# Kimi 开源了 K2.7-Code 代码模型，内部跑分比上一代高 11% 到 31.5%，推理还省了 30% 的 token

> 原标题：Kimi 发布并开源最新代码模型 Kimi-K2.7-Code

- 来源：AI HOT 精选
- 发布时间：2026-06-12T10:16:02.000Z
- AX AI 日报：https://ai-daily.ax0x.ai/items/37838
- 原文：https://x.com/Kimi_Moonshot/status/2065377579130142937

## 摘要

Kimi 把最新的代码模型 K2.7-Code 开源了。跟上一代 K2.6 比，它在自家三个测试集上分数都涨了：Kimi Code Bench v2 涨了 21.8%，Program Bench 涨了 11%，MLS Bench Lite 涨了 31.5%。推理时吐出的 token 量少了 30%，相当于同样的活儿更省算力。长代码任务里，模型更听指令、...

## 推荐理由

Kimi 开源 K2.7-Code，自家三个基准分数都涨了两位数，推理 token 量还砍了 30%，成本信号很实在。但没给参数量，也没跑外部通用基准，所以分数先打个折，定在 82。国内大模型公司开源代码模型这件事本身就有竞争意义，值得关注。

## 锐评

Kimi 把新代码模型 K2.7-Code 开源了，跟上一代 K2.6 比，在自家三个测试集上分数都涨了：Kimi Code Bench v2 涨 21.8%，Program Bench 涨 11%，MLS Bench Lite 涨 31.5%。推理时吐出的 token 量少了 30%，相当于同样的活儿更省算力。长代码任务里指令遵循和端到端成功率也都有提升，还预告了一个 6 倍速模式。

这些数字看着不错，但得打个折。三个测试集全是 Kimi 自家的，没有跟外部公认的代码基准（比如 HumanEval、SWE-bench）做对比，说服力有限。正文也没披露模型参数量、训练数据规模和开源协议类型，不知道是多大体量的模型，也不知道商用有没有限制。

如果这些分数能在外部队列上复现，而且 token 节省是真的在复杂项目里成立，那对用 Kimi API 做代码生成的开发者来说挺实惠。现在缺的就是第三方验证和更透明的技术细节。