# Kimi-Dev-72B

Модель от MoonshotAI, которая самостоятельно выбирает файлы, исправляет баги и тестирует код с точностью 60,4% на синтетических тестах.

- Категории: Бесплатные, Помощники в кодинге
- Работает из России: Да
- Бизнес-модель: Бесплатно
- Сайт сервиса: https://github.com/MoonshotAI/Kimi-Dev?tab=readme-ov-file
- Карточка в каталоге: https://ailibri.com/kimi-dev-tab-readme-ov-file
- Обновлено: 2026-05-29

## Описание

Kimi-Dev-72B - это модель, которая не просто плодит строчки кода, а думает как программист. Она сама решает, какие файлы править, находит баги и даже тестирует результат. Представьте ассистента, который не только знает синтаксис, но и понимает, что вы хотели сделать.


## Автоматический выбор файлов и исправление ошибок

Самая крутая фишка - модель анализирует проект и сама решает, где копать. Не нужно объяснять ей, в каком файле сидит баг или какую функцию переписать. Kimi-Dev просматривает код, понимает архитектуру и целенаправленно вносит изменения там, где они нужны. Это как иметь коллегу, который изучил весь проект и знает, где что лежит.

Модель не ограничивается генерацией - она исправляет существующие ошибки. Находит логические проблемы, синтаксические косяки и даже потенциальные уязвимости. После внесения изменений запускает тесты, чтобы убедиться, что ничего не сломалось.


## Точность 60,4% на синтетических тестах

На бенчмарке Kimi-Dev показала результат лучше GPT-4o и Claude 3.5. Цифра 60,4% означает, что из 10 задач модель решает правильно 6 - это приличный показатель для сложных инженерных задач. Конечно, до идеала далеко, но для open-source решения результат впечатляет.

Важно понимать: тесты синтетические, то есть искусственно созданные. В реальных проектах с legacy-кодом и странными архитектурными решениями цифры могут быть скромнее. Но как стартовая точка для автоматизации рутинных задач программирования - вполне себе.


### Решение прикладных задач программирования

Модель заточена не под генерацию hello world, а под реальные инженерные задачи. Она может рефакторить код, оптимизировать алгоритмы, добавлять новый функционал в существующие проекты. Это ближе к тому, чем занимаются программисты каждый день, а не к демкам с простенькими скриптами.

## Похожие сервисы в каталоге

- [Llama](https://ailibri.com/llama): Открытые языковые модели Meta: Llama 4 Scout и Maverick, Llama 3.3 и 3.2. Веса можно скачать и запустить локально через Ollama или LM Studio либо взять по API у облачных провайдеров.
- [Gemini](https://ailibri.com/gemini): Gemini — мультимодальный ИИ-ассистент Google и семейство моделей (Gemini 3.1 Pro, Deep Think, 3.8 Flash). Текст, код, анализ файлов, генерация изображений и видео, интеграция с сервисами Google.
- [Jan](https://ailibri.com/jan): Офлайн-клиент для запуска языковых моделей без интернета. Работает локально на устройстве, поддерживает LLaMA 3, Mistral, Gemma.
- [Rigor Dushno](https://ailibri.com/rigor-dushno): Расширение для Claude Code, позволяющее настроить уровень критичности ИИ-ассистента от 0 до 10: от полного согласия до максимальной проверки решений и архитекту
- [Agent Skills](https://ailibri.com/agent-skills): Набор инженерных навыков для AI-агентов: 7 команд для разработки — спецификация, планирование, сборка, тестирование, ревью, упрощение кода и деплой в продакшн.
- [React Grab](https://ailibri.com/react-grab): Пакет для React, который передаёт контекст элемента интерфейса в AI-ассистенты одним кликом. Вместо описания словами - выбираешь компонент, и AI получает точные данные о месте в коде.

---
Источник: AILibri — каталог нейросетей и ИИ-инструментов, https://ailibri.com