Kimi K2.7 Code: открытая модель рубит цену на ИИ-код в разы



Китайская лаборатория Moonshot AI выложила Kimi K2.7-Code — кодинг-модель в открытых весах (лицензия Modified MIT, веса лежат на Hugging Face, ~595 ГБ).
Главное — цена. Выход стоит $4 за 1 млн токенов против $25 у Claude Opus 4.8 и $50 у Claude Fable 5, а вход — всего $0.95. Это до 12 раз дешевле закрытых флагманов.
Архитектурно это Mixture-of-Experts на 1 триллион параметров, но на каждый токен активируются лишь 32 млрд (384 эксперта, 8 на токен). Контекст — 256K токенов, нативная INT4-квантизация. Отсюда и дешёвый инференс: модель можно скачать и крутить локально.
По бенчмаркам: на собственном Kimi Code Bench v2 рост +21.8% к прошлой версии K2.6, а на агентском MCP Mark Verified (81.1) она даже обходит Claude Opus 4.8 (76.4). Без прикрас — на большинстве остальных тестов K2.7 пока уступает GPT-5.5 и Opus 4.8.
Но сам тренд важнее цифр: открытые китайские модели (вслед за DeepSeek) смещают конкуренцию из «у кого бенч выше» в «у кого дешевле инференс» — и давят на маржу OpenAI и Anthropic сильнее любого рекорда.
🔗 Источник: The Decoder
🤗 Веса: Hugging Face · ⚙️ API: platform.moonshot.ai
Все пишут (пиздят друг у друга) о весах, триллионах параметров, ценах.
Никто не пишет: поставь вот так, вот такая задача, настроить тут, подкрутить тут, задача решена