Kimi K2.7 Code

语言 Moonshot AI 部分核实 即将下线 发布于 2026年6月
  • 输入 输入模态: 文本图像视频 输出 输出模态: 文本
  • 推理
  • 工具调用
  • 结构化输出
  • 开放权重

价格

11 个渠道报价 · 按标价显示
Moonshot AI Platform(在新标签页打开) 官方 中国站 · CNY kimi-k2.7-code
条件/ 百万 tokens输入缓存读取输出
标准 ¥6.50¥1.30¥27.00

价格来源 Kimi API 开放平台:模型推理价格(在新标签页打开) (核对于 2026年11月8日)

Alibaba Cloud Model Studio(在新标签页打开) 官方 该渠道自 2026年6月15日 起提供 中国站 · CNY kimi-k2.7-code
条件/ 百万 tokens输入输出
标准 ¥6.50¥27.00

价格来源 阿里云百炼:模型价格(在新标签页打开) (核对于 2026年11月9日)

Alibaba Cloud Model Studio(在新标签页打开) 官方 该渠道自 2026年6月15日 起提供 中国站 · CNY kimi/kimi-k2.7-code
条件/ 百万 tokens输入输出
标准 ¥6.50¥27.00

价格来源 阿里云百炼:模型价格(在新标签页打开) (核对于 2026年11月9日)

Moonshot AI Platform(在新标签页打开) 官方 全球 · USD kimi-k2.7-code
条件/ 百万 tokens输入缓存读取输出
标准 $0.95$0.19$4.00

价格来源 Moonshot AI platform pricing(在新标签页打开) (核对于 2026年11月8日)

Alibaba Cloud Model Studio(在新标签页打开) 官方 该渠道自 2026年6月25日 起提供 全球 · USD 最大输出: 16.38K输入模态: 文本、图像、视频输出模态: 文本工具调用: 是结构化输出: 是上下文: 262.14K推理: 是 kimi-k2.7-code
条件/ 百万 tokens输入缓存读取缓存写入输出
标准 $0.8939$0.1788—$3.7131
显式缓存 —$0.0894$1.1174—

价格来源 Kimi K2.7 Code model(在新标签页打开) (核对于 2026年11月9日)

Alibaba Cloud Model Studio(在新标签页打开) 官方 该渠道自 2026年6月25日 起提供 国际站 · USD 最大输出: 16.38K输入模态: 文本、图像、视频输出模态: 文本工具调用: 是结构化输出: 是上下文: 262.14K推理: 是 kimi-k2.7-code
条件/ 百万 tokens输入缓存读取输出
标准 $0.95$0.19$4.00

价格来源 Alibaba Cloud Model Studio pricing(在新标签页打开) (核对于 2026年11月9日) · Kimi K2.7 Code model(在新标签页打开) (核对于 2026年11月9日)

Alibaba Cloud Model Studio(在新标签页打开) 官方 该渠道自 2026年6月25日 起提供 德国(全球调度) · 美国(全球调度) · 日本(全球调度) · USD 输入模态: 文本、图像、视频输出模态: 文本工具调用: 是结构化输出: 是上下文: 262.14K最大输出: 16.38K推理: 是 kimi-k2.7-code
条件/ 百万 tokens输入输出
标准 自 2026年10月23日 起页面不再列出 $0.894$3.713

价格来源 Alibaba Cloud Model Studio pricing(在新标签页打开) (核对于 2026年11月8日)

标准:不带任何条件的请求所付价格(即本站其他页面显示的标价)。

详细规格

可关闭推理
—
知识截止
2025年1月
许可证
Modified MIT License
模型家族
kimi-k-code
模型 ID

Moonshot AI 的页面未说明:最长输入, 推理档位, 最大思考预算, 内置工具, 别名。

本地运行

权重: moonshotai/Kimi-K2.7-Code
  • 参数 1.03T
  • 激活 32B · 专家 384(每 token 8)
  • 原生精度 BF16
  • 层数 61
  • 每 token 的 KV 缓存 69 KB
  • 配置位置数 256K (config.json max_position_embeddings)
  • API 上下文 256K (厂商 API)
我的配置 GeForce RTX 4090 24 GB · 1008 GB/s · 内存 64 GB DDR5 双通道 · 89.6 GB/s
在你的配置上 · GeForce RTX 4090
放不下 IQ4_XS (自动) 8K 上下文
权重KV 缓存运行开销可用上限
需要
≈ 534.0 GB (权重 508.1 + KV 缓存 0.5 + 开销 25.4)
可用
21.6 GB (标称的 90%)
建议
这台配置跑不动,看下面的“最低需要”
推荐精度权重8K 需要在你的配置上最长上下文
原生 BF16官方554.3 GB≈ 582.6放不下—
Q8_01016.1 GB≈ 1067.5放不下—
FP8956.4 GB≈ 1004.7放不下—
Q6_K785.4 GB≈ 825.2放不下—
Q5_K_M680.2 GB≈ 714.8放不下—
Q5_0657.5 GB≈ 690.9放不下—
Q4_K_M581.0 GB≈ 610.6放不下—
Q4_0538.0 GB≈ 565.4放不下—
IQ4_XS508.1 GB≈ 534.0放不下—
Q3_K_M质量下降明显467.4 GB≈ 491.3放不下—
IQ3_XXS质量下降明显365.8 GB≈ 384.6放不下—
Q2_K质量下降明显358.6 GB≈ 377.1放不下—
IQ2_XXS质量下降明显246.3 GB≈ 259.1放不下—

点一行换精度。“官方”是厂商自己发布的文件,大小是实际值;其余按参数量 × 每权重位数估算。

和其他配置比

每个配置各用它能跑的最高精度,点一个看细节。

最低需要(Q4_K_M · 8K):单机放不下,约需 9 张 80 GB 显卡。

运行命令

厂商没有发布这个精度的文件。可选原生精度或厂商自己的版本,或用 llama.cpp 自己量化。

微调需要多少显存
全参≈ 15305.6 GB你的配置放不下
LoRA≈ 1917.4 GB你的配置放不下
QLoRA≈ 542.7 GB你的配置放不下

batch 1、序列 2048、梯度检查点;LoRA / QLoRA 为注意力投影上的 r=16 适配器。

估算;数据来自厂商的 Hugging Face 仓库,截至 2026-11-11。 怎么估算的

引用评分

来自第三方排行榜,并非我们测得
  • Epoch Capabilities Index 151.2

    第 55 名,共 118 个上榜模型 · 置信区间 149.1–153.3

  • Epoch AI · Chess Puzzles 14%

    第 72 名,共 85 个上榜模型 · ±3.49

  • Epoch AI · FrontierMath Tier 4 v2 12.2%

    第 53 名,共 65 个上榜模型 · ±5.17

  • Epoch AI · FrontierMath Tiers 1–3 54%

    第 49 名,共 84 个上榜模型 · ±2.96

  • Epoch AI, 'Capabilities & benchmarking'. Published online at epoch.ai. Retrieved from 'https://epoch.ai/benchmarks'. Licensed CC BY 4.0. · 许可 · 数据日期 2026年10月28日至2026年11月5日
  • LiveBench (White et al.), release 2026-06-25, livebench.ai, licensed CC BY-SA 4.0. This board, adapted from it, is shared under CC BY-SA 4.0. · 许可 · 数据日期 2026年6月25日
  • LMArena (Arena), leaderboard-dataset on Hugging Face, licensed CC BY 4.0 · 许可 · 数据日期 2026年11月8日
  • 我们做的改动

厂商自报评分

由 Moonshot AI 发布,测试条件以其说明为准
基准测试设置分数
MCP-Atlasofficial config, 100 tool-call budget, 32k max tokens per step, avg of 3 runs, thinking76%
  1. 已上线 → 即将下线
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  5. 输出涨价 0% $3.713 → $3.7131 / 百万 tokens · Alibaba Cloud Model Studio
  6. 输入降价 0% $0.894 → $0.8939 / 百万 tokens · Alibaba Cloud Model Studio
  7. Alibaba Cloud Model Studio, 国际站 新增 1 项报价 缓存读取 $0.19

来源

Moonshot AI 官方政策:数据使用、隐私、条款 →

本页部分数值尚待与官方页面核对:实心圆点已核实,空心圆点尚未核实(无论是否已有来源)。 我们如何核实数据

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