Moonshot AI bracht op 12 juni 2026 Kimi K2.7 Code uit, het nieuwste open-source codeermodel op basis van MoE. Kimi K2.7 Code is gebouwd op dezelfde architectuur met 1 biljoen parameters als de modellen K2.5 en K2.6. Een van de belangrijkste doelen van Kimi K2.7 Code is meer werk verzetten met minder tokens. Het resultaat: net als het model Claude Sonnet 5 levert Kimi K2.7 Code dezelfde prestaties als zijn voorganger met 30% minder tokens. Vraag je je af wat Kimi K2.7 Code is en wat het te bieden heeft? Dan ben je hier aan het juiste adres!

In dit artikel bekijken we het model Kimi K2.7 Code en verkennen we de functies.

In het kort

Moonshot AI bracht op 12 juni 2026 Kimi K2.7 Code uit, een MoE-codeermodel met 1 biljoen parameters en 32 miljard actieve parameters per token. Het is geoptimaliseerd voor langlopende programmeertaken, end-to-end software engineering en taken met meerdere bestanden, en biedt een contextvenster van 256K, een altijd actieve denkmodus en multimodale invoer (tekst, code, afbeeldingen, video). Vergeleken met zijn voorganger is het 30% efficiënter met tokens, wat de totale kosten van agentische programmeerworkflows verlaagt. De API kost $0.19 per miljoen inputtokens en $4 per miljoen outputtokens voor het standaardmodel, of $0.38/$8 voor de snelle variant. Premium chattoegang begint bij $19/maand met het Moderato-abonnement van Moonshot AI. Benchmarks laten duidelijke verbeteringen zien ten opzichte van K2.6, al blijft het model nog net achter bij GPT-5.5 en Claude Opus 4.8. Kimi K2.7 Code voldoet standaard niet aan de GDPR en de EU AI Act, maar TextCortex biedt het aan als compliant, in de EU gehoste API en als standaard-LLM voor aangepaste AI-agents.

Wat is Kimi K2.7 Code?

Kimi K2.7 Code is een groot taalmodel dat gericht is op programmeren, ontwikkeld door Moonshot AI Studio en uitgebracht op 12 juni 2026. Kimi K2.7 Code gebruikt een Mixture-of-Experts-architectuur (MoE) met in totaal 1 biljoen parameters en 32 miljard actieve parameters per token. Het woord "Code" in de naam geeft aan dat het model volledig is geoptimaliseerd voor langlopende programmeer- en redeneertaken. Met Kimi K2.7 Code kun je complexe debugsessies, end-to-end software-engineeringworkflows en programmeertaken met meerdere bestanden uitvoeren.

Functies van Kimi K2.7 Code

Kimi K2.7 Code is een open-source groot taalmodel, ontwikkeld door Moonshot AI Studio en gericht op programmeertaken. Het model Kimi K2.7 Code biedt:

  • Kimi K2.7: Het nieuwste en meest geavanceerde lid van de Kimi K2-serie.
  • KimiCode: Een op programmeren gericht model op basis van K2.7.
  • Contextvenster van 256K: Voldoende invoer- en uitvoercapaciteit voor lange bestanden en databases. 
  • Denkmodus: Het model gebruikt standaard de denkmodus.

Prijzen van Kimi K2.7 Code

Je hebt toegang tot het model Kimi K2.7 Code met een van de premium abonnementen van Moonshot AI. Het goedkoopste premium abonnement van Moonshot AI met toegang tot KimiCode is het Moderato-abonnement, voor $19 per maand.

Bron: https://www.kimi.com/membership/pricing

Wil je het model Kimi K2.7 Code als API gebruiken? Dan heb je twee opties:

  • Kimi-k2.7-code: $0.19 per miljoen inputtokens en $4 per miljoen outputtokens
  • Kimi-k2.7-code-highspeed: $0.38 per miljoen inputtokens en $8 per miljoen outputtokens
Bron: https://www.kimi.com/resources/kimi-k2-7-code-pricing

Prestaties en verbeteringen van Kimi K2.7 Code

Het model Kimi K2.7 Code biedt flink verbeterde agentische, programmeer- en redeneervaardigheden ten opzichte van zijn voorganger. Ben je benieuwd naar de prestaties van het model en de nieuwe functies? We hebben een overzicht voor je gemaakt.

Benchmarkprestaties van Kimi K2.7 Code

Het model Kimi K2.7 Code presteert duidelijk beter op het gebied van programmeren, redeneren en agentische taken dan zijn voorganger K2.6. Als je GPT-5.5, Claude Opus 4.8 en K2.7 Code vergelijkt, blijft Kimi K2.7 Code echter net achter bij de andere twee frontiermodellen.

Bron: https://platform.kimi.ai/docs/guide/kimi-k2-7-code-quickstart

Programmeren met lange context

Het model Kimi K2.7 Code heeft een contextvenster van 256K en kan daardoor grote hoeveelheden data verwerken en langere output genereren. Dat is belangrijk, want programmeertaken omvatten vaak meerdere bestanden, projectstructuren, frameworkregels, testresultaten, logs en beperkingen van gebruikers. Om zulke grote hoeveelheden data als invoer te verwerken, heeft het model een groot contextvenster nodig.

Denkmodus staat altijd aan

Bij het model Kimi K2.7 Code staat de denkmodus standaard aan en kan deze niet worden uitgeschakeld. Voor dagelijks gebruik lijkt dat misschien geen logische keuze, maar bij programmeren maken de functies van de denkmodus, zoals plannen, verifiëren, grondig analyseren, uitwerken en herstellen na mislukte pogingen, het werk een stuk eenvoudiger.

Multimodale invoer

Het model Kimi K2.7 Code ondersteunt invoer in de vorm van tekst, code, afbeeldingen en video. Die ondersteuning voor multimodale invoer is in veel toepassingen nuttig, bijvoorbeeld:

  • Het kan screenshots omzetten in front-endcomponenten.
  • Het kan productmockups analyseren.
  • Het kan de UI debuggen op basis van schermopnames of screenshots.
  • Het kan fouten in screenshots uitleggen.
  • Het kan visuele vereisten met code realiseren.
  • Het kan je uiteindelijke productplan programmeren op basis van visuals.

Tokenefficiëntie

De meest praktische verbetering van het model Kimi K2.7 Code is de 30% hogere tokenefficiëntie. Vergeleken met zijn voorganger gebruikt K2.7 Code 30% minder tokens voor dezelfde taken, waardoor je totale tokenverbruik en kosten dalen. Omdat de K2-modellen zijn ontwikkeld voor autonome en agentische taken, betekent 30% minder tokenverbruik lagere kosten voor autonome taken. Gebruik je nu het model Kimi K2.6? Dan verlaag je met een overstap naar K2.7 Code je tokenverbruik en daarmee je totale kosten. Dankzij deze optimalisatie kun je met K2.7 Code meer taken automatiseren of extra budget vrijmaken voor afdelingen zoals marketing.

TextCortex AI: gebruik Kimi K2.7 Code GDPR-compliant

TextCortex is een toonaangevend platform voor kennisbeheer en workflowautomatisering dat de werkdruk van bedrijven wil verlagen met een framework voor AI-agents, GDPR-compliant LLM's, kennisbanken, zoeken op het web en nog veel meer. Wil je een breed scala aan LLM's, waaronder Kimi K2.7 Code, in je bedrijf integreren of er je workflows mee automatiseren om tijd te besparen? Dan is TextCortex de oplossing die je zoekt.

Kimi K2.7 Code gebruiken in Europa

Om AI-modellen in Europa te gebruiken, heb je modellen nodig die aan de regelgeving voldoen, en de meeste modellen, waaronder Kimi K2.7 Code, doen dat standaard niet. Met TextCortex kun je een breed scala aan LLM's, waaronder Kimi K2.7 Code, gebruiken als API's die voldoen aan de GDPR en de EU AI Act. De TextCortex API geeft je toegang tot tientallen verschillende frontier- en geavanceerde grote taalmodellen, die je in je bedrijf of in je eigen AI-app kunt gebruiken.

AI-agents met Kimi K2.7 Code

TextCortex biedt een uitgebreide AI-agentbuilder waarmee je het model Kimi K2.7 Code als standaard-LLM kunt kiezen. Wil je AI-agents op basis van Kimi K2.7 Code bouwen die je helpen bij programmeer- en engineeringtaken of je workflows automatiseren? Dan is TextCortex de oplossing voor jou. Om met TextCortex een AI-agent op basis van Kimi K2.7 Code te bouwen, open je gewoon de TextCortex-webapp en klik je in het menu links op het pictogram "agent maken". Daarna kun je je AI-agent handmatig of automatisch met hulp van AI bouwen, en tijdens het bouwen Kimi K2.7 Code als standaardmodel kiezen.

Veelgestelde vragen

Is Kimi K2.7 goed?

Het model Kimi K2.7 Code is een effectief en goed LLM op gebieden als programmeren, redeneren en agentische workflowautomatisering.

Hoe goedkoop is Kimi K2.7?

Vergeleken met alternatieve frontiermodellen zoals GPT-5.5 en Claude Opus 4.8 is Kimi K2.7 een veel betaalbaarder model met aanzienlijk lagere API-prijzen.

Uit welk land komt Kimi K2.7?

De Kimi K2.7 Code-modellen zijn ontwikkeld door Moonshot AI Studio, een Chinees bedrijf.