VM0 पर Kimi K2.7 Code। लंबे-कॉन्टेक्स्ट वाले एजेंट
Moonshot का नवीनतम ओपन-वेट मॉडल। ओपन-सोर्स फ्रंटियर पर बेहतरीन एजेंटिक बेंचमार्क और एक Claude-संगत इंटरफ़ेस।
256K tokens · Text / Vision / Code · Prompt cache
Kimi K2.7 Code, Moonshot का ओपन-वेट फ्लैगशिप है और फिलहाल कई सार्वजनिक बेंचमार्क पर सबसे मज़बूत ओपन-सोर्स एजेंटिक मॉडल है। यह बहुत लंबे रन को बिना सूत्र खोए बनाए रखता है (Moonshot ने 12+ घंटे और 4,000+ टूल कॉल वाले बिना निगरानी के सेशन दर्ज किए हैं) और छवि व वीडियो इनपुट को नेटिव रूप से स्वीकार करता है। वेंडर-रिपोर्टेड SWE-bench Pro 58.6 तक पहुँचता है (उस बेंचमार्क पर Claude Opus 4.6 और GPT-5.4 से ऊपर), और हैलुसिनेशन दर K2.6 के ~65% से घटकर ~39% रह गई है।
वेंडर लिस्ट प्राइस $1.14 / $4.80 प्रति 1M टोकन है, ओपन वेट्स एक Modified MIT लाइसेंस के तहत आते हैं, और API, Anthropic-संगत है। जब प्रोडक्शन टूल-रूटिंग की विश्वसनीयता बेंचमार्क स्कोर से ज़्यादा मायने रखती हो तब Sonnet 4.6 चुनें, और जब लेटेंसी हावी हो तब Kimi K2.7 Code चुनें।
Kimi K2.7 Code क्या है?
जून 2026 · Moonshot की ओपन-वेट Kimi K2 सीरीज़ का शीर्ष। K2.6 और K2 Thinking का उत्तराधिकारी।
Kimi K2.7 Code, Moonshot AI का ओपन-वेट एजेंटिक मॉडल है जो जून 2026 में रिलीज़ हुआ। यह एक 1-ट्रिलियन-पैरामीटर Mixture-of-Experts (MoE) मॉडल है जिसमें प्रति टोकन 32B सक्रिय पैरामीटर हैं। इसका आर्किटेक्चर परिवार K2.6 और K2 Thinking जैसा ही है, पर एजेंटिक कोडिंग और लंबे-होराइज़न रीज़निंग में काफ़ी बढ़त के साथ।
K2.7 ने स्वतंत्र लीडरबोर्ड पर वाकई धूम मचाई। वेंडर-रिपोर्टेड स्कोर इसे SWE-bench Pro पर GPT-5.4 (xhigh) और Claude Opus 4.6 (max effort) से आगे रखते हैं, हैलुसिनेशन दर 39% के साथ (K2.6 के 65% से कम)। Artificial Analysis इसे अपने Intelligence Index पर #4 रैंक देता है। यह सबसे बेहतरीन ओपन-वेट विकल्प है।
VM0 पर यह Moonshot API key के ज़रिए डिफ़ॉल्ट मॉडल के रूप में और VM0 Managed के माध्यम से उसी ×0.3 मल्टीप्लायर पर उपलब्ध है। API, Anthropic-संगत है, इसलिए Claude के लिए लिखे गए VM0 एजेंट बिना कोड बदलाव के काम करते हैं।
Kimi K2.7 Code में क्या उल्लेखनीय है
मुख्य architecture और capability विशेषताएँ।
K2.7 एक Mixture-of-Experts मॉडल है जिसमें कुल 1T पैरामीटर और प्रति टोकन 32B सक्रिय हैं, इसके आगे 256K-टोकन का कॉन्टेक्स्ट विंडो और छवि व वीडियो में मल्टीमॉडल इनपुट (केवल टेक्स्ट आउटपुट) है। Moonshot इसे एक Agent Swarm रनटाइम के साथ जोड़ता है जो 300 सब-एजेंट और 4,000 समन्वित स्टेप तक क्षैतिज रूप से स्केल करता है, और 12 घंटे या उससे अधिक के लंबे-होराइज़न कोडिंग सेशन दर्ज कर चुका है। ओपन वेट्स को Hugging Face पर Modified MIT License के तहत प्रकाशित किया गया है।
एक नज़र में specs
Kimi K2.7 Code benchmarks
Moonshot के K2.7 रिलीज़ ब्लॉग से वेंडर-रिपोर्टेड स्कोर। स्वतंत्र तृतीय पक्ष (Artificial Analysis, TokenMix) सापेक्ष क्रम की पुष्टि करते हैं। K2.7 की हैलुसिनेशन दर K2.6 के 65% से घटकर 39% रह गई। एक महत्वपूर्ण सुरक्षा/विश्वसनीयता सुधार।
Kimi K2.7 Code pricing
Provider सूची मूल्य, प्रति 1M tokens।
Kimi K2.7 Code व्यवहार में कैसा प्रदर्शन करता है
Production agent runs से देखा गया व्यवहार।
लंबे-कॉन्टेक्स्ट रिकॉल
Built-in लाइनअप में हमारे आंतरिक मूल्यांकन के अनुसार सबसे मज़बूत लंबे-कॉन्टेक्स्ट रिकॉल। लंबे एजेंट ट्रांसक्रिप्ट में सुसंगतता बनाए रखता है, जहाँ Anthropic Sonnet भटकने लगता है।
एजेंटिक बेंचमार्क
वेंडर-रिपोर्टेड SWE-bench Pro 58.6 लेखन के समय लाइनअप में सबसे ऊँचा है। GPT-5.4 और Opus 4.6 को मात देता है।
लंबे-होराइज़न कोडिंग
4,000+ टूल कॉल पूरा करते हुए 12+ घंटे के स्वायत्त सेशन दर्ज किए गए। मॉडल वाकई बहुत लंबे रन में प्रदर्शन बनाए रखता है।
टूल उपयोग
सामान्य VM0 टूल फ़्लो में विश्वसनीय। Anthropic-संगत API का मतलब है कि Claude के लिए डिज़ाइन किए गए टूल स्कीमा सीधे काम करते हैं।
Kimi K2.7 Code के लिए सर्वश्रेष्ठ agent tasks
वह जाँच जिसमें हर पुराने थ्रेड को पढ़ना ही पड़ता है
यह पता लगाने के लिए छह महीने की Slack बातचीत खंगालना कि कोई ग्राहक क्यों छोड़ गया, किसी बार-बार आने वाले बग पैटर्न के लिए सपोर्ट-टिकट बैकलॉग को छानना, या सौ RFCs में फैली अंतर्दृष्टि को जोड़ना। K2.7 का लंबे-कॉन्टेक्स्ट रिकॉल उन ट्रांसक्रिप्ट में टिका रहता है जहाँ Anthropic Sonnet पहले के टर्न छोड़ने लगता है, और यही "पूरे ढेर को पढ़ने" वाले वर्कफ़्लो को चाहिए।
वह स्वायत्त रीफैक्टर जो रात भर चलता है
Moonshot ने एक आठ साल पुराने मैचिंग इंजन के 13-घंटे लंबे स्वायत्त रीफैक्टर को दर्ज किया है, जिसमें K2.7 ने टास्क से भटके बिना 4,000+ टूल कॉल बनाए रखे। यह वैसा रन है जहाँ ज़्यादातर मॉडल लगभग दूसरे घंटे के आसपास लक्ष्य खो देते हैं; K2.7 की लंबे-होराइज़न स्थिरता ही "शुक्रवार शाम शुरू करो, सोमवार सुबह जाँच लो" को वाकई कारगर बनाती है।
वह मल्टीमॉडल एजेंट जो स्क्रीनशॉट और क्लिप संभालता है
K2.7, MoonViT के ज़रिए छवि और वीडियो दोनों इनपुट स्वीकार करता है, जो Claude परिवार के बाहर असामान्य है। स्क्रीनशॉट-संचालित QA एजेंट, डॉक्यूमेंट-विज़न पाइपलाइन, और किसी भी ऐसे डिप्लॉयमेंट के लिए उपयोगी है जहाँ अन्यथा छवियाँ पढ़ने के लिए ही एक अलग विज़न मॉडल जोड़ना पड़ता।
Kimi K2.7 Code को कब छोड़ें
सबसे कठिन टूल-रूटिंग एज केस पर K2.7 से बचें जहाँ Sonnet 4.6 अब भी प्रोडक्शन विश्वसनीयता में आगे है, और उन पिन की गई लेगेसी वर्कफ़्लो पर जहाँ K2.6 का कम मल्टीप्लायर पहले से पर्याप्त है।
Kimi K2.7 Code बनाम अन्य models
Kimi K2.7 Code बनाम GLM-5.2
दोनों मौजूदा लागत-बचत वाले लंबे-कॉन्टेक्स्ट विकल्प हैं। Kimi K2.7 Code, Moonshot डिफ़ॉल्ट है जिसमें बेहतर मल्टीमॉडल कोडिंग फ़िट है; GLM-5.2 मौजूदा Z.AI डिफ़ॉल्ट है जिसमें बड़ा 1M-टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है।
Kimi K2.7 Code बनाम Claude Sonnet 4.6
Sonnet (×1) मल्टी-टूल अंग्रेज़ी-भाषा रूटिंग विश्वसनीयता में आगे है। K2.7 (×0.3) लागत और एजेंटिक बेंचमार्क (SWE-bench Pro) में जीतता है। इन्हें जोड़ें: जटिल टूल-रूटिंग के लिए Sonnet, लागत-संवेदनशील एजेंट काम के लिए K2.7।
Kimi K2.7 Code बनाम DeepSeek V4 Pro
DeepSeek V4 Pro सस्ता है और इसमें बड़ा 1M-टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है। Kimi K2.7 Code, मज़बूत Moonshot-नेटिव कोडिंग रूट है और इसमें विज़न इनपुट शामिल है। प्रोवाइडर फ़िट और वर्कलोड के स्वरूप के अनुसार चुनें।
निष्कर्ष: क्या आपको Kimi K2.7 Code इस्तेमाल करना चाहिए?
गंभीर एजेंट काम के लिए ओपन-वेट डिफ़ॉल्ट — लंबे-कॉन्टेक्स्ट वाला, लागत-कुशल। Sonnet 4.6 की तुलना में बची हुई कमियाँ टूल-रूटिंग विश्वसनीयता और एंटरप्राइज़ सपोर्ट हैं।
अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
Kimi K2.7 Code कब रिलीज़ हुआ?
Moonshot AI ने Kimi K2.7 Code जून 2026 में रिलीज़ किया। ओपन वेट्स को Hugging Face पर Modified MIT License के तहत प्रकाशित किया गया है।
कॉन्टेक्स्ट विंडो क्या है?
256K टोकन। K2.7 उस आकार पर रिकॉल की गुणवत्ता में अलग है, न कि कच्चे विंडो आकार में। रिकॉल ~180K से आगे गिरने लगता है (अन्य 256K मॉडल की तरह)।
क्या Kimi का उपयोग करने के लिए मुझे अपने एजेंट को फिर से लिखना होगा?
नहीं। Kimi K2.7 Code एक Anthropic-संगत API प्रदान करता है, इसलिए Claude के लिए ट्यून किए गए VM0 एजेंट बिना कोड बदलाव के काम करते हैं।
Kimi K2.7 Code की Claude Opus 4.6 से तुलना कैसी है?
एजेंटिक बेंचमार्क (वेंडर-रिपोर्टेड) पर K2.7 आगे है। SWE-bench Pro 58.6 बनाम Opus 4.6 का 53.4, टूल्स के साथ HLE 54.0 बनाम 53.0। Opus 4.6 सुरक्षा प्रोफ़ाइल और प्रोडक्शन में अंग्रेज़ी-भाषा टूल-रूटिंग विश्वसनीयता में बढ़त बनाए रखता है।
क्या K2.7 छवि इनपुट का समर्थन करता है?
हाँ। K2.7 छवि और वीडियो इनपुट स्वीकार करता है। केवल टेक्स्ट आउटपुट। मल्टीमॉडल एजेंट नेटिव रूप से काम करते हैं।
विकल्प
VM0 पर Kimi K2.7 Code का उपयोग
VM0 पर Kimi K2.7 Code तक पहुँचने के दो तरीके
VM0, Kimi K2.7 Code को VM0 credits में बिल किए जाने वाले एक Built-in model के रूप में, और Moonshot API key के साथ bring-your-own के ज़रिए समर्थन करता है। Built-in रास्ता VM0 Managed routing और नीचे समझाए गए credit multiplier का उपयोग करता है; bring-your-own रास्ता आपको सीधे upstream vendor के साथ बिल करता है और VM0 credit conversion को पूरी तरह छोड़ देता है।
VM0 की सिफ़ारिश
VM0, Kimi K2.7 Code को एक core agent model के बजाय एक cost-saving विकल्प के रूप में रखता है। इसका उपयोग गैर-core काम पर unit cost को optimise करने के लिए करें, जैसे bulk classification, pre-filters, latency-critical छोटे जवाब, या pinned legacy agents, जबकि जो steps run तय करते हैं उन पर Claude Opus 4.7, Claude Opus 4.6, या Claude Sonnet 4.6 को बनाए रखें।
Credits और ×0.3 multiplier
VM0 पर हर Built-in model की कीमत Claude Sonnet 4.6 के एक गुणक के रूप में तय की जाती है, जो ×1 credit baseline पर है। Kimi K2.7 Code, ×0.3 credits पर बिल करता है। Multiplier ही वह है जो आपके VM0 invoice पर दिखता है; ऊपर pricing table में vendor सूची मूल्य वह है जो VM0 द्वारा इसे credits में बदलने से पहले upstream provider वसूलता है।
Kimi K2.7 Code, ×0.3 पर बिल करता है, जिसका मतलब है कि यहाँ एक step की लागत Sonnet 4.6 (×1 baseline) पर समकक्ष step के केवल 0.3× credits है। यह इसे credit baseline से काफ़ी नीचे रखता है और इसे उच्च-मात्रा वाले background काम के लिए स्वाभाविक विकल्प बनाता है जहाँ peak reasoning गुणवत्ता से ज़्यादा cost-per-step मायने रखता है।
June 2026 से VM0 पर उपलब्ध।