중국 AI 스타트업 문샷AI(Moonshot AI)가 코딩 작업과 에이전트 기반 워크플로에 특화된 오픈웨이트 모델 Kimi K2.7 Code를 출시했다. 모델 가중치는 허깅페이스(Hugging Face)에 공개됐으며, API 가격은 입력 토큰 100만 개당 0.95달러, 출력 100만 개당 4.00달러로 책정됐다. 이는 GPT-5.5(출력 30달러)나 클로드 오퍼스(Claude Opus) 4.8(출력 25달러)에 비해 출력 기준 최대 7배 이상 저렴한 수준이다.
K2.7 Code는 전체 파라미터 1조 개의 MoE(혼합 전문가) 아키텍처를 채택했으며, 추론 시 활성화되는 파라미터는 320억 개다. 384개의 전문가 모듈 중 토큰당 8개가 선택되는 구조이고, 컨텍스트 창은 25만 6천 토큰에 달한다. MoonViT라는 자체 비전 인코더(4억 파라미터)를 탑재해 텍스트 외 이미지·영상 입력도 처리한다. 전임 모델 K2.6 대비 추론 토큰 사용량을 약 30% 줄여 에이전트 환경에서의 실행 비용을 낮췄다는 것이 문샷AI 측의 설명이다.
벤치마크 성능은 전임 모델 대비 향상됐지만, 서구 최상위 모델에는 못 미친다. 자체 평가 지표인 Kimi Code Bench v2에서 K2.6의 50.9점에서 62.0점으로 올랐고, Program Bench에서도 48.3점에서 53.6점으로 상승했다. 다만 GPT-5.5는 Program Bench에서 69.1점, Kimi Code Bench v2에서 69.0점을 기록했다. 예외적으로 MCP 환경에서 실제 소프트웨어 작업을 수행하는 MCPMark Verified 벤치마크에서는 81.1점으로 클로드 오퍼스 4.8(76.4점)을 앞섰다. 단, 모든 수치는 출시 시점 자체 측정값이며 독립 검증은 아직 이뤄지지 않았다.
라이선스는 변형 MIT를 적용해 상업적 사용과 재배포를 허용한다. 다만 월 활성 사용자 1억 명 또는 월 매출 2천만 달러를 초과하는 상업 제품에서는 UI에 “Kimi K2.7 Code” 명칭을 표시해야 한다는 조건이 붙는다. vLLM, SGLang 등의 추론 엔진과 키미 코드 CLI를 통한 접근을 지원하며, 덜 강력하거나 저렴한 하드웨어에서도 구동할 수 있도록 네이티브 INT4 양자화 버전도 제공된다. 문샷AI는 가격 경쟁력을 앞세워 벤치마크 순위보다 실제 작업 비용 대비 효율을 가장 중요한 선택 기준으로 제시하고 있다.
