Kimi-Dev-72B
Acerca de Kimi-Dev-72B
Kimi-Dev-72B es un nuevo modelo de lenguaje grande de código abierto para programación que alcanza un 60,4 % en SWE-bench Verified, logrando un resultado de última generación entre los modelos de código abierto. Optimizado mediante aprendizaje por refuerzo a gran escala, parchea de forma autónoma bases de código reales en Docker y obtiene recompensas solo cuando se superan los conjuntos de pruebas completos. Esto garantiza que el modelo ofrezca soluciones correctas, robustas y prácticas, alineadas con los estándares de ingeniería de software del mundo real.
Explore cómo las capacidades de codificación de vanguardia de Kimi-Dev-72B resuelven de forma autónoma desafíos complejos de ingeniería de software.
Corrección automática de software
Kimi-Dev-72B identifica y aplica de forma autónoma correcciones a problemas de software del mundo real, garantizando que los parches superen todas las suites de pruebas en un entorno Dockerizado.
Ejemplo de caso de uso:
"Se resolvió automáticamente un error crítico en el módulo de autenticación de un framework web de Python, generando un parche sólido que superó el 100% de las pruebas unitarias y de integración."
Depuración y optimización avanzada de código
Detecte errores lógicos sutiles y sugiera mejoras de rendimiento en grandes bases de código, validadas mediante la superación de completas suites de pruebas.
Ejemplo de caso de uso:
"Se optimizó la lógica de consulta de base de datos de un microservicio Java, reduciendo la latencia en un 30% y garantizando que todas las pruebas de integración existentes siguieran superándose."
Desarrollo de funciones guiado por pruebas (TDD)
Acelere el desarrollo generando nuevas funciones de código que son intrínsecamente sólidas, ya que están diseñadas para superar casos de prueba predefinidos o generados.
Ejemplo de caso de uso:
"Se desarrolló una nueva función de canalización de procesamiento de datos en Go, generando tanto la implementación como las pruebas unitarias correspondientes, lo que garantizó la corrección funcional inmediata."
Refactorización y modernización de código heredado
Transforme bases de código obsoletas en sistemas modernos y fáciles de mantener, garantizando la equivalencia funcional y la compatibilidad con las suites de pruebas durante todo el proceso de refactorización.
Ejemplo de caso de uso:
"Se refactorizó una aplicación de escritorio C# heredada para utilizar patrones asíncronos modernos de .NET, verificando la integridad funcional al garantizar que se superaran todas las pruebas originales de interfaz de usuario y backend."
Metadatos
Especificación
Estado
Deprecated
Arquitectura
Qwen2 Transformer
Calibrado
Sí
Mezcla de expertos
No
Parámetros totales
1000B
Parámetros activados
1000B
Razonamiento
No
Precisión
FP8
Longitud del contexto
131K
Tokens máximos
131K
Comparar con otros modelos
Descubre cómo se compara este modelo con otros.

Moonshot AI
chat
Kimi-K2-Thinking
Contexto total:
262K
Output máx.:
262K
Input:
$
0.55
/ M Tokens
Output:
$
2.5
/ M Tokens

Moonshot AI
chat
Kimi-K2-Instruct-0905
Contexto total:
262K
Output máx.:
262K
Input:
$
0.4
/ M Tokens
Output:
$
2.0
/ M Tokens

Moonshot AI
chat
Kimi-K2-Instruct
Contexto total:
131K
Output máx.:
131K
Input:
$
0.58
/ M Tokens
Output:
$
2.29
/ M Tokens

Moonshot AI
chat
Kimi-Dev-72B
Contexto total:
131K
Output máx.:
131K
Input:
$
0.29
/ M Tokens
Output:
$
1.15
/ M Tokens

Moonshot AI
chat
Kimi-K2.7-Code
Contexto total:
262K
Output máx.:
262K
Input:
$
0.85916
/ M Tokens
Output:
$
3.8
/ M Tokens

Moonshot AI
chat
Kimi-K2.6
Contexto total:
262K
Output máx.:
262K
Input:
$
0.77
/ M Tokens
Output:
$
3.4
/ M Tokens

Moonshot AI
chat
Kimi-K2.5
Contexto total:
262K
Output máx.:
262K
Input:
$
0.45
/ M Tokens
Output:
$
2.25
/ M Tokens
