Kimi K2.7 Code TPS kalkulačka

Otevřít váhy Moonshot 1T Parametry June 2026

Každá karta níže je hodnocena podle tohoto modelu při zvolené délce kontextu a minimální kvalitě. Rychlost je odhad pro jednotlivý požadavek, vypočtený z šířky paměťové pásma karty a velikosti modelu po kompresi..

Vypočítáno pro tento model

0 modely/modelem GPU nevyhovuje / nebude vyhovovat 818 karty, které to zvládnou

Které GPU mohou běžet Kimi K2.7 Code?

Nastavte vstupy, přečtěte odpověď.

Model/modely nejsou kompatibilní s VRAM GPU. Model lze spustit s nízkou TPS. Tight model je těžce spustitelný. Příjemný model běží pohodlně, má rezervu. Co může GPU spustit? Quantizace modelu má vliv na výkon. FP16 a INT8 optimalizují inference. LoRA a GGUF zlepšují návrh. model/modely běh/běží nevyhovuje/nevyhoví těsné = sotva spustitelné pohodlné = snadno spustitelné s rezervou

Delší konverzace vyžaduje více paměti, což může způsobit, že tento model nebude fit na menších kartách..

Model/Modely nejsou vhodné. GPU nemůže spustit tento model. Model běží pohodlně.

Skrývá karty, které by se do modelu vešly pouze stlačením pod tento bod..

Hledat karty

Paměť karty

Také zobrazte karty, které to nemohou spustit.

0 karty se shodují

Vypočítávání

					Má modely, které GPU nedokáže spustit, GPUS s nedostatečnou VRAM. GPT za 100 TPS, modely jsou těsné.	Kvantizace	Fit
Žádná karta v našem katalogu nemůže tento model spustit s těmito nastaveními..

Rychlosti jsou odhady pro jednotlivé požadavky - jednu konverzaci najednou - vypočítané na základě šířky pásma paměti, velikosti modelu a kvantizace. Skutečná propustnost se liší podle doby inference a její verze. Čísla zveřejněná výrobci hardwaru měří mnoho současných požadavků a jsou mnohem vyšší..

Na záznamu

Plná specifikace

Všechno je zaznamenáno pro tento model. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, spíše než jak běží — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do toho bylo vloženo, a jak se to srovnává s modely vytvořenými v jiném měřítku..

Origin

Kdo vytvořil tento model, kde a kdy byl publikován.

Organizace: Moonshot
Typ organizace: Industry
Stát: China
Published: 12 June 2026

Co to dělá

Problémové oblasti, pro které byl model navržen. Model může mít několik z každé.

Domain: Language, Multimodal, Vision
Úloha: Language modeling/generation, Code generation
Base model: Kimi K2.6

Velikost

Jak velký je model a na kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.

Parametry: 1T
Tréninková data: tokens

Dostupnost

Zda můžete získat model a spustit ho na vlastním hardwaru, což rozhoduje o tom, zda se zde uvedené hodnoty grafické karty vztahují.

Váhy: Open — downloadable
Přístup k modelu: Open weights (unrestricted)
Hugging Face: moonshotai

Jak je to klasifikováno

Štítky, které se aplikují na zdrojový dataset při sledování významných modelů a jakou má jistotu v tomto záznamu.

Model/modely nelze spustit. Tightly = téměř nelze spustit, comfortable = snadno spustitelné s rezervou.: Confident

Model/modely nevyhovuje / nebudou vyhovovat. Těsný = barely runnable, pohodlný = běží snadno s rezervou.

Kde tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Odkaz: Kimi K2.7 Code
Poslední aktualizace: 8 July 2026

Co znamenají čísla

The hardware side

At 1T parameters, Kimi K2.7 Code is beyond what any single graphics card holds. Running it means either splitting it across several cards or renting hardware built for the job — 0 of the cards we track can hold it on their own, and all of them are datacentre parts.

O tomto modelu

Kimi K2.7 Code was published by Moonshot, in China, in June 2026. industry is the category the publisher falls under.

It works in Language, Multimodal, Vision, and is recorded as doing language modeling/generation, Code generation.

It builds on Kimi K2.6, which is why it shares that model's general shape and size.

The weights being open is what puts this page in the calculator rather than only in the catalogue: it is a model you can actually hold. It is published under the moonshotai organisation on Hugging Face.

Krok za krokem

Jak vybrat GPU pro Kimi K2.7 Code

Tabulka výše již vyhodnotila všechny karty, které máme, podle specifikací tohoto modelu. K dosažení vaší odpovědi je potřeba šest kroků..

01

Zkontrolujte, co potřebuje, než něco jiného.

Every card here has been checked against Kimi K2.7 Code. Capacity is the gate — a card either holds it or it does not.
02

Rozhodněte, jak dlouho poběží vaše konverzace

Set the context to what you will actually use. The cache grows with the conversation, and it is the usual reason Kimi K2.7 Code stops fitting a card that seemed fine.
03

Choose how far you will compress it

Compression is what makes Kimi K2.7 Code fit smaller cards, at some cost in accuracy. A minimum quality removes the ones that go too far.
04

Přiřaďte podle propustnosti, nikoli podle technických specifikací.

Ranking by tokens per second for Kimi K2.7 Code follows memory bandwidth, not core counts.
05

Model/modely splňují požadavky, které nezačnou na GPU. Spustí AI model s omezenými parametry. GPU nemá dost VRAM, aby se podařilo spustit. Tight modely to spustí s obtížemi, ale pohodlné modely běží snadno s rezervou. Takže, co AI model může GPU spustit?

Tight means Kimi K2.7 Code loads and works, with no room to raise the context later. Comfortable means you can. The difference matters more than a few tokens per second.
06

Zkontrolujte kartu z druhé strany

Each card page repeats this sweep for every model we hold. It answers what else the hardware is good for, beyond Kimi K2.7 Code.

Kimi K2.7 Code — Běžné otázky

Would two GPUs run Kimi K2.7 Code faster?

Two cards buy memory rather than speed. That matters for Kimi K2.7 Code only if one card cannot hold it — 0 can, so a second adds little.

Why does the quantisation differ between cards for Kimi K2.7 Code?

Because capacity varies, so does how hard Kimi K2.7 Code has to be squeezed — 1 distinct levels appear in the table above. Set a minimum quality to compare at one.

How accurate are these Kimi K2.7 Code speed estimates?

They are calculated from specifications rather than measured, and each carries a range — the range beneath each figure, for instance. The same model and card vary by thirty to fifty per cent depending on the inference software and its version.

Is Kimi K2.7 Code open source?

Its weights are published, so Kimi K2.7 Code can be downloaded and run on your own hardware. Note that open weights is not the same as open source in the full sense — it says nothing about the training data, the training code, or the commercial terms attached.

How many parameters does Kimi K2.7 Code have?

Kimi K2.7 Code has 1T parameters. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.

Who created Kimi K2.7 Code?

Kimi K2.7 Code was published by Moonshot, based in China, categorised as industry.

When was Kimi K2.7 Code released?

Kimi K2.7 Code was published in June 2026.

What is Kimi K2.7 Code used for?

Kimi K2.7 Code works in Language, Multimodal, Vision, and is recorded as handling language modeling/generation, Code generation. These are the areas it was designed around; they describe intent rather than a hard boundary.

Where can I download Kimi K2.7 Code?

Its weights are published under the moonshotai organisation on Hugging Face. We do not host model files — this site calculates what hardware is needed to run them.

Can I run Kimi K2.7 Code if it does not fit in my GPU?

Only by offloading, which is usually a false economy: the part in system memory drags the whole thing down — the nearest miss we calculate is short by 370.7 GB. Our figures for Kimi K2.7 Code assume it is fully resident.

Pulsování AI modelu GPU nefunguje.

Originální publikace

Návrh modelu není vhodný pro GPU VRAM. Model běží hladce s rezervou. 8 July 2026

Druhý směr

Pohled z druhé strany?

Tato stránka začíná od modelu. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět, co všechno zvládne., model/modely jsou AI modely. běh/běhání znamená provozování AI modelu. pokud dostanete pouze slovo běh, pravděpodobně pochází z rozdělené věty, jako například jaký AI model může GPU spustit. nevyhovuje/nebude vyhovovat znamená, že AI model se nevejde do GPU VRAM. těsný = sotva spustitelný, pohodlný = snadno běží s rezervou. Krátké spojovací slova jako z, ten, a, do, pro, s se objevují samostatně, protože text je rozdělen - přeložte je normálně. Zachovejte technické termíny jako GPU, AI, TPS, VRAM, CUDA, Tensor, Inference, Quantization, LoRA, GGUF, FP16, INT4, INT8 v angličtině (nebo běžné podobě v tomto jazyce). Vždy pište GPU, AI, TPS, VRAM, CUDA velkými písmeny. Pokud se požaduje přeložit název jazyka samotného (např. španělština, angličtina, jazyk), přeložte slovo správně (španělsky → španělština, anglicky → německy, jazyk → řeč). JEDINĚ výstup čistého překladu v češtině. Žádné komentáře, žádné otázky, nic jiného. Pokud je odpověď prázdná, odpovězte jedním jediným znakem: .

Všechny AI modely