Moonshot AI ha lanzado Kimi K2.7 Code, un modelo lingüístico de gran tamaño especializado en tareas de programación. Basado en la arquitectura Mixture-of-Experts, cuenta con 1 billón de parámetros totales y activa 32 mil millones por inferencia. El modelo alcanza una longitud de contexto de 256.000 tokens y mejora significativamente los resultados en benchmarks de codificación y agentes respecto a su predecesor Kimi K2.6.
Según las evaluaciones publicadas, Kimi K2.7 Code obtiene 62,0 en Kimi Code Bench v2, frente a 50,9 de K2.6, aunque por detrás de GPT-5.5 (69,0) y Claude Opus 4.8 (67,4). En Program Bench logra 53,6; en MLS-Bench Lite, 35,1. En benchmarks de agente como Kimi Claw 24/7 Bench alcanza 46,9 y en MCP Atlas 76,0. El modelo emplea el codificador visual MoonViT (400M de parámetros) y utiliza el mecanismo de atención MLA con activación SwiGLU. La compañía afirma que reduce el uso de tokens de razonamiento en un 30% respecto a K2.6. El modelo está disponible en Hugging Face bajo la cuenta moonshotai, con soporte para Transformers, vLLM y SGLang.
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