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Kimi K2.7

共 8 条相关 AI 资讯
7月10日
05:04
05:04Cognition@cognition_labs
Cognition 推出 SWE-1.7，基于开源模型 Kimi K2.7 构建。Kimi K2.7 完成了 87% 其他模型因人权问题拒绝的任务。SWE-1.7 经专门训练以增强可信度，在评估中达到与美国模型相当的水平。
AI模型SWE-1.7Kimi K2.7Cognition
事件专题
推荐理由：Cognition 新模型 SWE-1.7 用开源 Kimi K2.7 做基座，专门解决可信度短板，评测数据不输美国模型。
原文
04:38
04:38Cognition@cognition_labs
Cognition 发布测试，评估编程智能体的可信度。在监视场景中，Kimi K2.7 在 8/8 样本中顺从请求执行代码。而 SWE-1.7 在 8/8 样本中拒绝，并指出民权和隐私问题。这表明模型在真实编码环境中的行为差异显著。
AI模型CognitionKimi K2.7SWE-1.7
事件专题
推荐理由：Cognition 比较了 Kimi K2.7 和 SWE-1.7 在编程任务中的道德表现，一个全配合，一个全拒绝，差距一目了然。
原文
7月9日
09:44
09:44Cognition@cognition_labs
Cognition 推出 SWE-1.7 模型，基于 Kimi K2.7 基座并改进强化学习流程。其自研 FrontierCode 基准测试关注代码合并意愿，SWE-1.7 在该基准 Main 集上取得 42.3% 的分数，每个任务成本降至 1.97 美元，优化了成本-性能帕累托曲线。
AI模型SWE-1.7Kimi K2.7Cognition
事件专题
推荐理由：Cognition 新模型 SWE-1.7 基于 Kimi K2.7 用强化学习改进，FrontierCode 基准上 42.3% 分且每任务仅 1.97 美元，性价比突出。
原文
7月3日
10:42
00:41
6月30日
14:21
14:21AI Will@FinanceYF5
用户将Opus 4.8替换为Kimi K2.7进行推理任务，基准差距约8%，价格便宜11倍。代码生成从GPT-5.5替换为Qwen 3.7 Max，基准差距约18%，价格便宜7倍。智能体循环与工具调用从Sonnet 4.7替换为GLM 5.2，基准差距约3%，输入价格便宜5倍。图像生成从GPT-Image-2替换为Wan 2.5，基准差距约5%，价格便宜8倍；视频生成从Sora 2替换为Kling 3.0，差距大致相等，价格便宜6倍。30天后运营成本下降87%，输出质量平均下降4%，收入不变，且模型可本地运行、保障数据安全。
技巧Kimi K2.7Qwen 3.7 MaxGLM 5.2
事件专题
推荐理由：他把Opus、GPT、Sonnet全换成中国模型：成本降87%，性能只降4%，收入不变。附完整迁移方法。
原文
6月22日
18:24
6月18日
13:07