What is Kimi-K2.7-Code designed for?

Kimi-K2.7-Code è un grande modello linguistico specializzato nel coding, ottimizzato per l'ingegneria del software basata su agenti, la comprensione del codice a livello di repository e workflow di sviluppo lunghi e a più fasi.

How does Kimi-K2.7-Code improve over Kimi-K2.6?

Secondo Moonshot AI, K2.7-Code migliora i punteggi nei benchmark in diverse valutazioni di coding, riducendo al contempo l'uso dei token di ragionamento di circa il 30%, rendendo più efficienti le attività di coding di lunga durata.

Can I use Kimi-K2.7-Code with existing OpenAI-compatible tools?

Sì. La piattaforma Kimi Code espone endpoint API compatibili con OpenAI e con Anthropic, consentendo a molti strumenti di coding esistenti di integrarsi con modifiche minime.

What API model ID should developers use?

CometAPI consiglia di usare l'identificatore di modello stabile `kimi-for-coding`, che mappa automaticamente alla versione più recente del modello di coding nel backend.

Is Kimi-K2.7-Code suitable for AI coding agents?

Sì. Il modello è specificamente ottimizzato per workflow in stile agent che includono modifica di file, esecuzione di comandi, gestione di contesti lunghi e completamento iterativo delle attività.

Does Kimi-K2.7-Code support self-hosting?

Sì. Moonshot AI ha rilasciato Kimi-K2.7-Code come modello a pesi aperti sotto una Licenza MIT modificata, consentendo distribuzione e sperimentazione da parte della community.

How does Kimi-K2.7-Code perform on coding benchmarks?

I risultati riportati dal fornitore mostrano miglioramenti di +21.8% su Kimi Code Bench v2, +11.0% su Program Bench e +31.5% su MLS Bench Lite rispetto a K2.6.

When should I choose Kimi-K2.7-Code instead of a general-purpose model?

Kimi-K2.7-Code è una scelta solida quando il carico di lavoro coinvolge coding a livello di repository, agenti software di IA, integrazione con IDE o attività di ingegneria su più file, dove le capacità di coding specializzate contano più di un'ampia conversazione generica.

API Kimi K2.7 Code Conveniente | text-to-text

Specifiche tecniche di Kimi K2.7 Code

Specifica	Dettagli
Model Name	Kimi K2.7 Code
Model ID	kimi-k2.7-code
Provider	Moonshot AI
Model Family	Kimi K2
Model Type	Modello linguistico di grandi dimensioni focalizzato sulla programmazione
Architecture	Mixture-of-Experts (MoE)
Total Parameters	1 trilione (dichiarati dal fornitore)
Active Parameters	32 miliardi (dichiarati dal fornitore)
Input Types	Testo
Output Types	Testo
Context Window	256K token
Reasoning Modes	Ragionamento a più passaggi per flussi di lavoro di programmazione
Tool Support	Flussi di lavoro per agenti supportati; specifiche complete non divulgate pubblicamente
Function Calling	Non divulgato pubblicamente
API Compatibility	Disponibile tramite CometAPI

Che cos'è Kimi K2.7 Code?

Kimi K2.7 Code è un modello linguistico specializzato nella programmazione sviluppato da Moonshot AI come parte della famiglia Kimi K2. Il modello è rivolto a casi d’uso di ingegneria del software professionale che richiedono generazione di codice accurata, comprensione di contesti lunghi e risoluzione iterativa dei problemi.

La filosofia progettuale di K2.7 Code punta a consentire agli sviluppatori di lavorare con progetti completi anziché frammenti isolati. Supportando contesti estremamente ampi, il modello può analizzare contemporaneamente decisioni architetturali, dettagli di implementazione, suite di test e documentazione.

All’interno dell’ecosistema Moonshot AI, Kimi K2.7 Code ricopre il ruolo di modello ad alta capacità per la produttività degli sviluppatori, i sistemi agent e l’automazione ingegneristica a livello enterprise.

Caratteristiche principali di Kimi K2.7 Code

1. Comprensione di repository con contesto esteso

La finestra di contesto da 256K token consente agli sviluppatori di fornire in un’unica sessione repository di grandi dimensioni, documentazione API, note architetturali e materiali di supporto.

2. Ottimizzazione incentrata sulla programmazione

A differenza dei modelli conversazionali generali, K2.7 Code dà priorità alle attività di ingegneria del software tra cui implementazione, debug, refactoring e spiegazione.

3. Efficienza Mixture-of-Experts

Moonshot AI riporta che il modello attiva solo un sottoinsieme dei parametri totali durante l’inferenza, bilanciando capacità ed efficienza computazionale.

4. Supporto ai flussi di lavoro per agenti

K2.7 Code è progettato per supportare flussi di lavoro di programmazione iterativi in cui pianificazione, esecuzione, validazione e revisione avvengono su più passaggi.

5. Ragionamento su più file

Gli sviluppatori possono analizzare dipendenze e interazioni tra componenti distribuiti in grandi progetti.

Prestazioni nei benchmark di Kimi K2.7 Code

Al momento della stesura, la copertura di benchmark indipendenti per Kimi K2.7 Code rimane limitata.

Moonshot AI ha pubblicato i seguenti miglioramenti rispetto alle versioni precedenti di Kimi:

Benchmark	Miglioramento riportato
Kimi Code Bench v2	+21.8%
Program Bench	+11.0%
MLS Bench Lite	+31.5%

Questi valori provengono da comunicazioni del fornitore e vanno interpretati come risultati dichiarati dal fornitore, non come classifiche verificate in modo indipendente.

Significato dei benchmark

I miglioramenti riportati suggeriscono che Kimi K2.7 Code si concentri su risultati pratici di programmazione piuttosto che su prestazioni conversazionali generali. I progressi nelle valutazioni orientate alla programmazione possono tradursi in migliore comprensione dei repository, maggiore accuratezza d’implementazione e produttività nell’ingegneria del software.

Kimi K2.7 Code vs Modelli simili

Modello	Finestra di contesto	Focus principale	Punti di forza	Casi d'uso ideali
Kimi K2.7 Code	256K	Programmazione	Flussi di lavoro di ingegneria con contesto esteso	Agenti di programmazione e analisi di repository
Claude Code Models	Ampia	Programmazione e ragionamento	Ottime capacità di seguire istruzioni	Assistenti di programmazione per l'enterprise
GPT Coding Models	Ampia	Generale + programmazione	Ampio supporto dell'ecosistema	Applicazioni e integrazioni in produzione
DeepSeek Coding Models	Ampia	Efficienza nella programmazione	Distribuzioni open competitive	Team di ingegneria attenti ai costi

Sintesi del confronto

Kimi K2.7 Code si differenzia per la combinazione di elaborazione con contesto esteso e specializzazione nella programmazione. Le organizzazioni che danno priorità alla comprensione su scala repository e ai flussi di lavoro per agenti possono beneficiare della sua architettura, mentre i team che cercano capacità multimodali più ampie possono preferire alternative più generaliste.

Limitazioni note

I limiti massimi di token in output non sono stati divulgati pubblicamente.
La validazione indipendente dei benchmark resta limitata.
La documentazione pubblica non specifica il comportamento di function calling.
Le capacità di visione, audio e video non sono state documentate.
Le caratteristiche prestazionali al di fuori dei compiti di programmazione sono meno consolidate.
Le linee guida per la distribuzione enterprise restano relativamente limitate rispetto a ecosistemi più maturi.

Come usare l'API di Kimi K2.7 Code su CometAPI

Passaggio 1: ottieni la tua chiave API

Crea o accedi al tuo account CometAPI e genera una chiave API. Verifica che l’identificatore del modello più recente supportato sia:

kimi-k2.7-code

Esamina la documentazione corrente degli endpoint prima della distribuzione per confermare i requisiti di compatibilità.

Passaggio 2: testa il modello

Inizia con prompt di sviluppo realistici che riflettano il tuo ambiente di produzione.

Gli scenari di esempio includono:

Refactoring di un modulo legacy.
Revisione di una pull request.
Generazione di test unitari.
Spiegazione dell'architettura del repository.
Implementazione di funzionalità a partire da specifiche.

Testare su carichi di lavoro rappresentativi fornisce una comprensione più chiara del comportamento del modello rispetto a esempi sintetici.

Passaggio 3: integra in produzione

Quando supportato dal tuo ambiente, utilizza pattern di SDK compatibili con OpenAI per accelerare l’adozione.

Le raccomandazioni per la produzione includono:

Abilita le risposte in streaming per migliorare l'esperienza utente.
Implementa nuovi tentativi con backoff esponenziale.
Mantieni il logging di richieste e risposte.
Convalida il codice generato prima dell'esecuzione.
Introduci una revisione umana per i flussi di lavoro critici.
Monitora le metriche di qualità utilizzando compiti di ingegneria rappresentativi.

Kimi K2.7 Code è particolarmente adatto a sistemi di sviluppo agentici in cui pianificazione, implementazione, verifica e iterazione avvengono continuamente lungo l’intero ciclo di vita del software.

Prezzi per Kimi K2.7 Code

Esplora i prezzi competitivi per Kimi K2.7 Code, progettato per adattarsi a vari budget e necessità di utilizzo. I nostri piani flessibili garantiscono che paghi solo per quello che usi, rendendo facile scalare man mano che i tuoi requisiti crescono. Scopri come Kimi K2.7 Code può migliorare i tuoi progetti mantenendo i costi gestibili.

Prezzo Comet (USD / M Tokens)	Prezzo Ufficiale (USD / M Tokens)	Sconto
Ingresso:$0.76/M Uscita:$3.19998/M	Ingresso:$0.95/M Uscita:$3.999975/M	-20%

Codice di esempio e API per Kimi K2.7 Code

Accedi a codice di esempio completo e risorse API per Kimi K2.7 Code per semplificare il tuo processo di integrazione. La nostra documentazione dettagliata fornisce una guida passo dopo passo, aiutandoti a sfruttare appieno il potenziale di Kimi K2.7 Code nei tuoi progetti.

Python
JavaScript
Curl

import base64
import json
import os
import subprocess
import tempfile
from pathlib import Path

from openai import OpenAI

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"
MODEL = "kimi-k2.7-code"
VIDEO_PATH = os.environ.get("KIMI_VIDEO_PATH") or str(Path.home() / "Downloads" / "test_video.mp4")

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)

tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "watch_video_clip",
            "description": "Watch a video file or a sub-clip of it. If start_time and end_time are not provided, the entire video will be returned.",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "path": {
                        "type": "string",
                        "description": "The path to the video file to watch",
                    },
                    "start_time": {
                        "type": "number",
                        "description": "The start time of the clip in seconds (optional, defaults to 0)",
                    },
                    "end_time": {
                        "type": "number",
                        "description": "The end time of the clip in seconds (optional, defaults to end of video)",
                    },
                },
                "required": ["path"],
            },
        },
    }
]

def video_block(path):
    suffix = Path(path).suffix.lstrip(".") or "mp4"
    with open(path, "rb") as video_file:
        video_base64 = base64.b64encode(video_file.read()).decode("utf-8")
    return {"type": "video_url", "video_url": {"url": f"data:video/{suffix};base64,{video_base64}"}}

def watch_video_clip(path, start_time=None, end_time=None):
    video_path = Path(path).expanduser()
    if not video_path.exists():
        raise FileNotFoundError(f"Video file not found: {video_path}")

    if start_time is None and end_time is None:
        return [
            video_block(video_path),
            {"type": "text", "text": f"Full video: {video_path.name}"},
        ]

    probe = subprocess.run(
        ["ffprobe", "-v", "quiet", "-print_format", "json", "-show_format", str(video_path)],
        capture_output=True,
        text=True,
        check=True,
    )
    duration = float(json.loads(probe.stdout)["format"]["duration"])
    start_time = start_time or 0
    end_time = end_time or duration
    clip_duration = end_time - start_time

    with tempfile.NamedTemporaryFile(suffix=video_path.suffix or ".mp4", delete=False) as tmp:
        tmp_path = tmp.name

    try:
        subprocess.run(
            [
                "ffmpeg",
                "-y",
                "-ss",
                str(start_time),
                "-i",
                str(video_path),
                "-t",
                str(clip_duration),
                "-c:v",
                "libx264",
                "-c:a",
                "aac",
                "-preset",
                "fast",
                "-crf",
                "23",
                "-movflags",
                "+faststart",
                "-loglevel",
                "error",
                tmp_path,
            ],
            check=True,
        )
        return [
            video_block(tmp_path),
            {"type": "text", "text": f"Clip from {video_path.name}: {start_time}s - {end_time}s"},
        ]
    finally:
        os.unlink(tmp_path)

def agent_loop(user_message):
    messages = [
        {
            "role": "system",
            "content": "You are a video analysis assistant. Use watch_video_clip to examine specific portions of videos.",
        },
        {"role": "user", "content": user_message},
    ]

    while True:
        response = client.chat.completions.create(
            model=MODEL,
            messages=messages,
            tools=tools,
            tool_choice="auto",
        )
        message = response.choices[0].message
        messages.append(message.model_dump(exclude_none=True))

        if not message.tool_calls:
            return message.content or response.model_dump_json(indent=2)

        for tool_call in message.tool_calls:
            if tool_call.function.name != "watch_video_clip":
                continue
            args = json.loads(tool_call.function.arguments or "{}")
            messages.append(
                {
                    "role": "tool",
                    "tool_call_id": tool_call.id,
                    "content": watch_video_clip(
                        args["path"],
                        start_time=args.get("start_time"),
                        end_time=args.get("end_time"),
                    ),
                }
            )

if __name__ == "__main__":
    if not Path(VIDEO_PATH).expanduser().exists():
        raise SystemExit(f"Set KIMI_VIDEO_PATH to a local video file before running this example: {VIDEO_PATH}")
    answer = agent_loop(f"Analyze what happens between seconds 8-13 in {VIDEO_PATH}")
    print(answer)

Python Code Example

import base64
import json
import os
import subprocess
import tempfile
from pathlib import Path

from openai import OpenAI

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"
MODEL = "kimi-k2.7-code"
VIDEO_PATH = os.environ.get("KIMI_VIDEO_PATH") or str(Path.home() / "Downloads" / "test_video.mp4")

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)

tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "watch_video_clip",
            "description": "Watch a video file or a sub-clip of it. If start_time and end_time are not provided, the entire video will be returned.",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "path": {
                        "type": "string",
                        "description": "The path to the video file to watch",
                    },
                    "start_time": {
                        "type": "number",
                        "description": "The start time of the clip in seconds (optional, defaults to 0)",
                    },
                    "end_time": {
                        "type": "number",
                        "description": "The end time of the clip in seconds (optional, defaults to end of video)",
                    },
                },
                "required": ["path"],
            },
        },
    }
]


def video_block(path):
    suffix = Path(path).suffix.lstrip(".") or "mp4"
    with open(path, "rb") as video_file:
        video_base64 = base64.b64encode(video_file.read()).decode("utf-8")
    return {"type": "video_url", "video_url": {"url": f"data:video/{suffix};base64,{video_base64}"}}


def watch_video_clip(path, start_time=None, end_time=None):
    video_path = Path(path).expanduser()
    if not video_path.exists():
        raise FileNotFoundError(f"Video file not found: {video_path}")

    if start_time is None and end_time is None:
        return [
            video_block(video_path),
            {"type": "text", "text": f"Full video: {video_path.name}"},
        ]

    probe = subprocess.run(
        ["ffprobe", "-v", "quiet", "-print_format", "json", "-show_format", str(video_path)],
        capture_output=True,
        text=True,
        check=True,
    )
    duration = float(json.loads(probe.stdout)["format"]["duration"])
    start_time = start_time or 0
    end_time = end_time or duration
    clip_duration = end_time - start_time

    with tempfile.NamedTemporaryFile(suffix=video_path.suffix or ".mp4", delete=False) as tmp:
        tmp_path = tmp.name

    try:
        subprocess.run(
            [
                "ffmpeg",
                "-y",
                "-ss",
                str(start_time),
                "-i",
                str(video_path),
                "-t",
                str(clip_duration),
                "-c:v",
                "libx264",
                "-c:a",
                "aac",
                "-preset",
                "fast",
                "-crf",
                "23",
                "-movflags",
                "+faststart",
                "-loglevel",
                "error",
                tmp_path,
            ],
            check=True,
        )
        return [
            video_block(tmp_path),
            {"type": "text", "text": f"Clip from {video_path.name}: {start_time}s - {end_time}s"},
        ]
    finally:
        os.unlink(tmp_path)


def agent_loop(user_message):
    messages = [
        {
            "role": "system",
            "content": "You are a video analysis assistant. Use watch_video_clip to examine specific portions of videos.",
        },
        {"role": "user", "content": user_message},
    ]

    while True:
        response = client.chat.completions.create(
            model=MODEL,
            messages=messages,
            tools=tools,
            tool_choice="auto",
        )
        message = response.choices[0].message
        messages.append(message.model_dump(exclude_none=True))

        if not message.tool_calls:
            return message.content or response.model_dump_json(indent=2)

        for tool_call in message.tool_calls:
            if tool_call.function.name != "watch_video_clip":
                continue
            args = json.loads(tool_call.function.arguments or "{}")
            messages.append(
                {
                    "role": "tool",
                    "tool_call_id": tool_call.id,
                    "content": watch_video_clip(
                        args["path"],
                        start_time=args.get("start_time"),
                        end_time=args.get("end_time"),
                    ),
                }
            )


if __name__ == "__main__":
    if not Path(VIDEO_PATH).expanduser().exists():
        raise SystemExit(f"Set KIMI_VIDEO_PATH to a local video file before running this example: {VIDEO_PATH}")
    answer = agent_loop(f"Analyze what happens between seconds 8-13 in {VIDEO_PATH}")
    print(answer)

JavaScript Code Example

import { execFileSync } from "node:child_process";
import fs from "node:fs";
import os from "node:os";
import path from "node:path";
import OpenAI from "openai";

// Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
const COMETAPI_KEY = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1";
const MODEL = "kimi-k2.7-code";
const VIDEO_PATH = process.env.KIMI_VIDEO_PATH || path.join(os.homedir(), "Downloads", "test_video.mp4");

const client = new OpenAI({
  apiKey: COMETAPI_KEY,
  baseURL: BASE_URL,
});

const tools = [
  {
    type: "function",
    function: {
      name: "watch_video_clip",
      description:
        "Watch a video file or a sub-clip of it. If start_time and end_time are not provided, the entire video will be returned.",
      parameters: {
        type: "object",
        properties: {
          path: {
            type: "string",
            description: "The path to the video file to watch",
          },
          start_time: {
            type: "number",
            description: "The start time of the clip in seconds (optional, defaults to 0)",
          },
          end_time: {
            type: "number",
            description: "The end time of the clip in seconds (optional, defaults to end of video)",
          },
        },
        required: ["path"],
      },
    },
  },
];

function videoBlock(videoPath) {
  const suffix = path.extname(videoPath).slice(1) || "mp4";
  const videoBase64 = fs.readFileSync(videoPath).toString("base64");
  return { type: "video_url", video_url: { url: `data:video/${suffix};base64,${videoBase64}` } };
}

function watchVideoClip(videoPath, startTime = null, endTime = null) {
  const resolvedPath = path.resolve(videoPath.replace(/^~(?=$|\/|\\)/, os.homedir()));
  if (!fs.existsSync(resolvedPath)) {
    throw new Error(`Video file not found: ${resolvedPath}`);
  }

  if (startTime === null && endTime === null) {
    return [videoBlock(resolvedPath), { type: "text", text: `Full video: ${path.basename(resolvedPath)}` }];
  }

  const probe = execFileSync("ffprobe", ["-v", "quiet", "-print_format", "json", "-show_format", resolvedPath], {
    encoding: "utf8",
  });
  const duration = Number(JSON.parse(probe).format.duration);
  const start = startTime ?? 0;
  const end = endTime ?? duration;
  const tempDir = fs.mkdtempSync(path.join(os.tmpdir(), "kimi-video-"));
  const tempPath = path.join(tempDir, `clip${path.extname(resolvedPath) || ".mp4"}`);

  try {
    execFileSync("ffmpeg", [
      "-y",
      "-ss",
      String(start),
      "-i",
      resolvedPath,
      "-t",
      String(end - start),
      "-c:v",
      "libx264",
      "-c:a",
      "aac",
      "-preset",
      "fast",
      "-crf",
      "23",
      "-movflags",
      "+faststart",
      "-loglevel",
      "error",
      tempPath,
    ]);

    return [
      videoBlock(tempPath),
      { type: "text", text: `Clip from ${path.basename(resolvedPath)}: ${start}s - ${end}s` },
    ];
  } finally {
    fs.rmSync(tempDir, { recursive: true, force: true });
  }
}

async function agentLoop(userMessage) {
  const messages = [
    {
      role: "system",
      content: "You are a video analysis assistant. Use watch_video_clip to examine specific portions of videos.",
    },
    { role: "user", content: userMessage },
  ];

  while (true) {
    const response = await client.chat.completions.create({
      model: MODEL,
      messages,
      tools,
      tool_choice: "auto",
    });
    const message = response.choices[0].message;
    messages.push(message);

    if (!message.tool_calls?.length) {
      return message.content || JSON.stringify(response, null, 2);
    }

    for (const toolCall of message.tool_calls) {
      if (toolCall.function.name !== "watch_video_clip") continue;
      const args = JSON.parse(toolCall.function.arguments || "{}");
      messages.push({
        role: "tool",
        tool_call_id: toolCall.id,
        content: watchVideoClip(args.path, args.start_time, args.end_time),
      });
    }
  }
}

if (!fs.existsSync(path.resolve(VIDEO_PATH.replace(/^~(?=$|\/|\\)/, os.homedir())))) {
  throw new Error(`Set KIMI_VIDEO_PATH to a local video file before running this example: ${VIDEO_PATH}`);
}

console.log(await agentLoop(`Analyze what happens between seconds 8-13 in ${VIDEO_PATH}`));

Curl Code Example

#!/bin/bash

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
# Export it as: export COMETAPI_KEY="your-key-here"
# Optionally set a local video path: export KIMI_VIDEO_PATH="$HOME/Downloads/test_video.mp4"

VIDEO_PATH="${KIMI_VIDEO_PATH:-$HOME/Downloads/test_video.mp4}"

curl -s https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -d "{
    \"model\": \"kimi-k2.7-code\",
    \"messages\": [
      {
        \"role\": \"system\",
        \"content\": \"You are a video analysis assistant. Use watch_video_clip to examine specific portions of videos.\"
      },
      {
        \"role\": \"user\",
        \"content\": \"Analyze what happens between seconds 8-13 in ${VIDEO_PATH}\"
      }
    ],
    \"tools\": [
      {
        \"type\": \"function\",
        \"function\": {
          \"name\": \"watch_video_clip\",
          \"description\": \"Watch a video file or a sub-clip of it. If start_time and end_time are not provided, the entire video will be returned.\",
          \"parameters\": {
            \"type\": \"object\",
            \"properties\": {
              \"path\": {
                \"type\": \"string\",
                \"description\": \"The path to the video file to watch\"
              },
              \"start_time\": {
                \"type\": \"number\",
                \"description\": \"The start time of the clip in seconds (optional, defaults to 0)\"
              },
              \"end_time\": {
                \"type\": \"number\",
                \"description\": \"The end time of the clip in seconds (optional, defaults to end of video)\"
              }
            },
            \"required\": [\"path\"]
          }
        }
      }
    ],
    \"tool_choice\": \"auto\"
  }"

Versioni di Kimi K2.7 Code

Il motivo per cui Kimi K2.7 Code dispone di più snapshot può includere fattori potenziali come variazioni nell'output dopo aggiornamenti che richiedono snapshot precedenti per coerenza, offrire agli sviluppatori un periodo di transizione per l'adattamento e la migrazione, e diversi snapshot corrispondenti a endpoint globali o regionali per ottimizzare l'esperienza utente. Per le differenze dettagliate tra le versioni, si prega di fare riferimento alla documentazione ufficiale.

version
kimi-k2.7-code