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Modelle

Kimi K2.7 Code

Moonshot AI

Nur im Katalog Offene Gewichte

Zuletzt geprüft:

Souveränität und Hosting

Nur im Katalog

Dieses Modell ist als Referenz katalogisiert. Es wird noch nicht bei LLM EU gehostet, und kein Endpunkt aus erster Hand bedient es hier. Anfragen dazu gehen direkt an den Anbieter, zu dessen eigenen Bedingungen.

Zusammenfassung

Kimi K2.7 Code ist ein offenes Vision-Language-Modell von Moonshot AI mit 1026,9B Parameter, veröffentlicht unter modified-mit (custom, tagged "other"). Es nimmt Text und Bilder entgegen und antwortet in Text. Die veröffentlichte Konfiguration verzeichnet kein Kontextfenster; diese Karte führt daher keines. Es ist ein Basis-Checkpoint ohne Instruct-Abstimmung. Die Karte ist reiner Katalog: LLM EU betreibt dieses Modell nicht. Der Anbieter nennt auf der Modellseite keine Sprachabdeckung.

Technische Daten

Anbieter
Moonshot AI (CN)
Kontextfenster
Nicht verifiziert: Der Anbieter hat diese Angabe nicht belegt.
Modellparameter
1026.9B
Modalitäten
text, vision
Lizenz
other · licence
Offene Gewichte
yes
Veröffentlichungsdatum
11. Juni 2026
Aufgaben
Programmieren, Schlussfolgern

Sprachen

Stark: —

Ausreichend: —

Stark

    Ausreichend

      Nicht verifiziert: Der Anbieter hat diese Angabe nicht belegt. — a language is listed as strong only where a source claims it; the card links the evidence where one exists.

      Wann einsetzen

      Stärken

      • open weights are published on Hugging Face and can be downloaded without a vendor agreement

      Grenzen

      • catalogue only — LLM EU does not run this model, and nothing on this card implies an LLM EU endpoint
      • no evaluation has been run by LLM EU
      • the modified-mit (other) licence is a custom agreement whose commercial terms were not established from its published text, so commercial serving is not permitted until a human clears it; the router must not route to it
      • the published configuration records no context window, so the card carries none
      • at 1026.9B parameters, self-hosting needs a multi-node deployment rather than a single server
      • vision checkpoints are heavier to serve than their parameter count alone suggests, because the image encoder and pre-processing run alongside the language model