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MCP連携でOpus 4.8超え、1兆パラメータLLM「Kimi K2.7 Code」無償公開

竹元かつみ

2026年6月12日 21:33

　Moonshot AIは6月12日、コーディングに特化したオープンソースのエージェントAIモデル「Kimi K2.7 Code」の提供を開始した。総パラメータ数1兆でアクティブパラメータ数320億のエキスパート混合モデル(MoE)アーキテクチャを採用し、モデルの重みはModified MITライセンスのもと無償公開されている。Hugging Faceからダウンロードして、vLLMやSGLangなどのローカル推論ツールで利用できる。さらに同社は高速動作を実現する「6x High-Speed Mode」の近日提供も予告している。

　Kimi K2.7 Codeは、Kimi K2.6をベースに開発されたコーディング向けエージェントAIモデル。4億パラメータのビジョンエンコーダー「MoonViT」を搭載し、画像入力にも対応する。注目すべきはトークン効率の改善だ。Kimi K2.6と比べて推論時のトークン使用量を約30%削減しており、長時間のコーディング作業での「考えすぎ」を抑制した。長期タスクにおける命令追従の精度が上がり、エンド・ツー・エンドのタスク完了率も高まっている。

Kimi K2.7 CodeとKimi K2.6のトークン効率の比較

　コーディング性能はKimi K2.6から大幅に向上しており、社内ベンチマーク「Kimi Code Bench v2」では50.9%から62.0%へ、プログラミング言語の多様性や実際の業務環境を考慮したコーディングエージェント評価「Program Bench」では48.3%から53.6%に向上している。

　エージェント機能も強化されている。Kimi K2.7 Codeは複数のMCPサーバーを横断したツール呼び出しや、数日にわたる作業を自律的に実行し続ける長期タスクへの対応が特徴だ。MCPサーバーとの連携を評価する「MCP Mark Verified」では、Kimi K2.6の72.8%から81.1%に向上し、Claude Opus 4.8(76.4%)も上回った。GPT-5.5の92.9%には及ばないものの、オープンウェイトモデルとしての完成度は高まった。