Română · beta. Traducerea a fost făcută automat și este încă în curs de revizuire. Citește pagina în engleză

Moonshot · pașaport de model

MoonshotAI: Kimi K2.7 Code

kimi-k2-7-code

Ponderi deschise
Licență Modified MIT
1.03T parametri
262,144 context
Lansat 2026-06-11(repo HF creat)

Cea mai bună percentilă: 81.5AIME (matematică)
Poziția în cohortă: 61.9mediană 59.8

Ce spun datele

Evaluat pe 7 din 27 axe urmărite. Fiecare cifră de mai jos este rezultatul publicat al modelului pe acel clasament.

Neuniform: 42,5 puncte de percentilă între cea mai bună și cea mai slabă axă a sa — 81.5 pct pe AIME (matematică) față de 39 pct pe SimpleQA Verified.

AIME (matematică)81.5 pct95.6%Verifică →
LiveBench78.4 pct68.4%Verifică →
GPQA Diamond75.6 pct87.9%Verifică →
IFBench (Artificial Analysis)71.9 pct63.1%Verifică →
SimpleBench65.5 pct57.9%Verifică →
WebDev Arena57.6 pct1,474Verifică →
SimpleQA Verified39 pct36.5%Verifică →
GeneralNeevaluat
Vision ArenaNeevaluat
Factuality ArenaNeevaluat
Search ArenaNeevaluat
Document ArenaNeevaluat
Agent ArenaNeevaluat
FrontierMathNeevaluat
ARC-AGI-2Neevaluat
Humanity's Last ExamNeevaluat
BFCL v4 (apelare de funcții)Neevaluat
SWE-bench Verified (clasament live)Neevaluat
Terminal-Bench 4.0Neevaluat
MMLU-Pro (Artificial Analysis)Neevaluat
LiveCodeBench (Artificial Analysis)Neevaluat
Halucinații HHEM (Vectara)Neevaluat
SWE-bench VerifiedNeevaluat
Terminal-BenchNeevaluat
ProgramareNeevaluat
Urmarea instrucțiunilorNeevaluat
Prompturi dificileNeevaluat

Percentilele reprezintă poziția modelului în populația proprie a fiecărui clasament. Axele marcate „neevaluat” nu au niciun rezultat publicat pentru acest model — este o absență a datelor, nu un scor mic.

Cum îl rulezi

Rulează-l singur

Repositorymoonshotai/Kimi-K2.7-Code

Parametri1.03T

ArhitecturăKimiK25ForConditionalGeneration

LicențăModified MIT

Transformers

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "moonshotai/Kimi-K2.7-Code"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)

Ollama

Nu sincronizăm tag-urile Ollama, așa că nu afișăm o comandă pe care nu o putem verifica — una greșită ar descărca modelul greșit. Caută în biblioteca Ollama →

Rețetele de fine-tuning Unsloth sunt specifice fiecărui model și nu le derivăm aici. Documentația Unsloth →

Folosește-l găzduit

ID de model APImoonshotai/kimi-k2.7-code

Lungime context262,144 tokeni

Ieșire maximă235,929 tokeni

Acceptătext, image

Preț intrare$0.67 per 1M tokeni

Preț intrare din cache$0.18 per 1M tokeni

Preț ieșire$3.35 per 1M tokeni

Parametri API acceptați de acest endpoint

Frequency penaltyInclude reasoningLogit biasLogprobsMax tokensMin-pParallel Tool CallsPresence penaltyReasoningRepetition penaltyResponse formatSeedStop sequencesStructured outputsTemperatureTool choiceTool callingTop-kTop logprobsTop-p

Exemplu de cerere

curl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"moonshotai/kimi-k2.7-code","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'

Vezi pe OpenRouter →

Identificatorii, limitele și prețurile sunt sincronizate din sursa upstream afișată mai sus. Orice câmp nesincronizat este omis complet, nu ghicit.

Kimi K2.7 Code stands at 61.9 (raw mean 67.1) — measured on 7 of 27 axes.
pozițieșablonVerifică →
Kimi K2.7 Code stands at 61.9 versus a cohort median of 59.8 across 205 models released within 180 days — above the peer median.
cohortășablonVerifică →

Fiecare afirmație este un fapt calculat din datele actuale ale clasamentului, formulat de un apel de model la temperatură scăzută și respins de o poartă de validare dacă vreun număr nu se află în rândul sursă. Cum funcționează clasamentele →