Kimi K2.7 Code
- 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)
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)
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)
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)
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)
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)
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)
- 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_0 | 1016.1 GB | ≈ 1067.5 | ✕放不下 | — |
| FP8 | 956.4 GB | ≈ 1004.7 | ✕放不下 | — |
| Q6_K | 785.4 GB | ≈ 825.2 | ✕放不下 | — |
| Q5_K_M | 680.2 GB | ≈ 714.8 | ✕放不下 | — |
| Q5_0 | 657.5 GB | ≈ 690.9 | ✕放不下 | — |
| Q4_K_M | 581.0 GB | ≈ 610.6 | ✕放不下 | — |
| Q4_0 | 538.0 GB | ≈ 565.4 | ✕放不下 | — |
| IQ4_XS | 508.1 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
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-Atlas | official config, 100 tool-call budget, 32k max tokens per step, avg of 3 runs, thinking | 76% |
资讯
全部资讯 →- 2026年10月10日价格 Alibaba Qwen 调整 Kimi K2.7 Code 价格 Kimi K2.7 Code(Alibaba Cloud Model Studio,USD):输入 $0.894 → $0.8939,输出 $3.713 → $3.7131,每百万 tokens。
变更
全部变更 →- 已上线 → 即将下线
- Alibaba Cloud Model Studio, 中国站 上线报价 输入 ¥6.50 · 输出 ¥27.00
- Alibaba Cloud Model Studio, 中国站 上线报价 输入 ¥6.50 · 输出 ¥27.00
- Cloudflare Workers AI 上线报价 输入 $0.95 · 缓存读取 $0.19 · 输出 $4.00
- 输出涨价 0% $3.713 → $3.7131 / 百万 tokens · Alibaba Cloud Model Studio
- 输入降价 0% $0.894 → $0.8939 / 百万 tokens · Alibaba Cloud Model Studio
- Alibaba Cloud Model Studio, 国际站 新增 1 项报价 缓存读取 $0.19
来源
- moonshotai/Kimi-K2.7-Code model card(在新标签页打开) huggingface.co · 核对于 2026年11月6日
- Moonshot AI platform pricing(在新标签页打开) platform.moonshot.ai · 核对于 2026年11月8日
- Kimi API 开放平台:模型推理价格(在新标签页打开) platform.moonshot.cn · 核对于 2026年11月8日
- 硅基流动:模型价格(在新标签页打开) siliconflow.cn · 核对于 2026年11月8日
- Kimi API models overview(在新标签页打开) platform.kimi.ai · 核对于 2026年11月8日
- Kimi API structured output(在新标签页打开) platform.kimi.ai · 核对于 2026年11月8日
- Kimi API responses reference(在新标签页打开) platform.kimi.ai · 核对于 2026年11月8日
- Kimi platform changelog(在新标签页打开) platform.kimi.ai · 核对于 2026年11月9日
- models.dev: kimi-k2.7-code (community data, MIT)(在新标签页打开) github.com · 核对于 2026年9月30日
- Kimi K2.7 Code - Kimi API Platform(在新标签页打开) platform.kimi.ai · 核对于 2026年11月6日
- Kimi K2.7 Code model(在新标签页打开) alibabacloud.com · 核对于 2026年11月9日
- Explore Qwen3, Wan2.6 & Latest Models on Model Studio - Alibaba Cloud Model Studio - Alibaba Cloud_Alibaba Cloud Model Studio(Model Studio) - Alibaba Cloud Model Studio - Alibaba Cloud Documentation Center(在新标签页打开) alibabacloud.com · 核对于 2026年11月11日
- Cloudflare Workers AI pricing(在新标签页打开) developers.cloudflare.com · 核对于 2026年11月7日
- 阿里云百炼:模型价格(在新标签页打开) help.aliyun.com · 核对于 2026年11月9日
- 模型上下架与更新-大模型服务平台百炼-阿里云_大模型服务平台百炼(Model Studio)-大模型服务平台百炼(Model Studio)-阿里云帮助中心(在新标签页打开) help.aliyun.com · 核对于 2026年11月4日
- moonshotai/Kimi-K2.7-Code model card(在新标签页打开) huggingface.co · 核对于 2026年11月5日
- moonshotai/Kimi-K2.7-Code config.json(在新标签页打开) huggingface.co · 核对于 2026年11月6日
- moonshotai/Kimi-K2.7-Code files(在新标签页打开) huggingface.co · 核对于 2026年11月6日
- moonshotai/Kimi-K2.7-Code README.md(在新标签页打开) huggingface.co · 核对于 2026年11月4日
- Alibaba Cloud Model Studio pricing(在新标签页打开) alibabacloud.com · 核对于 2026年11月8日
- Text generation models - Qwen, DeepSeek, GLM | Model Studio - Alibaba Cloud Model Studio - Alibaba Cloud Documentation Center(在新标签页打开) docs.modelstudio.console.alibabacloud.com · 核对于 2026年11月1日
- Alibaba Cloud Model Studio pricing(在新标签页打开) alibabacloud.com · 核对于 2026年11月9日
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