Kimi K2.6 TPS-Rechner

Offene Gewichte Moonshot 1T Parameter April 2026

Jede Karte unten wird anhand dieses Modells bei der von Ihnen gewählten Kontextlänge und Mindestqualität bewertet. Geschwindigkeit ist eine Schätzung für eine einzelne Anfrage, berechnet aus der Speicherbandbreite der Karte und der Größe des Modells, sobald es komprimiert ist..

Für dieses Modell berechnet

0 Karten, die es ausführen können

818 Karten, für die wir Spezifikationen haben

Welche GPUs können laufen Kimi K2.6?

Setze die Eingaben, lies die Antwort

Ein längeres Gespräch benötigt mehr MEMORY, was dieses Modell von kleineren CARDS drängen kann..

Blendet Karten aus, die nur durch Komprimierung unter diesen Punkt in das Modell passen würden..

0 Karten passen

Berechnung
Braucht Quantisierung Passend

Keine Karte in unserem Katalog kann dieses Modell mit diesen Einstellungen ausführen..

Die Geschwindigkeiten sind Schätzungen für eine einzelne Anfrage — ein Gespräch zur Zeit — berechnet aus BANDWIDTH, MODELLGRÖSSE und QUANTISIERUNG. Der tatsächliche Durchsatz variiert mit der INFERENZLAUFZEIT und ihrer Version. Zahlen, die von Hardwareanbietern veröffentlicht wurden, messen viele gleichzeitige Anfragen und sind viel höher..

Aufgezeichnet

Volle Spezifikation

Alles, was in unserer Datenbank für dieses Modell aufgezeichnet ist. Der Großteil beschreibt, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — nützlicher Kontext zur Beurteilung, wie viel Arbeit darin steckt und wie es sich mit Modellen vergleicht, die in einem anderen Maßstab erstellt wurden..

Ursprung

Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.

Organisation
Moonshot
Organisationsart
Industry
Land
China
Veröffentlicht
20 April 2026

Was es tut

Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.

Domain
Language
Aufgabe
Language modeling/generation
Basis-Modell
Kimi K2.5

Größe

Wie groß das Modell ist und wie viele Daten damit trainiert wurden. Parameter sind die Zahl, die entscheidet, ob es auf einer bestimmten GPU-Karte passt.

Parameter
1T
Trainingsdaten
tokens

Verfügbarkeit

Ob Sie das Modell beziehen und es auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können, bestimmt, ob eine der Grafikkarten-Zahlen auf dieser Seite zutrifft.

Gewichte
Open — downloadable
Modellzugang
Open weights (unrestricted)

Wie es klassifiziert ist

Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.

Warum es verfolgt wird
Discretionary

Cost-competitive and widely used in the open-weight AI industry

Aufzeichnungsgenauigkeit
Confident

Quellen

Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.

Referenz
Kimi K2.6: From Code to Creation, From One to Many
Zuletzt aktualisiert
13 May 2026

Was die Zahlen bedeuten

Was es braucht, um dieses Modell auszuführen

Kimi K2.6 erreicht eine Parameteranzahl von 1T. Das übersteigt, was eine einzelne GPU-Karte hält. Es auszuführen bedeutet, entweder auf mehrere Karten aufzuteilen oder Hardware zu mieten, die für die Aufgabe gebaut ist, und jede Karte, die es alleine halten kann, ist ein Datacenter-Teil. Die Anzahl, die es kann: 0.

Über dieses Modell

Kimi K2.6 wurde veröffentlicht von Moonshot, im Land aufgezeichnet als China, während April 2026. Die veröffentlichende Organisation ist als industry.

Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet language modeling/generation.

Der Ausgangspunkt war ein vorhandenes Basis-Modell, Kimi K2.5. Das ist der Grund, warum es die allgemeine Form und Größe des Basis-Modells teilt.

Das Offen-Wiegen ist es, was diese Seite in den Rechner anstatt nur in den Katalog bringt: es ist ein Modell, das man tatsächlich halten kann.

Was in den Aufbau geflossen ist

Das Einschlusskriterium: discretionary.

Schritt für Schritt

Wie wählt man eine GPU für Kimi K2.6

Die obige Tabelle hat bereits jede Karte, für die wir Spezifikationen haben, mit diesem Modell verglichen. Um zu Ihrer Antwort zu gelangen, sind sechs Schritte erforderlich..

  1. 01

    Überprüfen Sie, was es benötigt, bevor alles andere.

    Jede Karte hier wurde geprüft gegen Kimi K2.6. Kein Maß an Rechenleistung kompensiert eine Karte, die es nicht halten kann.

  2. 02

    Passen Sie den Kontext an Ihre tatsächliche Verwendung an

    Längere Gespräche kosten MEMORY zusätzlich zu dem, was die WEIGHTS benötigen. Bewege den Schieberegler auf deine tatsächliche Arbeitslänge, bevor du einer Zeile vertraust. Kimi K2.6.

  3. 03

    Wähle, wie weit du es komprimieren möchtest.

    Die Quantisierungs-Spalte variiert nach Karte, da eine größere Karte eine genauere Kopie hält.. Das Festlegen einer Mindestqualität fallen die Karten weg, die es nur schaffen, indem sie weiter gedrückt werden, als man möchte, und hält den Vergleich auf einem Niveau.

  4. 04

    Nach Geschwindigkeit sortieren

    Die Geschwindigkeitsreihenfolge ist effektiv eine Reihenfolge nach Speicherbandbreite, für Kimi K2.6. Es wird nicht mit einer Gaming-Bestellung übereinstimmen, da die Generation durch MEMORY-BANDWIDTH gebunden ist.

  5. 05

    Überprüfen Sie das Passurteil, bevor Sie kaufen.

    Die Passform-Spalte trennt Karten, die es gerade so schaffen, von denen mit ausreichend Platz, im Falle von Kimi K2.6. Komfortabel bedeutet, dass Sie den Kontext später erweitern können. Dieser Unterschied zählt mehr als ein paar Token pro Sekunde, also kaufen Sie für komfortabel, wenn Sie damit rechnen.

  6. 06

    Sieh, was diese Karte noch ausführen kann.

    Das Folgen einer Karte zu ihrer eigenen Seite zeigt jedes andere Modell, das sie halten kann, was die Frage ist, die folgt, sobald Sie sich festgelegt haben. Kimi K2.6.

Antworten

Kimi K2.6 — Häufige Fragen

01

Kimi K2.6— Wo kann ich es herunterladen?

Die Gewichte sind veröffentlicht, obwohl wir keinen Repository-Link dafür haben. Diese Seite berechnet die Hardware-Anforderungen, anstatt Modell-Dateien zu hosten.

02

Kimi K2.6— Kann ich es ausführen, wenn es nicht in meine GPU passt?

Nur durch Abladen, was normalerweise eine falsche Wirtschaftlichkeit ist: der Teil, der im System-Speicher gehalten wird, zieht das Ganze nach unten. Die nächste verpasste Berechnung bleibt hinter 370.7 GB Jede Zahl hier geht davon aus, dass das gesamte Modell auf der Karte vorhanden ist.

03

Kimi K2.6— Würden zwei GPUs es schneller ausführen?

Die Kapazität addiert sich über Karten; der Durchsatz nicht. Die Anzahl der Karten, die es bereits eigenständig halten: 0. So eine zweite Karte ist hier selten die Antwort.

04

Kimi K2.6— Warum unterscheidet sich die Quantisierung zwischen Karten?

Jede Karte wird mit der am wenigsten komprimierten Kopie angezeigt, die sie halten kann. Die Anzahl der verschiedenen Komprimierungsstufen über die Karten, die sie passen: 1. Größere Karten erhalten die genauere Version, und die Qualitätsuntergrenze verankert den Vergleich auf einem Niveau.

05

Kimi K2.6— Wie genau sind diese Geschwindigkeitsabschätzungen?

Sie werden aus Spezifikationen berechnet, anstatt gemessen zu werden, und jede hat einen Bereich. Ein Beispiel: der Bereich unter jeder Zahl. Das gleiche Modell und die Karte variieren je nach Inferenzsoftware und deren Version um dreißig bis fünfzig Prozent.

06

Kimi K2.6— Ist es Open-Source?

Die Gewichte sind veröffentlicht, sodass sie heruntergeladen und auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden können. Beachten Sie, dass OPEN WEIGHTS nicht dasselbe wie OPEN SOURCE im vollen Sinne ist — es sagt nichts über die Trainingsdaten, den Trainingscode oder die damit verbundenen kommerziellen Bedingungen aus.

07

Kimi K2.6— Wie viele Parameter hat es?

Es hat eine Parameteranzahl von 1T. Diese Zahl ist die Gesamtsumme, und sie bestimmt, wie viel MEMORY das MODEL benötigt – ungefähr ein halbes Gigabyte pro Milliarde bei der Kompression, die die meisten Menschen verwenden.

08

Kimi K2.6— Wer hat es erstellt?

Es wurde veröffentlicht von Moonshot, basiert auf China, eine als kategorisierte Organisation industry.

09

Kimi K2.6— Wann wurde es veröffentlicht?

Es wurde veröffentlicht in April 2026.

10

Kimi K2.6— Wofür wird es verwendet?

Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von language modeling/generation. Dies sind die Bereiche, um die es entworfen wurde; sie beschreiben die Absicht und nicht eine harte Grenze.

Quelle

Originalveröffentlichung

Letzte Aktualisierung des Protokolls 13 May 2026

Die andere Richtung

Von der anderen Seite aus betrachten?

Diese Seite beginnt mit dem Modell. Wenn Sie bereits eine Karte besitzen und alles wissen möchten, was sie ausführen wird, Starte stattdessen von der Hardware.