Kimi K2 Thinking TPS kalkulátor
Každá karta níže je hodnocena podle tohoto modelu na základě délky kontextu a minimální kvality, kterou si zvolíte. Rychlost je odhad pro jednotlivý požadavek, vypočítaná z paměťové šířky karty a velikosti modelu po kompresi..
Vypočteno pro tento model
818 karty, které máme specifikace pro
Které GPU mohou spustit Kimi K2 Thinking?
Nastavte vstupy, přečtěte si odpověď
Delší konverzace potřebuje více paměti, což může tento model vytlačit z menších karet..
Skrývá karty, které by se do modelu vešly pouze jeho stlačením pod tento bod.
0 karty odpovídají
Vypočítávání| Potřebuje | Kvantisace | Pohodlné | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
Žádná GPU karta v našem katalogu nemůže spustit tento model s těmito nastaveními.. |
|||||||
Rychlosti jsou odhady pro jednoho žadatele — jednu konverzaci najednou — vypočítané z šířky pásma paměti, velikosti modelu a kvantizace. Skutečný průchod se liší s výkonem inference a jeho verzí. Čísla zveřejněná výrobci hardwaru měří mnoho simultánních požadavků a jsou mnohem vyšší..
Na záznamu
Plná specifikace
Všechno o tomto modelu v záznamech. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, spíše než jak funguje — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vynaloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jiné úrovni..
Původ
Kdo vytvořil tento model, kde a kdy byl publikován.
- Organizace
- Moonshot
- Typ organizace
- Industry
- Země
- China
- Publikováno
- 6 November 2025
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Language
- Úkol
- Language modeling/generation, Question answering, Search, Quantitative reasoning, Code generation
- Základní model
- Kimi K2
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 1T
- Výcviková data
- tokens
Total Parameters 1T Activated Parameters 32B
"Kimi K2 was pre-trained on 15.5T tokens" Training dataset size for Kimi K2 Thinking is not reported
Výpočty pro trénink
Aritmetika prováděná k trénování modelu, měřená v operacích s plovoucí desetinnou čárkou. Je to měřítko toho, kolik stál tréninkový běh, ne jak rychle hotový model na vás odpovídá.
- Výpočty pro trénink
- 4.2 × 10²⁴ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Comparison with other models
Assuming the additional post-training contributed between 1% and 100% of Kimi K2's training compute (which we confidently estimate at 2.976e+24), we get a range of 3.0e24 to 6.0e24, and a geometric mean of 4.2e24.
Dostupnost
Zda můžete získat model a spustit ho na svém vlastním hardwaru, což rozhoduje o tom, zda se některé z čísel grafických karet na této stránce vztahují.
- Hmotnosti
- Open — downloadable
- Přístup k modelu
- Open weights (restricted use)
- Tréninkový kód
- Unreleased
- Hugging Face
- moonshotai
modified MIT license (capped by 100M MAU or $20M monthly revenue) https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K2-Thinking
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Proč je to sledováno
- SOTA improvement
- Záznam důvěry
- Likely
Kimi K2 Thinking sets new records across benchmarks that assess reasoning, coding, and agent capabilities. K2 Thinking achieves 44.9% on HLE with tools, 60.2% on BrowseComp, and 71.3% on SWE-Bench Verified, demonstrating strong generalization as a state-of-the-art thinking agent model.
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Introducing Kimi K2 Thinking
- Nap poslední aktualizace
- 3 December 2025
Co čísla znamenají
Co je potřeba k provozování tohoto modelu
Kimi K2 Thinking dosahuje počtu parametrů 1T. To je nad rámec toho, co jakákoliv jednotlivá GPU karta pojme. Spuštění znamená buď rozdělení na několik karet, nebo pronájem hardwaru určeného k této práci, a každá karta schopná to unést samostatně je součástí datacentra. Počet, který může: 0.
O tomto modelu
Kimi K2 Thinking byl zveřejněn Moonshot, v zemi zaznamenané jako China, během November 2025. Vychází z organizace, která je kategorizována jako industry.
funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol language modeling/generation, Question answering, Search, Quantitative reasoning, Code generation.
Místo toho, aby byl trénován od nuly, je odvozen z Kimi K2. To je obvyklý způsob, jak je specializovaný model vytvářen.
Váhy jsou zveřejněny, takže si je můžete stáhnout a spustit na své vlastní hardwaru neomezeně, offline, bez připojeného účtu. Na Hugging Face je publikováno pod organizací moonshotai.
Jak bylo trénováno
Trénování si vyžádalo výpočetní rozpočet přibližně 4.2 × 10²⁴ FLOP. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Důvod, proč se to v tomto katalogu vůbec objevuje: sOTA improvement.
Krok za krokem
Jak vybrat GPU pro Kimi K2 Thinking
Stůl výše již posoudil každou kartu, pro kterou máme specifikace, proti tomuto modelu. Dostání se k vaší odpovědi trvá šest kroků.
-
01
Přečtěte si nejprve číslo paměti
Každá KARTA zde byla zkontrolována proti Kimi K2 Thinking. Tato čísla, nikoli hlavní výkon karty, rozhodují o tom, zda běží.
-
02
Nastavte délku kontextu, se kterou budete pracovat
Konverzace také zabírá MEMORY a roste, jak pokračuje. Nastavte posuvník na délku, kterou očekáváte, protože při dlouhém CONTEXT může být KARTA, která snadno zvládá krátké dotazy, odmítnuta. Kimi K2 Thinking.
-
03
Rozhodněte, jaké množství komprese přijmete
Sloupec kvantizace se liší podle KARTY, protože větší KARTA má přesnější kopii.. Nastavení minimální kvality odstraňuje karty, které pouze splňují tuto kvalitu tím, že ji dále stlačují více, než byste chtěli, a udržuje srovnání na jedné úrovni.
-
04
Třídit podle rychlosti
Hodnocení podle tokenů za sekundu následuje šířku paměti spíše než počty jader, pro Kimi K2 Thinking. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti.
-
05
Podívejte se na rezervu, ne jen na padnutí
Tight fit běží, ale nenechává nic navíc pro delší konverzaci, v případě Kimi K2 Thinking. Pohodlný znamená, že můžete později zvětšit kontext. Ten rozdíl má větší význam než pár tokenů za sekundu, takže kupte pro pohodlné, pokud to očekáváte.
-
06
Zkontrolujte kartu z druhé strany
Sledování KARTY až na její vlastní stránku ukazuje každý jiný model, který může držet, což je otázka, která následuje, jakmile se rozhodnete pro Kimi K2 Thinking.
Odpovědi
Kimi K2 Thinking — běžné otázky
Kimi K2 Thinking— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol language modeling/generation, Question answering, Search, Quantitative reasoning, Code generation. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.
Kimi K2 Thinking— kde si to mohu stáhnout?
Jeho váhy jsou publikovány na Hugging Face, pod organizací moonshotai. Na našem webu nenabízíme soubory modelů — tento web vypočítává, jaký hardware je potřebný pro jejich spuštění.
Kimi K2 Thinking— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 4.2 × 10²⁴ FLOP. To měří, co stálo výrobu modelu, a neříká nic o tom, jak rychle odpovídá po natrénování — rychlost inferencí závisí na šířce pásma paměti, nikoli na rozpočtu na trénink.
Kimi K2 Thinking— Mohu to spustit, pokud se to nevejde do mé GPU?
Může být rozdělen mezi GPU kartu a systémovou paměť, ale v tomto případě se generuje bolestivě pomalu. Nejbližší nepřesnost, kterou vypočítáme, zaostává o 346.5 GB. Každá postava zde předpokládá, že celý model je umístěn na kartě.
Kimi K2 Thinking— Běhalo by to rychleji na dvou GPU?
Druhá karta přibližně zdvojnásobí dostupnou paměť, ale ne rychlost generování. Počet, který je již schopen ji spustit sám: 0. Takže druhá karta je tu zřídka odpovědí.
Kimi K2 Thinking— proč se kvantizace liší mezi kartami?
Protože se kapacita liší, liší se i to, jak moc musí být stlačena. Počet odlišných úrovní v tabulce výše: 1. Větší karty získávají přesnější verzi a kvalita podlahy nad piny srovnává na jednu úroveň.
Kimi K2 Thinking— Jak přesné jsou tyto odhady rychlosti?
Toto jsou odhady s reálnými chybami a kterýkoli z nich může rozumně spadnout kamkoli v jeho publikovaném rozmezí v závislosti na tom, který run AI model použijete. Nejrychlejší výsledek zde: rozsah pod každou hodnotou Stejný model a karta se liší o třicet až padesát procent v závislosti na softwaru pro inferenci a jeho verzi.
Kimi K2 Thinking— Je to OPEN SOURCE?
Jeho váhy jsou zveřejněny, takže si je lze stáhnout a spustit na vlastním hardwaru. Všimněte si, že open WEIGHTS není totéž co open SOURCE v plném smyslu — neříká nic o tréninkových datech, tréninkovém kódu nebo obchodních podmínkách připojených.
Kimi K2 Thinking— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 1T. Total Parameters 1T Activated Parameters 32B. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
Kimi K2 Thinking— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Moonshot, zakládající se na China, organizace zařazená jako industry.
Kimi K2 Thinking— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v November 2025.
Druhý směr
Díváte se na to z druhé strany?
Tato stránka začíná od modelu. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět všechno, co bude spuštěno, začněte raději od hardwaru.