Moonshot AI, công ty Trung Quốc đứng sau chatbot Kimi, vừa ra mắt Kimi K2.7 Code — mô hình lập trình mã nguồn mở mới giảm khoảng 30% lượng token suy luận so với phiên bản trước mà vẫn đạt điểm cao hơn trên các bài kiểm tra viết mã. Mô hình xuất hiện trên Hugging Face ngày 12/6 với giấy phép MIT có chỉnh sửa (theo MarkTechPost).
Đây là bản nâng cấp tập trung vào lập trình, được xây trên dòng Kimi K2 và hướng tới các tác vụ kỹ thuật phần mềm dài hơi, nơi mô hình phải tự lập kế hoạch và thực thi nhiều bước. Kimi K2.7 Code có quy mô một nghìn tỷ tham số theo kiến trúc hỗn hợp chuyên gia, kích hoạt 32 tỷ tham số mỗi lượt với 384 chuyên gia và cửa sổ ngữ cảnh 256.000 token.
Mục lục
Kimi K2.7 Code và bước tiến của mô hình lập trình mở
Moonshot công bố mức cải thiện đáng kể so với bản K2.6: tăng 21,8% trên Kimi Code Bench v2 (từ 50,9 lên 62,0 điểm), tăng 11% trên Program Bench và 31,5% trên MLS Bench Lite, đồng thời dùng ít hơn khoảng 30% token suy luận. Việc giảm token nghĩa là chi phí và thời gian xử lý cho mỗi tác vụ thấp hơn, một yếu tố quan trọng khi triển khai trên quy mô lớn.
So với các mô hình đóng dẫn đầu, Kimi K2.7 Code vẫn còn khoảng cách: trên Kimi Code Bench v2, mô hình đạt 62,0 điểm so với 69,0 của GPT-5.5 và 67,4 của Claude Opus 4.8. Tuy nhiên, với một mô hình mã nguồn mở mà lập trình viên có thể tải về và tự vận hành, mức chênh lệch này được nhiều người xem là chấp nhận được. Giá gọi API niêm yết ở mức 0,95 USD cho mỗi triệu token đầu vào và 4 USD cho mỗi triệu token đầu ra.
Cuộc đua mô hình mã nguồn mở và tác động tại Việt Nam
Kimi K2.7 Code là mảnh ghép mới nhất trong làn sóng các phòng thí nghiệm Trung Quốc liên tục mở mã những mô hình lập trình mạnh. Chỉ trong vài tuần gần đây, thị trường đã chứng kiến nhiều bản phát hành tương tự, tạo sức ép lên cả các hãng đóng lẫn mở. Xu hướng này giúp lập trình viên có thêm lựa chọn chất lượng cao mà không phải trả phí bản quyền đắt đỏ.
Với đội ngũ kỹ thuật trong nước, một mô hình lập trình mở, ngữ cảnh dài và chi phí vận hành thấp là công cụ đáng cân nhắc để hỗ trợ viết mã, rà soát lỗi hay tự động hóa quy trình phát triển. Khả năng tự host cũng giúp doanh nghiệp kiểm soát mã nguồn và dữ liệu nội bộ tốt hơn so với việc gửi toàn bộ qua dịch vụ bên ngoài. Bạn đọc có thể xem thêm cẩm nang công cụ AI 2026 để so sánh các lựa chọn.
Câu hỏi còn lại là liệu các mô hình mở như Kimi K2.7 Code có thể tiếp tục rút ngắn khoảng cách với nhóm dẫn đầu hay không. Nếu xu hướng giảm token và tăng điểm số được duy trì, ranh giới giữa mô hình đóng và mở trong lĩnh vực lập trình sẽ ngày càng mờ đi.
Nguồn: Moonshot AI, MarkTechPost.
Xem thêm: MiMo Code mã nguồn mở · DiffusionGemma của Google.
