Kimi K2.7 Code
MoonshotAI: Kimi K2.7 Code是月之暗面（Moonshot AI）Kimi K2系列中专注于代码开发的模型，专为可靠完成长上下文下的端到端编程任务而打造，采用原生多模态混合专家架构，能够适配各类复杂编程场景的需求，为开发者提供高效的代码处理与生成支持。
上下文 262K会用工具结构化输出深度推理能看图
适合做什么
根据公开评测与能力标签，一句话帮你判断用途
整体来看，日常编程和脚本任务比较稳；还能看图一起分析。
- 长文友好：一次塞很多资料也不容易“忘前面”
- 回答前会强制深度思考，复杂题更稳，但可能更慢更贵
实力怎么样
Artificial Analysis 公开指数，分数越高越好，大约按 0–100 理解
综合智能
常识、推理、知识问答这类“脑子够不够用”
43 一般
评测榜第 33 名 / 123写代码
写程序、改 bug、读仓库时的表现
60.8 不错
评测榜第 31 名 / 123当助手干活
多步骤任务、工具调用、把事情办完的能力
30.3 一般
评测榜第 40 名 / 123大概要花多少钱
按每百万 tokens 计价（约等于几十万到上百万汉字量级）
读入内容
$0.660/M
你把资料/问题喂给模型的费用
写出回答
$3.40/M
模型生成回复的费用，通常更贵
重复内容缓存
$0.180/M
相同上下文再次命中时更便宜
举个例子：读进约 50 万 tokens、写出约 5 万 tokens，大约花费 $0.50（按公开标价估算）。
能处理什么
输入、输出与常见能力开关
能看懂
文本图像
能产出
文本
还会这些
工具调用JSON / 结构化指定输出格式推理参数可见思考过程
怎么思考
推理模式决定它会不会先“慢慢想再答”
这是一台“先想清楚再开口”的模型。
- 必须先思考再回答，关闭不了——难题更稳，简单题也可能偏慢
- 支持把思考过程一并返回，方便排查它怎么想的
对战表现
Design Arena：模型两两对比时的相对强弱
| 分类 | 相对实力 | 胜率 | 场次 |
|---|---|---|---|
| agenticgamedev | 1126 | 43.1% | - |
| androidnative | 1159 | 46.3% | - |
| fullstack | 1198 | 52.3% | - |
| godotgamedev | 1183 | 49.3% | - |
| htmlslides | 1216 | 53.9% | - |
| mobileapps | 1193 | 49.5% | - |
| python-pptxslides | 1168 | 44.4% | - |
| webapps | 1205 | 47.5% | - |
| 3d | 1285 | 52% | - |
| asciiart | 1241 | 52.3% | - |
| codecategories | 1281 | 52% | - |
| dataviz | 1243 | 49.9% | - |
| gamedev | 1252 | 49.6% | - |
| svg | 1219 | 48.3% | - |
| uicomponent | 1293 | 53.5% | - |
| website | 1289 | 53.4% | - |
近期有多热
OpenRouter 日调用量