Kimi-K2.7-Code: модель для длинных агентных задач в кодинге

👋 Kimi-K2.7-Code — open-source MoE-модель от Moonshot AI, ориентированная на сценарии, где модель должна не просто написать код, а пройти длинный инженерный цикл: понять задачу, исследовать кодовую базу, проверить гипотезы, вызвать инструменты и сохранить контекст между шагами.

Что важно:

▪️ Фокус на long-horizon coding tasks
Kimi-K2.7-Code рассчитана на задачи, где результат зависит не от одного удачного ответа, а от последовательной работы на длинной траектории. Это важно для рефакторинга, миграции кодовых баз, реализации многофайловых фич, code review и автономной работы по техническим спецификациям.

▪️ Сохранение рассуждений между ходами
Модель принудительно работает в thinking mode, а preserve_thinking позволяет сохранять reasoning-содержание между ходами диалога. Для агентных задач это критично: ассистент должен помнить, какие гипотезы уже проверены, какие ошибки найдены и какие промежуточные решения были приняты.

▪️ Многошаговая работа с инструментами
Kimi-K2.7-Code поддерживает Interleaved Thinking and Multi-Step Tool Call — механизм, который позволяет чередовать рассуждения и вызовы инструментов в одном процессе. За счёт этого модель лучше подходит для инженерных сценариев, где нужно не просто ответить, а выполнить цепочку действий.

📲 Подробнее — в слайдах.

➡️ Развернуть Kimi-K2.7-Code можно через каталог моделей Immers Foundation Models. Для запуска доступны конфигурации 6 × H200 от 2 535,78 ₽/ч или 8 × H200 от 3 338,30 ₽/ч — выбор зависит от требуемого профиля нагрузки и запаса памяти под длинный контекст.