Moonshot: kimi-k2.7-code:free
Kimi K2 Instruct is a large-scale Mixture-of-Experts (MoE) language model developed by Moonshot AI, featuring 1 trillion total parameters with 32 billion active per forward pass. It is optimized for agentic capabilities, including advanced tool use, reasoning, and code synthesis. Kimi K2 excels across a broad range of benchmarks, particularly in coding (LiveCodeBench, SWE-bench), reasoning (ZebraLogic, GPQA), and tool-use (Tau2, AceBench) tasks. It supports long-context inference up to 128K tokens and is designed with a novel training stack that includes the MuonClip optimizer for stable large-scale MoE training.
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Performance
Utilisation et classement
Paramètres supportés
Tous les fournisseurs = pris en charge par tous les upstreams servant ce modèle. Certains fournisseurs = dépend de l'upstream qui traite la requête. Par défaut = la valeur envoyée quand vous ne définissez rien.
| Paramètre | Fournisseurs | Par défaut |
|---|---|---|
| frequency_penalty | Tous les fournisseurs | Non envoyé par défaut |
| include_reasoning | Tous les fournisseurs | - |
| logit_bias | Certains fournisseurs | - |
| logprobs | Certains fournisseurs | - |
| max_tokens | Tous les fournisseurs | - |
| min_p | Certains fournisseurs | - |
| parallel_tool_calls | Certains fournisseurs | - |
| presence_penalty | Certains fournisseurs | Non envoyé par défaut |
| reasoning | Tous les fournisseurs | - |
| reasoning_effort | Certains fournisseurs | - |
| repetition_penalty | Certains fournisseurs | Non envoyé par défaut |
| response_format | Certains fournisseurs | - |
| seed | Certains fournisseurs | - |
| stop | Certains fournisseurs | - |
| structured_outputs | Certains fournisseurs | - |
| temperature | Certains fournisseurs | Non envoyé par défaut |
| tool_choice | Tous les fournisseurs | - |
| tools | Tous les fournisseurs | - |
| top_k | Certains fournisseurs | Non envoyé par défaut |
| top_logprobs | Certains fournisseurs | - |
| top_p | Certains fournisseurs | Non envoyé par défaut |