Kimi K2.7 Code: dasturchilar uchun yangi model

Moonshot AI o‘zining kod yozishga mo‘ljallangan flagman modeliga katta yangilanishni taqdim etdi — Kimi K2.7 Code bilan tanishing. Avvalgi versiya odatiy vazifalarni avtomatlashtirishda zo‘r deb o‘ylagan bo‘lsangiz, bu yangi versiya mezonni yanada yuqoriga ko‘taradi. Ishlab chiquvchilar uzoq davom etadigan seanslarda murakkab, ko‘p bosqichli dasturiy ta’minot muhandisligi vazifalarini hal qilishga e’tibor qaratishdi — bunda shunchaki qolip kod yozish emas, balki loyiha arxitekturasini qayta tuzish yoki murakkab xatoni real vaqt rejimida tuzatish talab etiladi.

Biz VEGA AI’da Kimi’ni allaqachon 2.7-versiyaga yangiladik. Quyida uning asosiy jihatlari bilan tanishing.

Asosiy jihatlar:

Tezroq va samaraliroq fikrlash: Yangi arxitektura K2.6 bilan taqqoslaganda fikrlash tokenlari sarfini taxminan 30% ga kamaytiradi. Model optimal yechimlarni tezroq topadi va fikrlash uchun kamroq hisoblash resurslaridan foydalanadi.
Uzoq davom etadigan muhandislik vazifalari uchun yaratilgan: Haqiqiy dasturiy ta’minot ishlab chiqish ishlari kamdan-kam hollarda bir qadamda yakunlanadi. Kimi K2.7 Code yirik kod bazalarida kontekstni saqlab turish uchun optimallashtirilgan. Katta repozitoriylarni qayta tuzish, bir nechta fayldagi mantiqni bog‘lash va bir necha bosqichli nosozliklarni tuzatish seanslarini olib borish endi uzluksiz amalga oshadi.
Kuchliroq avtonom imkoniyatlar: Inson aralashuvisiz avtonom vazifalarni bajarishni baholovchi sinovlarda model samaradorligi taxminan 10% ga oshdi. Kimi K2.7 Code vositalardan foydalanish, qadamlarni rejalashtirish va vazifalarni oxirigacha bajarishda yuqori mahoratga ega.
Tabiiy multimodallik: Python, Go va Rust’ni chuqur qo‘llab-quvvatlashdan tashqari, model tasvirlar, interfeys skrinshotlari va video ma’lumotlarini ham bevosita qayta ishlaydi hamda vizual materiallarni puxta, ishlab chiqarishga tayyor kodga aylantiradi.

Sinov natijalari

Kimi K2.7 Code avvalgi avlod bilan taqqoslab baholandi va sezilarli o‘sishni namoyish etdi:

Ichki Kimi Code Bench v2 sinovida model +21.8% ga yaxshilandi (62.0 ball, avvalgi 50.9 ballga nisbatan).

Ixtisoslashtirilgan MLS Bench Lite sinovida samaradorlik +31.5% ga oshdi.

Asosiy sinovlar bo‘yicha avtonom agent vazifalarini bajarish taxminan 10% ga yaxshilandi.

Yangi Kimi K2.7 Code endi VEGA AI’da Pro rejimida mavjud. Uni sinab ko‘ring: kod bazangizni qayta tuzing, kodni ko‘rib chiqing yoki Kimi’ning hozirgacha yaratilgan eng aqlli versiyasi yordamida ish jarayonlarini avtomatlashtiring!

Kimi K2.7 Code: dasturchilar uchun yangi model

Biz VEGA AI’da Kimi’ni allaqachon 2.7-versiyaga yangiladik. Quyida uning asosiy jihatlari bilan tanishing.

Asosiy jihatlar:

Tezroq va samaraliroq fikrlash: Yangi arxitektura K2.6 bilan taqqoslaganda fikrlash tokenlari sarfini taxminan 30% ga kamaytiradi. Model optimal yechimlarni tezroq topadi va fikrlash uchun kamroq hisoblash resurslaridan foydalanadi.
Uzoq davom etadigan muhandislik vazifalari uchun yaratilgan: Haqiqiy dasturiy ta’minot ishlab chiqish ishlari kamdan-kam hollarda bir qadamda yakunlanadi. Kimi K2.7 Code yirik kod bazalarida kontekstni saqlab turish uchun optimallashtirilgan. Katta repozitoriylarni qayta tuzish, bir nechta fayldagi mantiqni bog‘lash va bir necha bosqichli nosozliklarni tuzatish seanslarini olib borish endi uzluksiz amalga oshadi.
Kuchliroq avtonom imkoniyatlar: Inson aralashuvisiz avtonom vazifalarni bajarishni baholovchi sinovlarda model samaradorligi taxminan 10% ga oshdi. Kimi K2.7 Code vositalardan foydalanish, qadamlarni rejalashtirish va vazifalarni oxirigacha bajarishda yuqori mahoratga ega.
Tabiiy multimodallik: Python, Go va Rust’ni chuqur qo‘llab-quvvatlashdan tashqari, model tasvirlar, interfeys skrinshotlari va video ma’lumotlarini ham bevosita qayta ishlaydi hamda vizual materiallarni puxta, ishlab chiqarishga tayyor kodga aylantiradi.

Sinov natijalari

Kimi K2.7 Code avvalgi avlod bilan taqqoslab baholandi va sezilarli o‘sishni namoyish etdi:

Ichki Kimi Code Bench v2 sinovida model +21.8% ga yaxshilandi (62.0 ball, avvalgi 50.9 ballga nisbatan).

Ixtisoslashtirilgan MLS Bench Lite sinovida samaradorlik +31.5% ga oshdi.

Asosiy sinovlar bo‘yicha avtonom agent vazifalarini bajarish taxminan 10% ga yaxshilandi.