Kimi K2.7 Code vs DeepSeek v4

仕様的な違い

Kimi K2.7 Code は「実装エージェントとしての作業完遂力」に寄せたモデルです。公式モデルカードでも、real-world long-horizon coding tasks、complex software engineering workflows、token efficiency の改善が強調されています。評価表も Kimi Code Bench、Program Bench、MLS Bench Lite、Kimi Claw、MCP Atlas、MCP Mark Verified など、開発エージェント寄りです。

DeepSeek V4-Pro は「1Mコンテキストを使える総合推論モデル」に近い位置づけです。公式説明では 1.6T total / 49B active、1M context、長文効率化のための Hybrid Attention Architecture が示され、MMLU-Pro、GPQA Diamond、LiveCodeBench、Codeforces、SWE Verified、MRCR 1M、CorpusQA 1M など幅広い指標が掲載されています。

数値的な比較

table:動作環境の比較

項目 Kimi K2.7 Code DeepSeek V4-Pro

アーキテクチャ MoE MoE

総パラメータ 1T 1.6T

active params 32B 49B

コンテキスト長 256K 1M

公式/準公式の量子化 native INT4 FP4 + FP8 mixed

重みだけの理論目安・FP16/BF16 約 2TB 約 3.2TB

重みだけの理論目安・FP8 約 1TB 約 1.6TB

重みだけの理論目安・4bit系 約 500GB 約 800GB

実運用VRAM目安 最低600GB級、余裕を見るなら1TB級 最低900GB〜1TB級、長文運用は1TB超

現実的な構成例 8×H100 80GB級、または8×H200級 8×H200 / 8×B300 / 8×MI355X級、条件によって複数ノード

table:ベンチマークスコアの比較

ベンチマーク Kimi K2.7 Code DeepSeek V4 Pro / Pro-Max 比較可否 見方

MCP Atlas / MCPAtlas 76.0 73.6、V4-Pro High は 74.2 可能 公開値上は Kimi K2.7 Code がやや上

Kimi Code Bench v2 62.0 公開値なし 不可 Kimi側の社内系コードベンチ。

Program Bench 53.6 公開値なし 不可 Kimi側のみ確認。

MLS Bench Lite 35.1 公開値なし 不可 Kimi側のみ確認。

Kimi Claw 24/7 Bench 46.9 公開値なし 不可 Kimi側の長時間エージェント系。

MCP Mark Verified 81.1 公開値なし 不可 Kimi側のみ確認。

MMLU-Pro 公開値なし 87.5 不可 DeepSeek側のみ確認。

GPQA Diamond 公開値なし 90.1 不可 DeepSeek側のみ確認。

LiveCodeBench 公開値なし 93.5 不可 DeepSeek側のみ確認。

SWE Verified 公開値なし 80.6 不可 DeepSeek側のみ確認。

Terminal Bench 2.0 公開値なし 67.9 不可 DeepSeek側のみ確認。

Toolathlon 公開値なし 51.8 不可 DeepSeek側のみ確認。