Kimi K2.7 Code

ネイティブ ビジョンと最大 1M トークンのコンテキスト ウィンドウを備えた Moonshot フラッグシップ モデル。現在、最大の推論労力で実行され、長期的なコーディング、知識作業、ターミナル ツールを調整する複雑なタスクに適しています。安定して使用するには、完全な推論履歴を保存し、互換性のあるエージェント ハーネスで新しいセッションを開始します。

長いコンテキスト、複数ステップのツールの使用、およびコード/ドキュメントのワークフロー向けに構築されており、Kimi K2.6 よりも強力なエンジニアリング タスクの安定性とコンテキスト容量が備わっています。 Qwen、GLM、DeepSeek と比較すると、中国語の長い文書の分析、プロジェクトの Q&A、日常的なエージェント プログラミングに適しています。

Designed for focused, high-volume work such as batch summarization, classification, rewriting, and frequent agent calls. It still offers a 1.05M-token context, text/image input, reasoning, function calling, and structured outputs, but trades depth for much lower cost; prefer GPT-6 Sol for the hardest long-horizon tasks.

DeepSeek V3.2 よりも強力なロングコンテキスト、思考モード、および複雑なタスクの実行を備えた、推論、コーディング、およびエージェント ツールの使用のために構築されています。 Qwen、GLM、Kimi などの中国の同業他社と比較して、特に数学、プログラミング、論理的推論のタスクで競争力があります。