GitHub Copilot nimmt Open-Weight-Modell Kimi K2.7 Code auf
Model choice, Azure hosting and coding-model price pressure.
Kimi: News und Analysen
17 geprüfte Beiträge zu Kimi, Produkten und Branchenentwicklungen.
Kimi K2.7-Code punktet vor allem beim Preis
Moonshot AI hat Kimi K2.7-Code samt HighSpeed-Modus veröffentlicht. Einige eigene Benchmarks sehen gut aus, doch der stärkere Hebel ist der deutlich niedrigere Output-Preis.
Kimi schickt 300 Agenten zur WM-Prognose
Moonshot AI simulierte mit Kimi-Agenten alle 104 Spiele und fand mögliche Wahrscheinlichkeitslücken, darunter eine höhere Chance für Deutschland.
Kimi K2.7 Code unterbietet GPT-5.5 bei Coding-Tokenpreisen
Moonshots offenes MoE-Modell bietet deutlich billigere Tokens und bessere agentische Coding-Benchmarks als K2.6.
Kimi Work bringt einen Schwarm aus 300 Agenten auf den Desktop
Moonshots Desktop-Agent arbeitet mit lokalen Dateien, angemeldeten Browsern und Zeitplänen für Nutzer, die sensible Daten nicht in die Cloud geben können.
Moonshot öffnet Kimi K2.7-Code für KI-Coding
Moonshot öffnet Kimi K2.7-Code für KI-Coding.
Moonshot AI strebt 30 Milliarden Dollar Bewertung an
Der Kimi-Hersteller will Berichten zufolge 2 Milliarden Dollar aufnehmen, nachdem sich der ARR von März auf April verdoppelte und K2 von Chat zu Agenten rückte.
Moonshot AI verhandelt über 30 Milliarden Dollar Bewertung
Moonshot AI will mit Kimi eine neue Finanzierungsrunde anstoßen und die Bewertung auf 30 Milliarden Dollar heben, obwohl die vorherige Runde noch nicht vollständig eingezahlt ist.
Nvidia macht Nemotron 3 Ultra quelloffen, bleibt aber hinter Kimi zurück
Nvidia hat das quelloffene Modell Nemotron 3 Ultra mit 550 Milliarden Parametern vorgestellt, das im Artificial-Analysis-Intelligence-Index 48 Punkte erreicht – weniger als Kimi K2.6 aus China mit 54 Punkten.
Moonshot AI sammelt 2 Milliarden Dollar ein und erreicht 20-Milliarden-Bewertung
Der Kimi-Entwickler wird nach einer von Meituan-nahen Investoren angeführten Runde deutlich höher bewertet und setzt Chinas Modellanbieter unter Zugzwang.
Moonshot AI erreicht mit Meituan-Runde 20 Milliarden Dollar Bewertung
Moonshot AI hat 2 Milliarden Dollar eingesammelt und wird nun mit mehr als 20 Milliarden Dollar bewertet. Kimi rückt damit in Chinas Rennen um Open-Source-Großmodelle und einen möglichen Hongkong-Börsengang.
Kimi K2.6 erzielt Open-Source-Spitzenplatz in HLE-Rangliste
Moonshot AI hat die Vollversion des Kimi K2.6-Modells veröffentlicht, das im HLE-Full-Benchmark 54,0 Punkte erreicht und damit Claude Opus 4.6 sowie GPT-5.4 übertrifft. Das 1-Billion-Parameter-Modell nutzt eine MoE-Architektur, aktiviert pro Inferenz nur 32 Milliarden Parameter und unterstützt bis zu 300 parallele Agenten.
Kimi K2.6 Code ist da: Fünfmal günstiger als Claude Sonnet
Moonshot AI hat die Vorschauversion von K2.6 Code für alle Kimi Code-Abonnenten veröffentlicht. Sie ist deutlich günstiger als Claude Sonnet und GPT-5.4, bietet tiefere Reasoning-Ketten und echte parallele Ausführung im Agent Swarm.
Cursor setzt auf chinesisches KI-Modell für Flaggschiff-Produkt
Cursor veröffentlichte Composer 2, ein neues KI-Coding-Modell, gab aber zunächst nicht preis, dass es auf dem Open-Source-Modell Kimi K2.5 von Moonshot AI, einem chinesischen Unternehmen, basiert – und räumte dies erst auf Nachfrage ein.
Kimi K2: Open-Source-MoE-Modell mit einer Billion Parametern
Moonshot AI hat Kimi K2 als Open Source veröffentlicht, ein MoE-Modell mit einer Billion Parametern, das nur 32B Parameter pro Token aktiviert und in Programmier-Benchmarks sowie Agentenaufgaben führend ist.
Kimi K2.5 zerlegt komplexe Aufgaben mit 100 Agents
Moonshot AI hat Kimi K2.5 veröffentlicht, das auf K2 native multimodale Fähigkeiten und Agent Swarm ergänzt – eine Funktion, die komplexe Aufgaben in viele Teilaufgaben zerlegt und parallel von unabhängigen Agents bearbeiten lässt.
Kimi K1.5 bestätigt Reinforcement-Learning-gesteuertes Schlussfolgern
Moonshot AI veröffentlichte K1.5 vor K2, mit dem Kernfokus auf der Verbesserung der Schlussfolgerungsfähigkeiten durch reines Reinforcement Learning und bestätigt die Machbarkeit dieses Ansatzes bei Modellen mittlerer Größe.