K2.8 Preview 運営中

Kimi K2.8 Previewは、Moonshot AIがKimi CodeとKimi Workで全面提供する主力モデルです。公式には、総合性能はフラッグシップのKimi K3に近く、コーディングとAgent能力が向上し、K2.7より思考効率が大幅に改善されたとされています。モデルはlow/high/maxの3段階の思考モードと画像・動画入力に対応し、1Mの超長文コンテキストが全会員に開放されています。

コード生成と補完：日常的な開発の主力として、コード補完や修正など、境界が明確なタスクに最適化されています。
Agent能力：コーディングとエージェント能力がK2.7 Codeより全面的に向上し、複数ステップの開発タスクを自律的に進められます。
3段階の思考強度：low / high / maxの3段階のreasoning effortに対応し、K3の思考レベルと統一されています。デフォルトはmaxです。
マルチモーダル入力：画像と動画の入力に対応し、視覚的な開発素材を処理できます。
1Mの超長文コンテキスト：すべての会員プランで最大100万tokenのコンテキストを利用でき、大規模なコードベースを一度に処理できます。
シームレスなアップグレード：Model IDは引き続きkimi-for-codingのままで、クライアントやサードパーティ製ツールの設定変更は不要です。
インテリジェントルーティング：K3シリーズでthinkingをオフにすると、リクエストは自動的にK2.8の思考なしバージョンへ転送されます。

段階的な推論制御：reasoning effortの仕組みにより、推論予算を調整します。lowでは思考の深さを犠牲にして速度を高め、maxではより多くの思考tokenを投入して複雑なタスクの成功率を高めます。本質的には、「思考token数」という計算資源を明示的に配分する仕組みです。
長文コンテキスト処理：1Mのウィンドウは効率的なAttention実装に基づいています。K3で採用されているKDAの混合線形AttentionとAttention Residualsの設計（長い系列におけるAttention計算の負荷を明示的に低減）は、K2.8にとって重要な技術的参照となっています。
リクエストルーティング層：プロダクト側では、スケジューリングシステムがモデルの利用可否と思考スイッチの状態に応じて、K3とK2.8の間でセッションのトラフィックをシームレスに切り替え、同じ入口から一貫した体験を提供します。

設定不要ですぐに利用可能：K2.8 Previewは全面提供されており、kimi-for-codingへのシームレスなアップグレードが行われます。既存のクライアントやサードパーティ製ツール（Claude Code、OpenCode、Codexなど）の設定変更は不要です。
いずれかの会員プランを契約すれば利用可能：Adagio（無料プラン）からAllegroまで、すべてのプランで利用でき、1Mコンテキストも直接利用できます。
Kimi Code CLI：CLIをインストールしてアカウントにログインし、通常どおりセッションを開始するとK2.8が使用されます。/modelと入力すれば、現在のモデルの確認や切り替えができます。
思考レベルの調整：/effortと入力してlow / high / maxの3段階を切り替えます。簡単なタスクでは低いレベルでtokenを節約し、複雑なタスクではmaxで成功率を高めます。
サードパーティ製ツールとの接続：ツールのModel IDをkimi-for-codingに設定するだけで利用できます。速度を重視し、Allegretto以上の会員であれば、kimi-for-coding-highspeedに切り替えることもできます。
Kimi Workでの利用：Kimi Workから直接タスクを開始すると、プラットフォームが自動的にK2.8 Previewへルーティングします。

フラッグシップに近い性能：総合性能はK3に近く、コーディングとAgent能力はK2.7 Codeより全面的に向上し、思考効率も大幅に改善されています。
利用のハードルがゼロ：無料プランのAdagioを含むすべての会員プランで利用でき、K3に必要だった¥99からの料金制限を解消しています。
より高速な応答：ユーザーの実測フィードバックでは、速度はK3を明らかに上回っており、コード補完など頻繁なインタラクションが発生する場面に適しています。
より制御しやすい挙動：曖昧なタスクで過度に先回りしたり、過去のthinkingに敏感に反応したりするK3と比べ、K2.8は日常的な開発に適しており、挙動の境界がより安定しています。
シームレスな移行：Model IDはkimi-for-codingのまま変わらず、クライアントやサードパーティ製ツールを変更せずにアップグレードできます。
柔軟な思考レベル：low / high / maxの3段階を自由に切り替えられ、簡単なタスクではtokenを節約し、複雑なタスクでは品質を維持できます。
マルチモーダル機能：画像と動画の入力に対応し、1Mウィンドウで大規模なコードベース全体を一度に処理できます。

大規模コードベースの理解とリファクタリング：1Mコンテキストにリポジトリ全体を一度に読み込めるため、ファイル間の依存関係分析、一括リファクタリング、アーキテクチャレベルの変更提案に活用できます。
日常的なコード補完と開発：「日々使うモデル」として位置付けられており、K3より挙動が制御しやすく応答も高速なため、高頻度の補完、デバッグ、小規模な機能改善に適しています。
マルチモーダルな開発支援：画像と動画の入力に対応し、エラー画面のスクリーンショットやバグの画面録画を直接入力したり、デザイン案を参考にフロントエンドコードを生成したりできます。
Agentによる自動化ワークフロー：コーディングとAgent能力がK2.7より全面的に向上しており、テストの実行、失敗したテストケースの修正、PRの作成まで、複数ステップのタスクを一連の流れとして自動化できます。
長文書・長大なログの分析：1Mウィンドウに非常に長いログ、技術文書、会議記録を収めることができ、全文検索型の質疑応答や要約を、会員であれば追加費用なしで行えます。