Kimi-K2.7-Code
সরকারি · INT4 · safetensors
Runtime সনদপ্রাপ্ত: Transformers >=4.57.1,<5.0.0 vLLM SGLang KTransformers
| Precision / quantization | ফরম্যাট | বিট | প্রকাশকের বিশ্বাসযোগ্যতা | স্থাপনার অবস্থা |
|---|---|---|---|---|
| INT4 | safetensors | 4 | সরকারি | Runtime সনদপ্রাপ্ত |
Kimi · কোড · Kimi K2.7
Kimi K2.7 Code: বৈশিষ্ট্য, GPU প্রয়োজন, hosting ও deployment
Kimi K2.7 Code is a current Code release in the Kimi family, certified from its immutable official source revision.
মোট প্যারামিটার১,০০০.০B
সক্রিয় প্যারামিটার৩২.০B
প্রসঙ্গ-উইন্ডো২,৬২,১৪৪ tokens
প্রকাশনার অবস্থাবর্তমান · বর্তমান
স্থাপত্যKimiK25ForConditionalGeneration
মোডালিটিটেক্সট, ছবি, কোড
লাইসেন্সMIT
স্থাপনার অবস্থাসনদপ্রাপ্ত কনফিগারেশনে স্থাপনযোগ্য
বাণিজ্যিক অবস্থাশর্তসাপেক্ষে বাণিজ্যিক ব্যবহার অনুমোদিত
প্রকাশের তারিখ2026-06-11
স্থাপত্য, শক্তির দিক ও ব্যবহার
Kimi K2.7 Code is an official self-hostable Moonshot AI release in the Kimi Code track. It uses KimiK25ForConditionalGeneration, carries 1000B / 32B MoE, supports a verified context window of 262,144 টোকেন, and exposes only source-certified checkpoint and runtime combinations. Its release, license and deployment facts are tied to the official repository revision rather than inferred from the family name.
Kimi K2.7 Code uses KimiK25ForConditionalGeneration with 1000B / 32B MoE. The stored architecture profile records 61 layers, hidden width 7168, 64 attention heads and a 262,144 টোকেন context ceiling where the official configuration publishes those fields.
Verified KimiK25ForConditionalGeneration architecture
262,144 টোকেন certified context
Official INT4 checkpoint coverage
Private LLM inference
Agentic workflows
Long-context document processing
Vision-language analysis
Software engineering and code generation
সনদপ্রাপ্ত checkpoint ও quantization
শুধু এই release-এর সঙ্গে যুক্ত নির্দিষ্ট, উৎস-সনদপ্রাপ্ত variant দেখানো হয়।
প্রস্তাবিত হার্ডওয়্যার
Use only the listed transformers, vllm, sglang, ktransformers runtime configuration with the exact checkpoint precision. The recommendation engine checks weight memory, KV cache, runtime overhead, safety অতিরিক্ত সক্ষমতার অবকাশ, GPU architecture and topology before ranking rentable and reference hardware.
Weight-এর আনুমানিক memory549.48 GB
KV cache3.34 GB
চালনার অতিরিক্ত সম্পদব্যয়156.15 GB
নিরাপত্তা মার্জিনসহ মোট879.11 GB
কারিগরিভাবে সামঞ্জস্যপূর্ণ reference sizing
এই নির্দিষ্ট checkpoint-এর জন্য runtime, স্থাপত্য, topology ও memory—সব শর্ত পূরণ করে এমন FusionPointAI মজুত হার্ডওয়্যার নেই। বিশ্বব্যাপী সামঞ্জস্যপূর্ণ হার্ডওয়্যার দেখতে estimator ব্যবহার করুন।
লাইসেন্স ও নিজস্ব অবকাঠামোয় চালানোর বিবেচনা
The full 1000B resident weight set must fit across the selected GPUs. Context and concurrency add KV-cache memory; MoE active parameters do not replace resident-weight memory.
Kimi K2.7 Code is published under MIT. The release-scoped official license link and verification date are retained with the catalogue record.
শর্তসাপেক্ষে বাণিজ্যিক ব্যবহার অনুমোদিত. বাণিজ্যিক ব্যবহার শর্তসাপেক্ষ। ডেপ্লয়মেন্টের আগে লিংক করা সরকারি শর্তগুলো পর্যালোচনা করুন।
বিকল্প ও একই প্রজন্মের variant
Kimi-K2.7-Code, Kimi-K2.7-Code-DFlash, Kimi-K2.7-Code-NVFP4
Release-এর সময়রেখা
moonshot/kimi/kimi-k2-7-code
উৎসের বিবরণ
উৎস revision: 7ad5880f67e34c28afb714c0f029bd2a3dcf71089652ee07244c23798ca08909
সাধারণ জিজ্ঞাসা
How much VRAM does Kimi K2.7 Code require?
The exact estimate depends on checkpoint precision, context and concurrency; the page recommendation uses the certified memory engine and compatible runtime configurations.
Which runtime সহায়তা Kimi K2.7 Code?
Certified upstream runtime evidence is available for transformers, vllm, sglang, ktransformers.
Can Kimi K2.7 Code be used commercially?
The stored commercial classification is Commercial Use Allowed With Conditions. Consult the official MIT terms for the final obligations.
সরকারি তথ্যসূত্র
সর্বশেষ যাচাই: 2026-08-26