Kimi 发布 K2.7 Code 开源编程模型：长程任务能力激增，将推 6 倍速版本

Moonshot AI 正式发布并开源了新一代编程模型 Kimi K2.7 Code。通过内外部基准评估验证，新模型在长上下文编程场景的指令遵循及长程任务性能上，相比 K2.6 模型实现了显著提升。具体数据方面，K2.7 Code 在 Kimi Code Bench v2 中性能提升 21.8%，Program-Bench 提升 11%，而在 MLS Bench Lite 上更是提升了 31.5%。

该模型优化了长程任务中的“过度思考”倾向，使平均 Token 消耗减少 30%，这一改进直接提升了模型的 Agentic 能力，在 Kimi Claw 24/7 Bench、MCP Atlas 等智能体基准测试中性能增长约 10%。目前，该模型已在 Kimi API 开放平台及 Kimi Code Plan 上线，1M Token 标准输入输出价格维持 6.5 元和 27 元，但强制要求开启“思考模式”。此外，官方预告将于 6 月 15 日推出输出速度达 260 Token/s 的 6 倍速版本，定价为普通版的 2 倍。非编程任务仍推荐使用 K2.6 模型。

事件分析

💡 核心观点：K2.7 Code 通过优化推理成本与提升 Agent 执行力，加速了 AI 编程助手从“辅助工具”向“自主开发体”的实质性跨越。