Kimi K2.7 Code Fast
MODEL PROFILE模型资料Neuralwatt · 2026-06-12 发布 · kimi-k2 家族 · 开源权重 · 1 家平台收录
Kimi K2.7 Code Fast 是 kimi-k2 家族里偏向代码场景的 Fast 变体，开放权重，接受文本与图像输入，提供二十六万级 tokens 的上下文与同等长度的单次输出上限，面向需要一次读入整仓代码、又对响应速度敏感的工程团队。
模型介绍
归属于 kimi-k2 系列，命名中的 Code 指向代码与工程任务，Fast 则表示在同类能力上更强调响应速度的版本取向。它要解决的问题很具体：当代码库、依赖文档与报错信息加起来远超常规上下文长度时，普通对话模型需要反复切片、丢失跨文件引用；Kimi K2.7 Code Fast 把上下文与单次输出都拉到二十六万级 tokens，使整模块审阅、多文件改动一次性生成成为可操作的做法。能力面覆盖推理、工具调用、结构化输出与附件输入，图像模态的加入让它能直接读界面截图与架构图。权重开放意味着可以自行部署或做二次微调，但当前收录渠道有限，调用前需确认可用性与限流策略。
选型建议看重长上下文、低延迟与工具调用链路的代码工程场景可以选它；若更在意可核验跑分或极致低价，应先对比同族 Flex 版本与其他低价模型。
关键指标
适用场景
- 在 IDE 或持续集成流程中做跨文件代码审查，一次读入整模块并给出改动建议
- 依据界面截图或报错截图定位前端问题，走图像输入加代码修改的链路
- 搭建多步工具调用 Agent，处理需要结构化输出的工单分派与字段抽取
- 执行批量重构与注释补全，利用大输出上限一次生成多文件改动
- 对长篇技术文档做问答与摘要，借缓存读折扣摊薄重复提问成本
暂无：许可证、参数规模、缓存写价、温度调节（上游未公开，本站不估算）。 资料更新于 152 天前；发布 152 天。
规格与能力
上面没列到的字段延续 kimi-k2 系列的稀疏混合专家路线，Fast 后缀体现的是推理效率取向而非结构换代；具体层数、专家规模与训练细节官方披露有限，宜按定性理解。
- 结构kimi-k2 家族采用稀疏 MoE 主干配合长上下文注意力设计，使二十六万级窗口在跨文件检索与引用时仍能维持一致性。
- 能力原生支持工具调用与结构化输出，便于嵌入 Agent 与流水线；图像输入可承接截图、流程图与报错画面。
- 披露参数量、专家数量与训练数据规模均未公开，架构判断只能停留在定性层面，落地前应以发布方文档为准。
- 开源权重
- 是
- 模型家族
- kimi-k2
能力
推理工具调用结构化输出附件
同系列其他规格
| 型号 | 厂商 | 参数 | 上下文 | 输入价 | 输出价 |
|---|---|---|---|---|---|
| Kimi K2.7 Code | Moonshot AI | — | 262.1K | $0.95/M | $4/M |
| Kimi K2.7 Code Flex | Neuralwatt | — | 262.1K | $0.6175/M | $2.6/M |
| Kimi K2.7 Code HighSpeed | Moonshot AI | — | 262.1K | $1.9/M | $8/M |
| Kimi K2.7 Code Nitro | routing.run | — | 200K | $0.275/M | $1.1/M |
| Kimi K2.7 Code TEE | NanoGPT | — | 262.1K | $0.95/M | $4/M |
性能表现
本站未收录该模型的公开跑分，性能只能依据能力标签、上下文规格与同族定位做定性推断，实际编码表现需自行用业务样本验证。
- 强项代码理解与工具调用是主打方向，长上下文叠加大输出上限，适合整仓分析、批量改写与多轮工具链编排。
- 短板缺少可核验的第三方跑分，编码通过率与幻觉水平无法量化；Fast 取向通常以部分推理深度换取更低延迟。
- 适合对首字延迟敏感的编码助手、持续集成中的代码审查，以及需要反复调用工具的开发流程，比通用问答更契合。
价格与性价比
结合各平台报价与同类对比输入 0.95 美元/百万 tokens、输出 4 美元/百万 tokens、缓存读 0.095 美元/百万 tokens，缓存价约为输入价的十分之一，读写比例高的任务成本结构明显偏向输出侧。
- 定位单价在同类中处于中等偏上，输出价是输入价的四倍多，长回答与多文件生成会显著推高单次任务开销。
- 横向对比与 Kimi K2.6、Kimi K2.7 Code 同价持平；Neuralwatt 的 Flex 版本便宜约三成五，Qwen3.8 27B Flex 便宜近七成。
- 平台差价已收录渠道的输入、输出与缓存读报价完全一致，暂无跨平台价差可利用，选型时可把精力放在能力而非比价上。
- 省钱把系统提示与代码库索引放入缓存读，重复的长上下文调用可按一折计价，是压低单位成本最直接的做法。
平台报价对比
2 个来源口径| 来源 | 输入价 | 输出价 | 缓存读 | 相对输入价 |
|---|---|---|---|---|
| models.dev | $0.95/M | $4/M | $0.095/M | 0.0% |
| models.dev · neuralwatt | $0.95/M | $4/M | $0.095/M | 0.0% |
同一个模型在不同网关的报价可能不同。本页基准取官方口径 $0.95/M / $4/M（输入 / 输出，美元 / 百万 tokens），其余来源的差价在「相对输入价」列列出，供比价参考。
同类模型对比
5 条| 模型 | 上下文 | 输入价 | 输出价 | 输入价差 | AA 综合 |
|---|---|---|---|---|---|
| Kimi K2.7 Code Flex | 262.1K | $0.6175/M | $2.6/M | -35.0% | — |
| Qwen3.8 27B Flex | 262.1K | $0.2925/M | $2.08/M | -69.2% | — |
| Kimi K2.6Moonshot AI | 262.1K | $0.95/M | $4/M | 0.0% | 151.6 |
| Kimi K2.7 CodeMoonshot AI | 262.1K | $0.95/M | $4/M | 0.0% | 151.2 |
| Kimi K2.5Moonshot AI | 262.1K | $0.574/M | $3.011/M | -39.6% | 148.7 |
取上下文相近（约 0.5~2 倍）的同类主流模型；同厂商、同家族优先；价格差为相对本模型的输入价
关于 Kimi K2.7 Code Fast 的常见问题
5 条Kimi K2.7 Code Fast 的 API 价格是多少？
当前收录的官方口径价格为输入 $0.95/M、输出 $4/M、缓存读 $0.095/M，单位为美元 / 百万 tokens。不同网关可能有自己的加价与折扣，实际计费以调用平台为准。
Kimi K2.7 Code Fast 支持多长的上下文？
资料显示上下文窗口 262.1K（262,128 tokens），单次最大输出 262.1K。实际可用长度还取决于调用平台的限制。
Kimi K2.7 Code Fast 是开源模型吗？
Kimi K2.7 Code Fast 提供开源权重，可以自行下载部署。本站展示的价格是各托管平台对 API 调用的报价，自部署不计入。
Kimi K2.7 Code Fast 支持哪些能力？
按当前资料，Kimi K2.7 Code Fast 支持推理、工具调用、结构化输出、附件。输入输出模态为 文本+图片 → 文本。
Kimi K2.7 Code Fast 可以在哪些平台调用？
当前资料显示该模型被 1 家 provider 或网关收录。本站核对的数据来源包括 models.dev。收录数量只反映公开目录的部署面，不代表任何一家平台的服务质量。
使用注意
- 口径本站未收录该模型公开跑分，同族对比列表中出现的 AA 分数属于其他条目，不能直接平移到 Fast 版本上作为性能预期。
- 边界知识截止 2025-01，此后的框架与库版本需依赖检索或工具补齐；仅一家平台收录，配额与稳定性需提前确认。
资料说明
本页资料由多个公开来源交叉整理：按「官方目录 → 通用网关 → 开源仓库 → 中文资料」的优先级合并， 冲突时取优先级高的来源。价格单位是美元 / 百万 tokens，为各平台对 API 调用的报价，不含自部署成本。 资料由公开来源整理，不代表 AiTest 已对该模型或其收录中转站做过真实性、稳定性或安全检测。
本页的模型介绍、架构、性能与性价比解读为 AI 综合公开信息整理，部分未经本站逐项核实；规格、价格与跑分以本页数据字段为准。
本页资料由多个公开来源交叉整理：按「官方目录 → 通用网关 → 开源仓库 → 中文资料」的优先级合并，冲突时取优先级高的来源；价格单位为美元 / 百万 tokens。
