智東西
作者 陳駿達
編輯 云鵬

智東西6月12日報道，今天，月之暗面發(fā)布并開源Kimi K2.7 Code編程模型，參數(shù)量達1.1萬億，提供256K上下文窗口。這一模型重點提升了長上下文編程場景的指令遵循能力、長程編程任務的性能表現(xiàn)，并且大幅改善了在長程任務中的過度思考傾向，平均token消耗減少30%。

月之暗面公布的基準測試結果顯示，K2.7 Code在多項編程和Agent基準測試中較K2.6實現(xiàn)大幅度提升，提升比例從10%-31.5%不等，不過距離GPT-5.5（xhigh）、Opus 4.8（xhigh）等模型還有一定差距。

目前，這一模型已經(jīng)上線Kimi API 開放平臺（platform.kimi.com），其每百萬個token的標準輸入和輸出價格與K2.6模型一致，分別為6.5元和27元；命中緩存的輸入價格小幅度上調(diào)0.2元至1.3元。

同時，Kimi Code Plan的默認模型已同步升級為Kimi K2.7 Code。需要注意的是，使用K2.7 Code模型須打開思考模式以發(fā)揮最佳性能。Kimi API和Kmi Code均默認開啟思考，如果手動關閉思考模式，API會報錯，Kimi Code會回退到K2.6模型。

下周一，月之暗面還在Kimi API開放平臺推出Kimi K2.7 Code高速版，并逐步面向“搶鮮體驗計劃”成員和Kimi會員開放。這一模型的輸出速度約為普通版的5-6倍，價格為2倍，常規(guī)編程場景下輸出速度約180 Token/s，短上下文場景可達260 Token/s。高速版模型在Kimi Code Plan中的用量消耗是普通版模型的3倍。

K2.7 Code上線后，智東西第一時間對其進行了初步體驗，實測案例以編程類為主，測試環(huán)境為VS Code+Kimi Code插件。

我們的首個實測案例，是讓K2.7 Code做一個輕量級的任務：在單個html文件的維度下，復刻一個mac OS風味的操作系統(tǒng)demo。這一任務主要考察K2.7 Code的前端能力。

實測過程中，能明顯感受到這代Kimi模型更加果斷了：由于項目不是很復雜，它沒有在思考上花太多無謂的時間，迅速進入了開發(fā)工作。由于其每次生成的耗時也較短，我可以快速迭代。

最終，K2.7 Code打造的前端代碼效果如下?？梢钥吹?，在逐步迭代后，這個demo的完成度不錯，擁有完整的開機動畫和基本功能，像是便簽、瀏覽器都可以正常使用。

美中不足的是，我多次讓K2.7 Code修改它生成的SVG開機動畫圖，但是最終的效果看起來還是和蘋果公司的logo沒有太大關系。

我們的下一個任務，是用K2.7 Code開發(fā)一個“智能體小鎮(zhèn)”復刻版。智能體小鎮(zhèn)其實是斯坦福大學與谷歌合作推出的一個多智能體交互實驗項目，通過大語言模型驅(qū)動虛擬小鎮(zhèn)中的智能體，模擬人類日常行為、社交互動及社會現(xiàn)象，探索AI在模擬人類行為方面的可能性。

不過，在正式開發(fā)前，我先讓K2.7 Code寫了份簡易的PRD文檔。可以看到，它的文檔中既有對產(chǎn)品的一句話形象概述，也有對市場背景、功能架構、非功能需求和技術方案等細節(jié)的界定，能對開發(fā)工作起到指導作用。

隨后，我要求K2.7 Code在PRD文檔的指導下開發(fā)一個最小可行版本（MVP）。K2.7 Code one-shot生成結果還是存在一些bug，畫面無法正常渲染，于是我讓它繼續(xù)改進，要求它K2.7 Code進一步優(yōu)化這一智能體小鎮(zhèn)的美術設計，并將其改造為一個可以本地部署的方案。

最終，在連續(xù)開發(fā)30多分鐘后，K2.7 Code終于交付了完整可用的項目。雖然看上去有些簡陋，但基本功能都實現(xiàn)了，接入大模型后也可以正常和智能體對話。如果后續(xù)進行更多迭代，最終效果應該還會改進。

到項目文件夾檢查后，可以看到K2.7 Code打造的項目文件架構清晰，分工合理。

結語：編程場景，速度同樣決定體驗

初步體驗下來，K2.7 Code給人一種更為果斷的感受，過去那種在簡單任務上反復自我質(zhì)疑、長篇大論地思考，然后再動手的問題少了很多。

在生成速度方面，K2.7 Code的優(yōu)化也比較貼合當下的行業(yè)趨勢。近期國內(nèi)不少大模型廠商都在推高速模型，Kimi此次也同步預告了5到6倍速的高速版。

這種提速不是偶然的，在編程這一高頻交互的場景里看，速度本身就是一種關鍵的用戶體驗。