Kimi K2.6 TPS-Rechner
Jede Karte unten wird gegen dieses Modell in der gewählten Kontextlänge und minimalen Qualität bewertet. Die Geschwindigkeit ist eine Schätzung für eine einzelne Anfrage, berechnet aus der Speicherbandbreite der Karte und der Größe des Modells, nachdem es komprimiert wurde..
Für dieses Modell berechnet
Welche GPUs können laufen Kimi K2.6?
Setze die Eingaben, lies die Antwort
Ein längerer Dialog benötigt mehr Speicher, was dieses Modell von kleineren Karten drängen kann..
Versteckt Karten, die nur für das Modell passen würden, indem es unter diesen Punkt komprimiert wird..
0 Karten stimmen überein
Berechnen| Benötigt | Quantisierung | Fit | |||||
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Kein Modell in unserem Katalog kann dieses Modell mit diesen Einstellungen ausführen.. |
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Die Geschwindigkeiten sind Schätzungen für eine einzelne Anfrage – ein Gespräch zur Zeit – berechnet aus der Speicherbandbreite, der Modellgröße und der Quantisierung. Der tatsächliche Durchsatz variiert mit der Inferenzlaufzeit und deren Version. Die von Hardwareanbietern veröffentlichten Zahlen messen viele gleichzeitige Anfragen und sind wesentlich höher..
Aufzeichnen
Vollständige Spezifikation
Alles, was für dieses Modell aufgezeichnet wurde. Der Großteil beschreibt, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft – nützlicher Kontext, um zu beurteilen, wie viel Arbeit darin steckt und wie es sich mit Modellen vergleicht, die in unterschiedlichem Maßstab erstellt wurden..
Ursprung
Wer hat dieses Modell erstellt, wo und wann es veröffentlicht wurde.
- Organisation
- Moonshot
- Typ der Organisation
- Industry
- Land
- China
- Veröffentlicht
- 20 April 2026
Was es tut
Die Problembereiche, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere von jedem tragen.
- Domäne
- Language
- Aufgabe
- Language modeling/generation
- Basis Modell
- Kimi K2.5
Größe
Wie groß das Modell ist und wie viele Daten es trainiert wurde. Parameter sind die Werte, die entscheiden, ob es auf eine bestimmte Grafikkarte passt.
- Parameter
- 1T
- Modell/Modelle können auf der GPU nicht passen. Eng = kaum auszuführen, komfortabel = läuft problemlos mit Spielraum.
- tokens
Verfügbarkeit
Ob Sie das Modell erhalten und es auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können, was entscheidet, ob eine der Grafikkartenfiguren auf dieser Seite zutrifft.
- Gewichte
- Open — downloadable
- Modellzugriff
- Open weights (unrestricted)
Wie es klassifiziert ist
Labels, die auf das Quell-Dataset angewendet werden, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Warum es verfolgt wird
- Discretionary
- Modell/Modelle können auf der GPU ausgeführt werden. Es passt nicht / wird nicht passen. Eng = kaum ausführbar, komfortabel = läuft problemlos mit Spielraum.
- Confident
Cost-competitive and widely used in the open-weight AI industry
Model/Modelle laufen nicht / wird nicht passen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Kimi K2.6: From Code to Creation, From One to Many
- Modell/Modelle können von der GPU nicht ausgeführt werden. Es passt nicht. Zu eng. Lauffähig. Bequem.
- 13 May 2026
Was die Zahlen bedeuten
Was nötig ist, um dieses Modell auszuführen
At 1T parameters, Kimi K2.6 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.
Über dieses Modell
Kimi K2.6 was published by Moonshot, in China, in April 2026. The organisation is categorised as industry.
Es funktioniert in Deutsch und wird als Sprachmodellierung/-generierung aufgezeichnet.
Its starting point was Kimi K2.5 — most models at this scale are adapted from an existing base rather than built from nothing.
Die offenen Gewichte sind es, die diese Seite in den Rechner und nicht nur in den Katalog bringen: es ist ein Modell, das man tatsächlich halten kann.
Was in den Aufbau eingeflossen ist
Das passt nicht.
Schritt für Schritt
Wie man eine GPU für Kimi K2.6
Die obige Tabelle hat bereits jede Karte, für die wir Spezifikationen haben, mit diesem Modell bewertet. Um zu Ihrer Antwort zu gelangen, sind sechs Schritte erforderlich..
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01
Überprüfen, was es benötigt, bevor irgendetwas anderes.
Every card here has been checked against Kimi K2.6. Capacity is the gate — a card either holds it or it does not.
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02
Passen Sie den Kontext an Ihre aktuelle Verwendung an
Longer conversations cost memory on top of what the weights need. Move the slider to your real working length before trusting any row for Kimi K2.6.
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03
Wähle, wie weit du es komprimieren möchtest.
The quantisation column varies by card, because a bigger card holds a more accurate copy of Kimi K2.6. Set a floor to hold the comparison at one level.
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04
Nach Geschwindigkeit sortieren
The speed ordering for Kimi K2.6 is effectively an ordering by memory bandwidth.
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05
Überprüfen Sie das Passungsverdict, bevor Sie kaufen.
The fit column separates cards that just manage Kimi K2.6 from those with room to spare. Buy for the second if the context might grow.
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06
Sieh dir an, was diese Karte noch laufen kann.
Following a card through to its own page shows every other model it can hold, which is the question that follows once Kimi K2.6 is settled.
Antworten
Kimi K2.6 — Häufige Fragen
Where can I download Kimi K2.6?
The weights for Kimi K2.6 are published, though we do not hold a repository link for it. This site calculates hardware requirements rather than hosting model files.
Can I run Kimi K2.6 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 K2.6 assume it is fully resident.
Would two GPUs run Kimi K2.6 faster?
Capacity adds across cards; throughput does not. Since 0 of the cards we track already hold Kimi K2.6 on their own, a second card is rarely the answer here.
Why does the quantisation differ between cards for Kimi K2.6?
Each card is shown running the least-compressed copy it can hold, and Kimi K2.6 appears at 1 different compression levels across the cards that fit it. Bigger cards get the more accurate version.
How accurate are these Kimi K2.6 speed estimates?
Sie werden aus Spezifikationen berechnet, anstatt gemessen zu werden, und jeder hat einen Bereich – den Bereich unter jeder Zahl, zum Beispiel. Das gleiche Modell und die gleiche Karte variieren je nach Inference-Software und deren Version um dreißig bis fünfzig Prozent.
Is Kimi K2.6 open source?
Its weights are published, so Kimi K2.6 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 K2.6 have?
Kimi K2.6 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 K2.6?
Kimi K2.6 was published by Moonshot, based in China, categorised as industry.
When was Kimi K2.6 released?
Kimi K2.6 was published in April 2026.
What is Kimi K2.6 used for?
Kimi K2.6 works in Language, and is recorded as handling language modeling/generation. These are the areas it was designed around; they describe intent rather than a hard boundary.
Die andere Richtung
Von der anderen Seite betrachten?
Diese Seite beginnt vom Modell. Wenn Sie bereits eine Karte besitzen und alles erfahren möchten, was sie ausführen kann., Modell/Modelle laufen GPU AI-Modell. passt nicht/wird nicht passen. eng = kaum lauffähig, komfortabel = läuft problemlos mit Spielraum..