2026年6月14日星期日

Kimi K2。7 Code编程模型发布 长程任务token减30% 高速版6倍速 附使用教程

Kimi推出编程特化模型K2.7 Code,非通用迭代。核心亮点:长上下文指令遵循提升21.8%,长程编程任务平均token消耗降低30%,Agent能力提升约10%,并即将推出5-6倍速高速版。需开启思考模式才能发挥性能,非编程任务建议使用K2.6。适合寻找Claude替代的国产AI编程工具用户。

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Kimi 自家编程模型更新, Kimi K2.7 Code 发布了。

它是个专为编程场景做特化的模型,不是通用模型的常规迭代。

总结下来有 5 个亮点。

① 长上下文编程场景的指令遵循能力题提升了

② 长程编程能力提升了

③ 解决过度思考的老毛病,长程编程任务平均 token 消耗降了 30%。

④ Agent 自主执行能力跟着提升

⑤ 高速版即将推出,高速版能跑到普通版的 5-6 倍

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你现在打开 Kimi Code 写代码,用的就是 Kimi K2.7 Code 模型了,支持普通版和高速版。

这篇文章手把手教你在 Kimi Code 中用上这个新模型。

现在 Claude Fable5 已经不能用了。如果研究不明白 Claude Code ,想找一个国产替代,可以收藏本文章备用。

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来看看效果

双螺旋 DNA

提示词:用 Three.js 做好多个旋转的 DNA 双螺旋,点击某一个可以查看细节,包括碱基对 A-T 红蓝、G-C 绿黄连线,深空背景加 bloom。  

3D 魔方

提示词:帮我写一个可交互 3D 魔方,能整体旋转、点击单层旋转 90°,带光照和阴影,单 HTML 文件。而且能有一个可以一键复原的按钮。

生成落地页

审美还是非常顶的,提示词:

帮我生成一个美观炫酷的落地官网。作为马斯克的 SpaceX 的官网。

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如何使用

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如果你是 Mac:

curl -fsSL https://code.kimi.com/kimi-code/install.sh | bash

如果你是 Windows:

irm https://code.kimi.com/kimi-code/install.ps1 | iex

安装完输入 kimi --version ,如果显示版本号就说明安装 ok 了。

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然后直接输入 kimi,就进入 Kimi Code 的。

我一般都是 kimi --yolo,这样就不需要来回确认了。 

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如果你发一个消息,会提示你要授权。

你只需要输入指令 /login 就行了。

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你可以选择哪种方式接入,如果是 API Key 接入就选择下面两个。
但是你要确定一下你对应的平台是哪个。
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因为我有 Kimi 的会员,所以直接选第一个。
授权成功,会显示绿色的 Logged in。
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02

来看看相关指标

1. 长上下文编程场景的指令遵循能力

这是 K2.7 Code 的核心改动点。

在一些场景下,模型需要在超长的上下文里准确理解你的意图、找到该改的地方、不破坏原有逻辑。

K2.7 Code 在这种场景下提升明显。

官方的内部基准 Kimi Code Bench v2 上,相比 K2.6 提升了 21.8%。

这是个相当可观的数字。

2. 长程编程任务

跟上面那条相关但不完全一样。

长上下文是输入长,长程任务是过程长

一个任务可能要分十几步,在这种多步骤任务里 K2.7 Code 不容易飘。

K2.7 Code 在 Program-Bench 提升 11%,在 MLS Bench Lite 提升 31.5%,MLS 是一个偏多步骤、长流程的基准。

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31.5% 这个数字,按基准测试的尺度算非常夸张了。

3. 解决过度思考老毛病

如果你是 Kimi Code 的重度用户,一定知道这个优化对应的是啥。

之前 Kimi 2.6 模型特别爱想太多,简单问题绕一大圈推理,最后答案对,但 token 烧了一大把。

token 烧得多,而且推理时间长,体感也慢。

K2.7 Code 这次专门优化了过度思考倾向,长程任务平均 token 消耗减少 30%。

4. Agent 自主执行能力跟着提升

所谓 Agent 能力,是指模型作为自主执行体,给它一个目标,它自己拆解、调用工具、跑流程的能力。

Kimi 的三个内部 Agent 基准:

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Kimi Claw 24/7 Bench、MCP Atlas、MCP Mark Verified整体提升 10% 左右

10% 听起来不算多,但 Agent 这种东西,提升 10% 可能就是能跑通和卡住要人工干预的差距。

5. 推出了 6 倍速高速版

高速版是 5-6 倍于普通版的输出速度,马上就能用上了。

这里有几点要注意的。

K2.7 Code 必须打开思考模式(Thinking)才能发挥性能。

这不是建议,是硬要求:

  • 在 Kimi API 里手动关掉 thinking → 直接报错
  • 在 Kimi Code 里手动关掉 thinking → 自动回退到 K2.6 模型

为什么?因为 K2.7 Code 的训练和推理流程跟思考模式深度耦合。

它的省 token、长程任务稳定这些优势,都是建立在 thinking 开启的基础上。

另一个就是,非编程任务还是用 K2.6

K2.7 Code 是编程特化模型,写代码强,但通用能力,比如聊天、写文案、做推理题不如 K2.6 全面。

日常用的话,写代码开 K2.7,干别的开 K2.6

体验kimi k2.7 code:https://www.kimi.com/code申请kimi k2.7 code高速版:https://www.kimi.com/code/beta

03

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