Kimi K2.7 Code
Noch nicht getestet
SprachmodellAktiv
Kimi K2.7 Code
Moonshot AI
- Veröffentlicht
- Juni 2026
- Datenstand
- 8. September 2026
- Intelligenz
- Gesamtwertung
- Geschwindigkeit
- 63,1 Token/sAusgabe-Tempo
- Preis
- Eingabe · Ausgabe / 1 Mio. Token
- Eingabe
- Text, Bild, Video
- Ausgabe
- Text
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Veröffentlichte Benchmarks
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Programmieren
11 MessreihenCode Migration
Overall
Mehr ist besser35 ModelleKimi K2.7 Code: Platz 21 von 35Datenstand: 4. September 2026
Skala: 0 % - 100 %
Methodik und Einordnung
- Vergleichskohorte
- vals-code-migration:1:overall
- Messgröße
- accuracy
- Skala
- 0-100
- Teilnehmer
- 35
- Methodik und Einordnung
- Kennung des Quellmodells: kimi/kimi-k2.7-code. Name des Quellmodells: Kimi K2.7 Code. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-09-03. Latenz in Sekunden: 5945.669. Kosten je Aufgabe in USD: 5.040913. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-code-migration-2026-09-04-37e66450d0d6. Prüfsumme der Quelldaten: 37e66450d0d6f681e77c4fe9942f74c0aa743078002f50aef50932407223f88f. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-04
LiveCodeBench v6
Easy
Mehr ist besser4 ModelleKimi K2.7 Code: Platz 3 von 4Datenstand: 11. August 2026
Skala: 0 % - 100 %
Methodik und Einordnung
- Vergleichskohorte
- vals-lcb:1:easy
- Messgröße
- accuracy
- Skala
- 0-100
- Teilnehmer
- 4
- Methodik und Einordnung
- Kennung des Quellmodells: kimi/kimi-k2.7-code. Name des Quellmodells: Kimi K2.7 Code. Anbieter laut Quelle: Moonshot AI. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-08-09. Latenz in Sekunden: 70.383. Standardfehler: 0.813. Kosten je Aufgabe in USD: 0.002724. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-lcb-2026-08-11-0342bcc364e4. Prüfsumme der Quelldaten: 0342bcc364e4426ffb24589c2752c9225be61fbd26db8deba5bdab9775ce5a75. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-08-11
LiveCodeBench v6
Hard
Mehr ist besser4 ModelleKimi K2.7 Code: Platz 2 von 4Datenstand: 11. August 2026
Skala: 0 % - 100 %
Methodik und Einordnung
- Vergleichskohorte
- vals-lcb:1:hard
- Messgröße
- accuracy
- Skala
- 0-100
- Teilnehmer
- 4
- Methodik und Einordnung
- Kennung des Quellmodells: kimi/kimi-k2.7-code. Name des Quellmodells: Kimi K2.7 Code. Anbieter laut Quelle: Moonshot AI. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-08-09. Latenz in Sekunden: 388.241. Standardfehler: 2.609. Kosten je Aufgabe in USD: 0.060639. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-lcb-2026-08-11-0342bcc364e4. Prüfsumme der Quelldaten: 0342bcc364e4426ffb24589c2752c9225be61fbd26db8deba5bdab9775ce5a75. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-08-11
LiveCodeBench v6
Medium
Mehr ist besser4 ModelleKimi K2.7 Code: Platz 3 von 4Datenstand: 11. August 2026
Skala: 0 % - 100 %
Methodik und Einordnung
- Vergleichskohorte
- vals-lcb:1:medium
- Messgröße
- accuracy
- Skala
- 0-100
- Teilnehmer
- 4
- Methodik und Einordnung
- Kennung des Quellmodells: kimi/kimi-k2.7-code. Name des Quellmodells: Kimi K2.7 Code. Anbieter laut Quelle: Moonshot AI. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-08-09. Latenz in Sekunden: 183.911. Standardfehler: 1.692. Kosten je Aufgabe in USD: 0.018683. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-lcb-2026-08-11-0342bcc364e4. Prüfsumme der Quelldaten: 0342bcc364e4426ffb24589c2752c9225be61fbd26db8deba5bdab9775ce5a75. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-08-11
LiveCodeBench v6
Overall
Mehr ist besser56 ModelleKimi K2.7 Code: Platz 31 von 56Datenstand: 4. September 2026
Skala: 0 % - 100 %
Methodik und Einordnung
- Vergleichskohorte
- vals-lcb:1:overall
- Messgröße
- accuracy
- Skala
- 0-100
- Teilnehmer
- 56
- Methodik und Einordnung
- Kennung des Quellmodells: kimi/kimi-k2.7-code. Name des Quellmodells: Kimi K2.7 Code. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-09-01. Latenz in Sekunden: 214.178. Kosten je Aufgabe in USD: 0.027349. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-lcb-2026-09-04-95ca83387127. Prüfsumme der Quelldaten: 95ca83387127df287e9a6d928c411c98c9b65b4cefeee46eb4008ca1521f5ed4. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-04
ProgramBench
Overall
Mehr ist besser28 ModelleKimi K2.7 Code: Platz 11 von 28Datenstand: 4. September 2026
Skala: 0 % - 100 %
Methodik und Einordnung
- Vergleichskohorte
- vals-programbench:1:overall
- Messgröße
- accuracy
- Skala
- 0-100
- Teilnehmer
- 28
- Methodik und Einordnung
- Kennung des Quellmodells: kimi/kimi-k2.7-code. Name des Quellmodells: Kimi K2.7 Code. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-09-01. Latenz in Sekunden: 3860.332. Kosten je Aufgabe in USD: 3.185154. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-programbench-2026-09-04-f36b71e9969e. Prüfsumme der Quelldaten: f36b71e9969eb61b399cab3e5332654d64e0a9dad9c77c1d134cd5cb103f1ada. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-04
SWE-bench Verified
<15 min fix
Mehr ist besser2 ModelleKimi K2.7 Code: Platz 2 von 2Datenstand: 11. August 2026
Skala: 0 % - 100 %
Methodik und Einordnung
- Vergleichskohorte
- vals-swebench:1:<15 min fix
- Messgröße
- accuracy
- Skala
- 0-100
- Teilnehmer
- 2
- Methodik und Einordnung
- Kennung des Quellmodells: kimi/kimi-k2.7-code. Name des Quellmodells: Kimi K2.7 Code. Anbieter laut Quelle: Moonshot AI. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-08-08. Latenz in Sekunden: 561.729. Standardfehler: 2.282. Kosten je Aufgabe in USD: 0.154689. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-swebench-2026-08-11-a6212cd857d8. Prüfsumme der Quelldaten: a6212cd857d8406828224bea2aee5b657d927338e035f1ff603eea74c9bc8a7b. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-08-11
SWE-bench Verified
>4 hours
Mehr ist besser2 ModelleKimi K2.7 Code: Platz 2 von 2Datenstand: 11. August 2026
Skala: 0 % - 100 %
Methodik und Einordnung
- Vergleichskohorte
- vals-swebench:1:>4 hours
- Messgröße
- accuracy
- Skala
- 0-100
- Teilnehmer
- 2
- Methodik und Einordnung
- Kennung des Quellmodells: kimi/kimi-k2.7-code. Name des Quellmodells: Kimi K2.7 Code. Anbieter laut Quelle: Moonshot AI. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-08-08. Latenz in Sekunden: 1862.15. Standardfehler: 33.333. Kosten je Aufgabe in USD: 0.561509. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-swebench-2026-08-11-a6212cd857d8. Prüfsumme der Quelldaten: a6212cd857d8406828224bea2aee5b657d927338e035f1ff603eea74c9bc8a7b. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-08-11
SWE-bench Verified
1-4 hours
Mehr ist besser2 ModelleKimi K2.7 Code: Platz 2 von 2Datenstand: 11. August 2026
Skala: 0 % - 100 %
Methodik und Einordnung
- Vergleichskohorte
- vals-swebench:1:1-4 hours
- Messgröße
- accuracy
- Skala
- 0-100
- Teilnehmer
- 2
- Methodik und Einordnung
- Kennung des Quellmodells: kimi/kimi-k2.7-code. Name des Quellmodells: Kimi K2.7 Code. Anbieter laut Quelle: Moonshot AI. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-08-08. Latenz in Sekunden: 1477.273. Standardfehler: 7.809. Kosten je Aufgabe in USD: 0.464016. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-swebench-2026-08-11-a6212cd857d8. Prüfsumme der Quelldaten: a6212cd857d8406828224bea2aee5b657d927338e035f1ff603eea74c9bc8a7b. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-08-11
SWE-bench Verified
15 min - 1 hour
Mehr ist besser2 ModelleKimi K2.7 Code: Platz 2 von 2Datenstand: 11. August 2026
Skala: 0 % - 100 %
Methodik und Einordnung
- Vergleichskohorte
- vals-swebench:1:15 min - 1 hour
- Messgröße
- accuracy
- Skala
- 0-100
- Teilnehmer
- 2
- Methodik und Einordnung
- Kennung des Quellmodells: kimi/kimi-k2.7-code. Name des Quellmodells: Kimi K2.7 Code. Anbieter laut Quelle: Moonshot AI. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-08-08. Latenz in Sekunden: 1041.18. Standardfehler: 2.668. Kosten je Aufgabe in USD: 0.312089. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-swebench-2026-08-11-a6212cd857d8. Prüfsumme der Quelldaten: a6212cd857d8406828224bea2aee5b657d927338e035f1ff603eea74c9bc8a7b. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-08-11
SWE-bench Verified
Overall
Mehr ist besser42 ModelleKimi K2.7 Code: Platz 20 von 42Datenstand: 4. September 2026
Skala: 0 % - 100 %
Methodik und Einordnung
- Vergleichskohorte
- vals-swebench:1:overall
- Messgröße
- accuracy
- Skala
- 0-100
- Teilnehmer
- 42
- Methodik und Einordnung
- Kennung des Quellmodells: kimi/kimi-k2.7-code. Name des Quellmodells: Kimi K2.7 Code. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-09-01. Latenz in Sekunden: 896.71. Kosten je Aufgabe in USD: 0.265276. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-swebench-2026-09-04-23e2d6d631b6. Prüfsumme der Quelldaten: 23e2d6d631b6dd94d25738415e287bece2e24eddbe0f699838f5e50efe93a54a. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-04
SkillsBench
Overall
Mehr ist besser20 ModelleKimi K2.7 Code: Platz 13 von 20Datenstand: 4. September 2026
Skala: 0 % - 100 %
Methodik und Einordnung
- Vergleichskohorte
- vals-skillsbench:1:overall
- Messgröße
- accuracy
- Skala
- 0-100
- Teilnehmer
- 20
- Methodik und Einordnung
- Kennung des Quellmodells: kimi/kimi-k2.7-code. Name des Quellmodells: Kimi K2.7 Code. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-09-01. Harness: OpenHands. Latenz in Sekunden: 803.827. Kosten je Aufgabe in USD: 0.443192. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-skillsbench-2026-09-04-52746fb5b06a. Prüfsumme der Quelldaten: 52746fb5b06a930d9396a64c62b2252211a47fb8940e5461088ed4e77ce89d7d. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-04
Dokumentierte Messdetails
Jede Beobachtung enthält den Quellwert und die veröffentlichten Testbedingungen.
Code Migration: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 25.392
- Bewertung
- 25.392
- Messgröße
- accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- 1
- Kategorie
- coding
- Aufgabe
- overall
- Aufgabenbezeichnung
- Overall
- Richtung
- Mehr ist besser
- Vergleichskohorte
- vals-code-migration:1:overall
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Vals AI
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-09-04
- Methodik
- Kennung des Quellmodells: kimi/kimi-k2.7-code. Name des Quellmodells: Kimi K2.7 Code. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-09-03. Latenz in Sekunden: 5945.669. Kosten je Aufgabe in USD: 5.040913. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-code-migration-2026-09-04-37e66450d0d6. Prüfsumme der Quelldaten: 37e66450d0d6f681e77c4fe9942f74c0aa743078002f50aef50932407223f88f. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-04
LiveCodeBench v6: Easy (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 97.826
- Bewertung
- 97.826
- Messgröße
- accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- 1
- Kategorie
- coding
- Aufgabe
- easy
- Aufgabenbezeichnung
- Easy
- Richtung
- Mehr ist besser
- Vergleichskohorte
- vals-lcb:1:easy
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Vals AI
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-08-11
- Methodik
- Kennung des Quellmodells: kimi/kimi-k2.7-code. Name des Quellmodells: Kimi K2.7 Code. Anbieter laut Quelle: Moonshot AI. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-08-09. Latenz in Sekunden: 70.383. Standardfehler: 0.813. Kosten je Aufgabe in USD: 0.002724. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-lcb-2026-08-11-0342bcc364e4. Prüfsumme der Quelldaten: 0342bcc364e4426ffb24589c2752c9225be61fbd26db8deba5bdab9775ce5a75. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-08-11
LiveCodeBench v6: Hard (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 60.857
- Bewertung
- 60.857
- Messgröße
- accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- 1
- Kategorie
- coding
- Aufgabe
- hard
- Aufgabenbezeichnung
- Hard
- Richtung
- Mehr ist besser
- Vergleichskohorte
- vals-lcb:1:hard
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Vals AI
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-08-11
- Methodik
- Kennung des Quellmodells: kimi/kimi-k2.7-code. Name des Quellmodells: Kimi K2.7 Code. Anbieter laut Quelle: Moonshot AI. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-08-09. Latenz in Sekunden: 388.241. Standardfehler: 2.609. Kosten je Aufgabe in USD: 0.060639. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-lcb-2026-08-11-0342bcc364e4. Prüfsumme der Quelldaten: 0342bcc364e4426ffb24589c2752c9225be61fbd26db8deba5bdab9775ce5a75. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-08-11
LiveCodeBench v6: Medium (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 87.467
- Bewertung
- 87.467
- Messgröße
- accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- 1
- Kategorie
- coding
- Aufgabe
- medium
- Aufgabenbezeichnung
- Medium
- Richtung
- Mehr ist besser
- Vergleichskohorte
- vals-lcb:1:medium
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Vals AI
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-08-11
- Methodik
- Kennung des Quellmodells: kimi/kimi-k2.7-code. Name des Quellmodells: Kimi K2.7 Code. Anbieter laut Quelle: Moonshot AI. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-08-09. Latenz in Sekunden: 183.911. Standardfehler: 1.692. Kosten je Aufgabe in USD: 0.018683. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-lcb-2026-08-11-0342bcc364e4. Prüfsumme der Quelldaten: 0342bcc364e4426ffb24589c2752c9225be61fbd26db8deba5bdab9775ce5a75. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-08-11
LiveCodeBench v6: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 82.05
- Bewertung
- 82.05
- Messgröße
- accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- 1
- Kategorie
- coding
- Aufgabe
- overall
- Aufgabenbezeichnung
- Overall
- Richtung
- Mehr ist besser
- Vergleichskohorte
- vals-lcb:1:overall
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Vals AI
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-09-04
- Methodik
- Kennung des Quellmodells: kimi/kimi-k2.7-code. Name des Quellmodells: Kimi K2.7 Code. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-09-01. Latenz in Sekunden: 214.178. Kosten je Aufgabe in USD: 0.027349. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-lcb-2026-09-04-95ca83387127. Prüfsumme der Quelldaten: 95ca83387127df287e9a6d928c411c98c9b65b4cefeee46eb4008ca1521f5ed4. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-04
ProgramBench: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 0
- Bewertung
- 0
- Messgröße
- accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- 1
- Kategorie
- coding
- Aufgabe
- overall
- Aufgabenbezeichnung
- Overall
- Richtung
- Mehr ist besser
- Vergleichskohorte
- vals-programbench:1:overall
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Vals AI
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-09-04
- Methodik
- Kennung des Quellmodells: kimi/kimi-k2.7-code. Name des Quellmodells: Kimi K2.7 Code. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-09-01. Latenz in Sekunden: 3860.332. Kosten je Aufgabe in USD: 3.185154. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-programbench-2026-09-04-f36b71e9969e. Prüfsumme der Quelldaten: f36b71e9969eb61b399cab3e5332654d64e0a9dad9c77c1d134cd5cb103f1ada. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-04
SkillsBench: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 50.036
- Bewertung
- 50.036
- Messgröße
- accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- 1
- Kategorie
- agentic
- Aufgabe
- overall
- Aufgabenbezeichnung
- Overall
- Richtung
- Mehr ist besser
- Vergleichskohorte
- vals-skillsbench:1:overall
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Vals AI
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-09-04
- Methodik
- Kennung des Quellmodells: kimi/kimi-k2.7-code. Name des Quellmodells: Kimi K2.7 Code. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-09-01. Harness: OpenHands. Latenz in Sekunden: 803.827. Kosten je Aufgabe in USD: 0.443192. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-skillsbench-2026-09-04-52746fb5b06a. Prüfsumme der Quelldaten: 52746fb5b06a930d9396a64c62b2252211a47fb8940e5461088ed4e77ce89d7d. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-04
- Vergleichsmethodik
- Harness: OpenHands
SWE-bench Verified: <15 min fix (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 88.66
- Bewertung
- 88.66
- Messgröße
- accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- 1
- Kategorie
- coding
- Aufgabe
- <15 min fix
- Aufgabenbezeichnung
- <15 min fix
- Richtung
- Mehr ist besser
- Vergleichskohorte
- vals-swebench:1:<15 min fix
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Vals AI
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-08-11
- Methodik
- Kennung des Quellmodells: kimi/kimi-k2.7-code. Name des Quellmodells: Kimi K2.7 Code. Anbieter laut Quelle: Moonshot AI. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-08-08. Latenz in Sekunden: 561.729. Standardfehler: 2.282. Kosten je Aufgabe in USD: 0.154689. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-swebench-2026-08-11-a6212cd857d8. Prüfsumme der Quelldaten: a6212cd857d8406828224bea2aee5b657d927338e035f1ff603eea74c9bc8a7b. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-08-11
SWE-bench Verified: >4 hours (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 33.333
- Bewertung
- 33.333
- Messgröße
- accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- 1
- Kategorie
- coding
- Aufgabe
- >4 hours
- Aufgabenbezeichnung
- >4 hours
- Richtung
- Mehr ist besser
- Vergleichskohorte
- vals-swebench:1:>4 hours
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Vals AI
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-08-11
- Methodik
- Kennung des Quellmodells: kimi/kimi-k2.7-code. Name des Quellmodells: Kimi K2.7 Code. Anbieter laut Quelle: Moonshot AI. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-08-08. Latenz in Sekunden: 1862.15. Standardfehler: 33.333. Kosten je Aufgabe in USD: 0.561509. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-swebench-2026-08-11-a6212cd857d8. Prüfsumme der Quelldaten: a6212cd857d8406828224bea2aee5b657d927338e035f1ff603eea74c9bc8a7b. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-08-11
SWE-bench Verified: 1-4 hours (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 50
- Bewertung
- 50
- Messgröße
- accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- 1
- Kategorie
- coding
- Aufgabe
- 1-4 hours
- Aufgabenbezeichnung
- 1-4 hours
- Richtung
- Mehr ist besser
- Vergleichskohorte
- vals-swebench:1:1-4 hours
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Vals AI
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-08-11
- Methodik
- Kennung des Quellmodells: kimi/kimi-k2.7-code. Name des Quellmodells: Kimi K2.7 Code. Anbieter laut Quelle: Moonshot AI. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-08-08. Latenz in Sekunden: 1477.273. Standardfehler: 7.809. Kosten je Aufgabe in USD: 0.464016. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-swebench-2026-08-11-a6212cd857d8. Prüfsumme der Quelldaten: a6212cd857d8406828224bea2aee5b657d927338e035f1ff603eea74c9bc8a7b. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-08-11
SWE-bench Verified: 15 min - 1 hour (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 75.479
- Bewertung
- 75.479
- Messgröße
- accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- 1
- Kategorie
- coding
- Aufgabe
- 15 min - 1 hour
- Aufgabenbezeichnung
- 15 min - 1 hour
- Richtung
- Mehr ist besser
- Vergleichskohorte
- vals-swebench:1:15 min - 1 hour
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Vals AI
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-08-11
- Methodik
- Kennung des Quellmodells: kimi/kimi-k2.7-code. Name des Quellmodells: Kimi K2.7 Code. Anbieter laut Quelle: Moonshot AI. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-08-08. Latenz in Sekunden: 1041.18. Standardfehler: 2.668. Kosten je Aufgabe in USD: 0.312089. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-swebench-2026-08-11-a6212cd857d8. Prüfsumme der Quelldaten: a6212cd857d8406828224bea2aee5b657d927338e035f1ff603eea74c9bc8a7b. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-08-11
SWE-bench Verified: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 78.2
- Bewertung
- 78.2
- Messgröße
- accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- 1
- Kategorie
- coding
- Aufgabe
- overall
- Aufgabenbezeichnung
- Overall
- Richtung
- Mehr ist besser
- Vergleichskohorte
- vals-swebench:1:overall
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Vals AI
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-09-04
- Methodik
- Kennung des Quellmodells: kimi/kimi-k2.7-code. Name des Quellmodells: Kimi K2.7 Code. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-09-01. Latenz in Sekunden: 896.71. Kosten je Aufgabe in USD: 0.265276. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-swebench-2026-09-04-23e2d6d631b6. Prüfsumme der Quelldaten: 23e2d6d631b6dd94d25738415e287bece2e24eddbe0f699838f5e50efe93a54a. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-04
Eigene Modelltests
Community-Tests zum Anschauen
Vergleiche, wie die Modelle denselben Prompt umsetzen. Jeder Test zeigt den ersten Versuch, ohne nachträgliche Korrekturen am erzeugten Code. Die Ergebnisse fließen nicht in einen Gesamtscore ein.
Pelikan auf dem Fahrrad
Community-Klassiker für eine freie SVG-Zeichnung.
Prompt und Testbedingungen
Generate an SVG of a pelican riding a bicycle
Tokenlimit inklusive Reasoning: 8.192 Token
Ursprung der Aufgabe (Simon Willison)Steckbrief
Technische Daten und Zugang
Veröffentlichte Angaben zum Modell. Vorhandene Schätzungen sind ausdrücklich gekennzeichnet.
Weitere Quellenangaben
Datierte Angaben aus Dokumentation und Modellkarten. Anbieterlimits sowie native und erweiterte Kontextfenster können sich unterscheiden. Konfigurationshinweise bleiben im Original erhalten.
- Lizenz
- modified MITQuelle
- Parameter
- 1.000 Mrd.Quelle
- Aktive Parameter
- 32 Mrd.Quelle
- Kontextfenster
- 262.144 TokenQuelle
- Architektur
- MoE with MLA and MoonViTQuelle
- Ausgabe
- TextQuelle
- Werkzeugaufrufe
- JaQuelle
- Eingabe
- Text, Bild, Video (Video is experimental and supported by the official API.)Quelle
- Reasoning-Modus
- Thinking mode; preserve_thinking is mandatory.Quelle
Kosten
Veröffentlichte Preise
Die Preise gelten für die jeweils genannte Einheit. Auflösung, Ausgabelänge und Anbieter können die Kosten verändern.
Kostenbeispiel
100 API-Anfragen
0,295 $
100 Anfragen mit je 1.000 Eingabe- und 500 Ausgabe-Token kosten rechnerisch 0,295 $. Davon entfallen 0,095 $ auf Eingaben und 0,2 $ auf Ausgaben.
- Eingabe-Preis
- 0,95 $ / 1 Mio. TokenBasisstufe je Anfrage
- Ausgabe-Preis
- 4 $ / 1 Mio. TokenBasisstufe je Anfrage
Die Rechnung nutzt die dokumentierten Tokenpreise und keinen Cache-Rabatt. Zusätzliche Tools, Steuern, Reasoning-Token und weitere nicht sichtbare Ausgabe-Token sind nicht enthalten.
Quelle öffnenDirekte Vergleiche
Dieses Modell im Vergleich
Jedes Duell vergleicht dieses Modell mit genau einem weiteren Modell aus derselben Kategorie.
Für dieses Modell sind noch keine direkten Vergleiche veröffentlicht.
Nachweise
Quellen und Datenstand
Alle Angaben verweisen auf die zugrunde liegende Dokumentation oder das jeweilige Leaderboard.
- Geschwindigkeit
Kimi. Ausgabetempo nach dem ersten empfangenen Textabschnitt, nicht die gesamte Antwortzeit. Abgerufen am 8. September 2026.
- Preis
API-Basispreise ohne Cache- oder Batch-Rabatt. Höhere Kontextstufen und weitere Tarife stehen unter Kosten.
- Eingabe
Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 8. September 2026.
- Ausgabe
Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 8. September 2026.
Recherchestand 8. September 2026. 2 Quellen-URLs geprüft. Das dokumentiert die geprüften Quellen, nicht sämtliche Veröffentlichungen zu diesem Modell.
Offene Nachweise und Recherchehinweise (Originalwortlaut)
Ungeklärt
release-date. No normalized release-date field in card.
- ModellmetadatenQuelle
- API-PreiseQuelle
- Vals AI (abgerufen 11. August 2026; 4. September 2026)Quelle
- Vals AI (abgerufen 11. August 2026; 4. September 2026)Quelle
- Vals AI (abgerufen 11. August 2026; 4. September 2026)Quelle
- Vals AI (abgerufen 11. August 2026; 4. September 2026)Quelle
- Vals AI (abgerufen 11. August 2026; 4. September 2026)Quelle
- Vals AI (abgerufen 11. August 2026; 4. September 2026)Quelle
- Vals AI (abgerufen 4. September 2026)Quelle
- Kimi K2.7 Code model card (abgerufen 8. September 2026)Quelle
- Artificial Analysis (abgerufen 8. September 2026)Quelle
- Messmethode der GeschwindigkeitQuelle