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Kimi K3

MoEVisión

Moonshot AIMoonshot AI · 2,8T (104B activos) · Mezcla de expertos

Kimi K3 es un modelo de 2,8T de Moonshot AI con un contexto de 1M tokens. En Q4_K_M con 8K de contexto necesita unos 1584,5 GB; con 1982 GB tienes margen para conversaciones largas.

Hugging Face GGUF

Mezcla de expertos

Parámetros: 2,8T · Activos: 104B

Los 2,8T parámetros se cargan en memoria, pero sólo 104B trabajan en cada token, así que va a la velocidad de un modelo mucho más pequeño.

Opciones de cuantización

Cuant.MemoriaEn tu hardware
Q2_K—…
Q3_K_M—…
Q4_K_M—…
Q5_K_M—…
Q6_K—…
Q8_0—…
F16—…

Memoria según el contexto

En Q4_K_M. La caché del contexto crece con cada token que el modelo recuerda.

ContextoCaché de contextoTotal
4K0,1 GB1584,4 GB
8K0,2 GB1584,5 GB
32K0,8 GB1585,1 GB
128K3,4 GB1587,6 GB
256K6,8 GB1591 GB

Comparte una velocidad medida

Ejecuta uno de estos y pega abajo la salida completa (o sólo los tokens por segundo):

llama-bench -m model.gguf
ollama run model --verbose

Se publica de forma anónima y se conserva. No guardamos cuenta ni dirección, sólo un hash que cambia cada día para limitar a diez envíos diarios.

Siguiente paso

El hardware mínimo donde va bien

Equipos de escritorio con la menor memoria que dan a Kimi K3 nota A o S en Q4_K_M.

Ningún equipo de escritorio del catálogo lo ejecuta con nota A o mejor.

¿Puedo ejecutar Kimi K3 en local?

¿Puedo ejecutar Kimi K3 en local?

Sí, si tu GPU o tu Mac tiene unos 1584,5 GB libres para él en Q4_K_M. Abre esta página en ese ordenador para ver la nota de tu hardware exacto y arráncalo con llama.cpp, Ollama o LM Studio.

¿Cuánta memoria necesita Kimi K3?

Unos 1584,5 GB en Q4_K_M con 8K de contexto y 2751,6 GB en Q8_0. Las cuantizaciones más bajas caben en tarjetas más pequeñas con algo de pérdida de calidad; los contextos largos suman al total.