternehmen und unterliegt dem chinesischen National Security Law (NSL), das staatlichen Zugriff auf Daten ermöglichen kann. Das BSI hat im Februar 2025 explizit vor der Nutzung chinesischer KI-Cloud-Dienste gewarnt; diese Risikoeinschätzung gilt konservativ auch hier.

Schlüsselmetriken

Score · Latenz · Kosten · Qualität

Total Score Silver
72.98
Routine
45.07
Reasoning
27.91

Rank #46

LLM Judge Avg
3.74
100 Coverage
Avg Task Duration
47.55
Batch
Token Rate
100.27
Output Rate
P95 Latency
240.12
Top 5 %
Total Tokens
170100
Output Volume
Cost per 1K
$0.0034
USD / 1K Requests
Benchmark Cost
$0.58
Total · 170100 tok

Benchmark-Module

10 Module · gewichtet · vs. Modellmedian & Spitzenreiter

Kimi K2.7 Code Bestes Modell Ø Alle Modelle
Code Quality 68.8
CLI Benchmark 93
Logical Reasoning 70.53
UX Writing 73.61
Documentation 70.76
Content Transform. 72.57
Cultural Intelligence 78.76
Synthesis Quality 70
Tool Execution 90
ToolUse Score 65.83
Benchmark Cost $0.58

Token-Effizienz & Latenz

Verbrauch pro Modul vs. Modellmedian

Token-Verbrauch pro Modul

Performance-Profil