Yapay Zeka

GitHub Copilot'ta Açık Kaynak Dönemi: Kimi K2.7 Code Desteği Genel Kullanıma Sunuldu!

GitHub Copilot, bünyesine eklediği ilk açık ağırlıklı (open-weight) yapay zeka modeli Kimi K2.7 Code ile kullanıcılara daha ekonomik ve alternatif bir kod yazım asistanı sunuyor.

Paylaş X'te paylaş

Yazılım geliştiricilerin vazgeçilmez asistanı GitHub Copilot, model çeşitliliğini artıracak yeni bir adıma imza attı. Moonshot AI tarafından geliştirilen açık ağırlıklı (open-weight) yapay zeka modeli Kimi K2.7 Code, Copilot üzerinde genel kullanıma (generally available) sunuldu. Bu hamleyle birlikte Kimi K2.7 Code, Copilot model seçicisinde yer alan **ilk açık ağırlıklı model** olma unvanını kazandı.

GitHub Copilot Kimi K2.7 Desteği
Kimi K2.7 Code, Microsoft Azure üzerinde barındırılarak Copilot kullanıcılarına sunuluyor.
Görsel Kaynağı: GitHub

Kullanıcılara daha fazla esneklik ve daha düşük maliyetli bir kodlama iş akışı sunmayı hedefleyen Kimi K2.7 Code, GitHub tarafından **Microsoft Azure** altyapısı üzerinde barındırılıyor. Model, kullanım bazlı faturalandırmada sağlayıcının liste fiyatlarına göre ücretlendirilecek.

Desteklenen Geliştirme Ortamları ve Sürümler

Kademeli olarak Copilot Pro, Pro+ ve Max planları için dağıtılmaya başlanan modeli aşağıdaki platform ve IDE'lerde seçip kullanabilirsiniz:

Geliştirme Ortamı (IDE) Gerekli Minimum Sürüm
Visual Studio Code Sürüm 1.127.0 veya üzeri
Visual Studio Sürüm 17.14.6 veya üzeri
JetBrains IDE Ailesi Sürüm 1.9.1-251 veya üzeri
Xcode / Eclipse En güncel eklenti sürümleriyle uyumlu
Diğer Platformlar Copilot CLI, GitHub web (github.com), GitHub Mobil (iOS & Android)

Kurumsal Şirketler İçin Güvenlik Politikası

Kimi K2.7 Code, kurumsal abonelikler olan Copilot Business ve Copilot Enterprise planlarında varsayılan olarak **kapalı** durumda geliyor. Şirket yöneticilerinin, organizasyon üyelerinin bu modeli seçebilmesi için ayarlardan Kimi K2.7 Code politikasını aktif hale getirmesi gerekiyor. GitHub, yöneticilerin açık ağırlıklı modelleri etkinleştirmeden önce kendi şirket içi veri yönetişimi, uyumluluk ve güvenlik gereksinimlerini incelemelerini öneriyor.

Giderek çeşitlenen yapay zeka modelleri sayesinde yazılımcılar, çözmek istedikleri probleme ve bütçelerine en uygun yapay zeka asistanını seçerek verimliliklerini artırabilecekler.

Kaynak: Hacker News (Öne Çıkanlar)

Mr.Nobody
Yazar

Mr.Nobody

Tüm yazılar Tüm yazılar
Haber Sayısı 275 haber
Görüntülenme Sayısı 9.236 görüntülenme
Okur katılımı

Yorumlar

Yorum İkonu Yorum Yazın

Bu habere henüz yorum yapılmadı.

Görünüm Okuma ayarları
Yazı boyutu