M

Moonshot: kimi-k2.7-code:free

kimi-k2.7-code:free
262.1K kontekst235.9K wyjścieRozumowanieNarzędziaRównoległe narzędziaWizjaCacheStrukturalne
Wydano Jun 12, 2026Zaktualizowano Jun 22, 2026

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.

Tryb chatTokenizer OtherKwantyzacja fp4moonshotai/Kimi-K2.7-Code

Wszyscy dostawcy tego modelu są teraz zajęci

Każdy dostawca nadrzędny osiągnął swój limit szybkości. Model wraca automatycznie, gdy limity ustąpią, zwykle w ciągu kilku godzin. Spróbuj ponownie za chwilę albo przełącz się na inny model.

Poproś o ten model na Discordzie

Dane wejściowe wykorzystywane do własnych celów dostawców

Co najmniej jeden dostawca tego modelu wykorzystuje Twoje dane wejściowe do własnych celów, na przykład do trenowania modeli AI. Nie wprowadzaj danych osobowych osób trzecich ani danych wrażliwych. W każdej chwili możesz sprzeciwić się temu wykorzystaniu w ustawieniach konta lub przez „Zarządzaj zgodami” w czacie.

Przeczytaj politykę prywatności

Cennik

Cena wejścia
$0.00/ 1 mln tokenów
Cena wyjścia
$0.00/ 1 mln tokenów
Okno kontekstu 262.1K tokenówKompatybilne endpointy openaiDostawca Moonshot

Czas dostępności

Wydajność

Ładowanie danych wydajności...

Użycie i ranking

Ładowanie użycia...

Obsługiwane parametry

Wszyscy dostawcy = obsługiwany przez każdy upstream serwujący ten model. Niektórzy dostawcy = zależy od upstreamu obsługującego żądanie. Domyślnie = wartość wysyłana, gdy nic nie ustawisz.

ParametrDostawcyDomyślne
frequency_penaltyWszyscy dostawcyDomyślnie niewysyłany
include_reasoningWszyscy dostawcy-
logit_biasNiektórzy dostawcy-
logprobsWszyscy dostawcy-
max_tokensWszyscy dostawcy-
min_pNiektórzy dostawcy-
parallel_tool_callsNiektórzy dostawcy-
presence_penaltyWszyscy dostawcyDomyślnie niewysyłany
reasoningWszyscy dostawcy-
repetition_penaltyNiektórzy dostawcyDomyślnie niewysyłany
response_formatWszyscy dostawcy-
seedWszyscy dostawcy-
stopWszyscy dostawcy-
structured_outputsWszyscy dostawcy-
temperatureWszyscy dostawcyDomyślnie niewysyłany
tool_choiceWszyscy dostawcy-
toolsWszyscy dostawcy-
top_kWszyscy dostawcyDomyślnie niewysyłany
top_logprobsWszyscy dostawcy-
top_pWszyscy dostawcyDomyślnie niewysyłany

Często zadawane pytania

Podobne modele