Kimi 推出 K2.7 Code 开源模型：编程性能提升 30%，推理成本大幅降低

月之暗面正式发布了基于 Kimi K2.6 构建的编程专用智能体模型——Kimi K2.7 Code，并在 Hugging Face 平台完成开源。该模型主要针对真实世界中的长周期编程任务进行了深度优化，旨在加强复杂软件工程工作流中的端到端任务处理能力。与前代相比，K2.7 Code 在多个核心编程基准测试中展现出显著优势：在 Kimi Code Bench v2 上提升了 21.8%，在 Program Bench 上提升了 11.0%，在 MLS Bench Lite 上更是实现了 31.5% 的性能飞跃。除了准确率的提升，该模型还极大地优化了推理效率，思维链 Token 的使用量较 K2.6 减少了约 30%，这意味着开发者可以以更低的成本获得更高质量的代码生成服务。此外，模型改进了指令遵循能力，直接提升了端到端编程任务的成功率。目前，该模型已通过 Kimi API 开放平台和 Kimi Code 提供服务，助力开发者构建下一代 AI 应用。

事件分析

💡 核心观点：降本增效成 AI 编程新赛点，K2.7 Code 以推理成本降低 30% 重塑编程智能体竞争格局。