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Kimi K2.7 CodeOPEN
Kimi K2.7 Code (Moonshot AI): Live-API-Preise, Kontextfenster und die besten Open-Source-Alternativen, täglich verfolgt von OpenSourceAI.tech.
Preise aktualisieren sich automatisch — stündlich überprüft gegen die Preisliste der Anbieter.
Benchmarks & Leistung
Unabhängige Benchmark-Ergebnisse für Kimi K2.7 Code, gemessen von Artificial Analysis. Höher ist besser.
Für dasselbe Budget bietet Kimi K2.7 Code 4-mal mehr Leistung. Open Weights bedeuten auch, dass Sie es selbst hosten können und nichts pro Token zahlen müssen.
Über dieses Modell
Kimi K2.7 Code ist ein Open-Weight-AI-Modell von Moonshot AI. Sie können es kostenlos herunterladen und selbst hosten; die untenstehenden Preise sind Listenpreise für gehostete APIs, die stündlich verfolgt werden, wenn Sie Bequemlichkeit gegenüber Selbsthosting bevorzugen.
Häufig gestellte Fragen
Was ist Kimi K2.7 Code?
Kimi K2.7 Code ist ein KI-Sprachmodell von Moonshot AI. Es hat offene Gewichte: Sie können es herunterladen und kostenlos auf Ihrer eigenen Hardware ausführen. Es erzielt 41.9 im Artificial Analysis Intelligenzindex.
Ist Kimi K2.7 Code kostenlos?
Die Gewichte sind kostenlos und offen — Sie können Kimi K2.7 Code selbst hosten und zahlen nichts pro Token. Wenn Sie eine gehostete API bevorzugen, liegen die Listenpreise bei $0.73 pro Million Eingabetokens und $3.5 pro Million Ausgabetokens.
Wofür ist Kimi K2.7 Code gut?
Unabhängige Benchmarks von Artificial Analysis geben ihm GPQA 89.6%, Humanity's Last Exam 32.8%, Long Context Reasoning 66.3%, SciCode 47.5%, IFBench 63.1%, τ²-Bench 90.1%, τ-Bench Banking 18.1%, Terminal-Bench 67.4%, Terminal-Bench Hard 44.7%. Es wird besonders verwendet für Code-Generierung.
Wie schnell ist Kimi K2.7 Code?
Es generiert etwa 36.2 Tokens pro Sekunde, mit einer Median 1.34s Verzögerung vor dem ersten Token. Unabhängig von Artificial Analysis gemessen.
Kann ich Kimi K2.7 Code selbst hosten?
Ja. Kimi K2.7 Code hat offene Gewichte, sodass Sie es herunterladen und auf Ihrer eigenen GPU oder Ihrem Server mit Tools wie Ollama, vLLM oder llama.cpp ausführen können — ohne Kosten pro Token.
Open-Source-Alternativen
Je nach Arbeitslast kann ein Open-Weight-Modell, das Sie selbst hosten können, die Kosten drastisch senken oder die Preisgestaltung pro Token vollständig entfernen. Unsere Vergleichsseiten stellen dieses Modell neben die stärksten Open-Source-Kandidaten.