Kimi K2.7 Code

kimi-k2.7-code

Kimi K2.7 Code est un modèle orienté programmation optimisé pour les scénarios d'ingénierie logicielle. Il aide les développeurs à générer, comprendre et améliorer le code, tout en gérant des tâches telles que le débogage, la revue de code, l'analyse de projet et les flux de travail de développement automatisés. C'est un choix solide pour les assistants de codage, les agents développeurs et les outils de programmation alimentés par l'IA.

Context Window

262.1K tokens

Maximum Output

262.1K tokens

Release Date

12 juin 2026

Modalities

Prix de Kimi K2.7 Code

Prix entrée	Prix sortie	Lecture cache
$0.9286/M	$3.8571/M	$0.1857/M

Fonctionnalités API de Kimi K2.7 Code

Reasoning

Supported

Tool calling

Supported

Temperature parameter

Not supported

Attachments

Supported

Knowledge Base

2025-01-01

Endpoint Protocols

Completions APIMessages API

Points forts de Kimi K2.7 Code

Kimi K2.7 Code est un modèle de programmation multimodal à poids ouverts, conçu pour l’ingénierie logicielle de longue durée, le raisonnement efficace et les contextes à l’échelle d’un dépôt.

Programmation de longue durée

Il conserve les instructions pendant de longues sessions de programmation et améliore l’achèvement de bout en bout des tâches complexes couvrant plusieurs fichiers.

Raisonnement efficace

Il utilise en moyenne environ 30 % de jetons de réflexion en moins que Kimi K2.6, tout en améliorant ses résultats aux évaluations de programmation citées.

Raisonnement multimodal sur le code

Son architecture multimodale native traite le texte, les images et la vidéo avec le code dans un contexte de 256 000 jetons.

Cas d’usage de Kimi K2.7 Code

Kimi K2.7 Code convient aux modifications à l’échelle d’un dépôt, aux longues sessions de débogage et au développement frontend guidé par des références visuelles.

Refactorisation à l’échelle d’un dépôt

Inspecter une vaste base de code, suivre les dépendances et réaliser des refactorisations coordonnées sur plusieurs fichiers sans perdre les exigences.

Débogage de longue durée

Rechercher des défauts sur de nombreuses itérations, conserver les constats précédents et corriger l’implémentation jusqu’à obtenir le comportement attendu.

Reconstruction visuelle frontend

Interpréter des captures d’écran ou des vidéos de référence, puis convertir leur mise en page, leur style et leurs interactions en code frontend fonctionnel.

Comment utiliser Kimi K2.7 Code via l’API TokenHub

Create API key

import OpenAI from "openai"

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.TOKENHUB_API_KEY,
  baseURL: "https://us-api.tokenhub.com/v1",
})

const result = await client.chat.completions.create({})
console.log(result.choices[0]?.message?.content)

Benchmark de Kimi K2.7 Code

Kimi K2.7 Code

Score d’indice
Artificial Analysis Intelligence IndexL’indice d’intelligence d’Artificial Analysis synthétise les capacités générales du modèle dans plusieurs familles d’évaluation.	Synthèse générale des capacités par Artificial Analysis	41.9
Artificial Analysis Coding IndexL’indice de programmation d’Artificial Analysis synthétise les performances du modèle en programmation et en ingénierie logicielle.	Synthèse des tâches logicielles par Artificial Analysis	60.8
Connaissances et raisonnement
GPQAGPQA est un benchmark scientifique de niveau universitaire supérieur conçu pour évaluer le raisonnement expert.	Résolution avancée de problèmes scientifiques	89.6%
HLEHLE est un benchmark vaste et exigeant qui évalue les connaissances et le raisonnement de niveau expert dans de nombreux domaines.	Large ensemble d’examens de niveau expert	32.8%
Programmation et ingénierie
SciCodeSciCode évalue la programmation Python appliquée au calcul scientifique, notamment l’implémentation d’algorithmes à partir d’un contexte scientifique.	Défis de programmation scientifique	47.5%
Terminal-Bench HardTerminal-Bench Hard évalue la capacité d’un agent IA à accomplir des tâches difficiles dans un environnement de terminal.	Exécution de tâches complexes dans un terminal	44.7%
Respect des instructions et tâches d’agent
IFBenchIFBench mesure la fiabilité avec laquelle un modèle respecte des instructions et des contraintes détaillées.	Respect des contraintes du prompt	63.1%
AA-LCRAA-LCR mesure la qualité du raisonnement sur de longues fenêtres de contexte.	Raisonnement en contexte long	66.3%
τ²-Benchτ²-Bench évalue les agents conversationnels dans des workflows réalistes soumis à des contraintes d’outils et d’état.	Tâches de workflow agentique	90.1%

Mesures provenant de Artificial Analysis

FAQ Kimi K2.7 Code

Questions fréquentes sur l'utilisation de Kimi K2.7 Code dans TokenHub.

Qu'est-ce que Kimi K2.7 Code ?+

Kimi K2.7 Code est un modèle agentique spécialisé dans le développement logiciel et les tâches de programmation longues.

À quels usages Kimi K2.7 Code convient-il le mieux ?+

Il convient à l'exploration de dépôts, la génération et refactorisation de code, le débogage, les tests et les agents utilisant des outils.

Quels sont ses principaux atouts et compromis ?+

Il offre de solides capacités d'agent de codage et un contexte de 256K, mais le raisonnement peut augmenter la latence et le coût ; vérifiez les changements importants avant fusion.

Comment appeler Kimi K2.7 Code via TokenHub ?+

Sélectionnez ce modèle dans TokenHub et utilisez les paramètres compatibles API indiqués par le fournisseur ; l'identifiant kimi-for-coding peut être requis pour les intégrations.

Qui devrait choisir Kimi K2.7 Code plutôt que Kimi K2.6 ou Kimi K3 ?+

Choisissez-le si l'ingénierie logicielle est prioritaire et que le contexte d'un million de tokens de Kimi K3 n'est pas nécessaire.

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