Kimi K2.7 Code 由 Moonshot AI 于 2026 年 6 月 12 日发布，是对 K2.6 的编码向精炼，而非更大的模型。它沿用同样约 1 万亿参数的混合专家骨干（32B 激活、384 个专家）与 256K 上下文（262,144 token），并配 400M 的 MoonViT 编码器以支持原生图像与视频输入——以 Modified MIT 许可的开源权重发布。
亮点是效率：K2.7 Code 重组了模型的推理方式，所用的思考 token 比 K2.6 减少约 30%，让长智能体循环更便宜也更快。Moonshot 自家基准显示两位数的编码增益（Kimi Code Bench v2 62.0 对 50.9；MLS Bench Lite 35.1 对 26.7）与强劲的工具使用（MCP Mark Verified 81.1）。在约 $0.95 / $4.00 每 100 万 token（缓存命中再降到约五分之一）下，其成本远低于闭源前沿。
实话提醒：截至 2026 年 6 月中旬，这些数字仍是第一方的（尚无独立第三方测评套件），且 1T 参数 MoE 自托管并不轻松，因此多数团队会通过托管路由使用它。对于开源、长跨度的编码智能体，它是当前最强选择之一。
适用场景
- 长跨度编码智能体与仓库级会话（256K）
- MCP / 工具型智能体工作流
- 从截图与 PDF 出发的视觉到代码
优缺点
优势
- 开源权重，采用宽松的 Modified MIT 许可
- 推理 token 比 K2.6 少约 30%——更便宜、更快的智能体
- 强劲的长跨度编码与 MCP 工具使用（MCP Mark Verified 81.1）
局限
- 目前基准均为厂商自报
- 1T 参数 MoE 自托管负担重