Kimi K2.7 Code calculateur TPS
Chaque carte ci-dessous est évaluée par rapport à ce modèle à la longueur de contexte et à la qualité minimale que vous choisissez. La vitesse est une estimation pour une demande unique, calculée à partir de la bande passante mémoire de la carte et de la taille du modèle une fois compressé..
Calculé pour ce modèle
818 cartes dont nous détenons les spécifications pour
Quelles GPU peuvent exécuter Kimi K2.7 Code?
Définir les entrées, lire la réponse
Une conversation plus longue nécessite plus de mémoire, ce qui peut pousser ce modèle hors des cartes plus petites..
Cache des cartes qui ne conviendraient qu'au modèle en le compressant en dessous de ce point..
0 cartes correspondent
Calcul en cours| Besoin | Quantification | Convient | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
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Aucune carte dans notre catalogue ne peut exécuter ce modèle avec ces paramètres.. |
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Les vitesses sont des estimations pour une seule demande — une conversation à la fois — calculées à partir de la bande passante de la mémoire, de la taille du modèle et de la quantification. Le débit réel varie avec le temps d'exécution d'inférence et sa version. Les chiffres publiés par les fournisseurs de matériel mesurent de nombreuses demandes simultanées et sont beaucoup plus élevés..
Enregistrement
Spécifications complètes
Tout est enregistré pour ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — un contexte utile pour juger combien de travail a été investi, et comment il se compare avec des modèles construits à une échelle différente..
Origine
Qui a construit ce modèle, où, et quand il a été publié.
- Organisation
- Moonshot
- Type d'organisation
- Industry
- Pays
- China
- Publié
- 12 June 2026
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Language, Multimodal, Vision
- Tâche
- Language modeling/generation, Code generation
- Modèle de base
- Kimi K2.6
Taille
Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui décide s'il convient à une carte graphique donnée.
- paramètres
- 1T
- Données d'entraînement
- tokens
Disponibilité
Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui détermine si l'un des chiffres de la carte graphique sur cette page s'applique.
- Poids
- Open — downloadable
- Accès au modèle
- Open weights (unrestricted)
- Hugging Face
- moonshotai
Comment il est classé
Étiquettes que le ensemble de données source applique lors du suivi de modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.
- Confiance d'enregistrement
- Confident
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Kimi K2.7 Code
- Dernière mise à jour
- 8 July 2026
Ce que les chiffres signifient
Le côté matériel
Kimi K2.7 Code atteint un nombre de paramètres de 1T. Cela dépasse ce que peut contenir une seule carte graphique. L'exécuter signifie soit le répartir entre plusieurs cartes, soit louer du matériel conçu pour cela, et chaque carte capable de le contenir seule est une pièce de datacenter. Le nombre qui peut : 0.
À propos de ce modèle
Kimi K2.7 Code a été publié par Moonshot, dans le pays enregistré comme China, durant June 2026. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est industry.
Il fonctionne dans le domaine de Language, Multimodal, Vision, et est enregistré comme exécutant la tâche de language modeling/generation, Code generation.
Il s'appuie sur Kimi K2.6. La plupart des modèles à cette échelle sont adaptés d'une base existante plutôt que construits de rien.
Les poids étant ouverts, c'est ce qui place cette page dans le calculateur plutôt que seulement dans le catalogue : c'est un modèle que vous pouvez réellement tenir. Sur Hugging Face, il est publié sous l'organisation moonshotai.
Étape par étape
Comment choisir un GPU pour Kimi K2.7 Code
Le tableau ci-dessus a déjà évalué chaque carte pour laquelle nous avons des spécifications par rapport à ce modèle. Obtenir votre réponse prend six étapes..
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01
Vérifiez ce dont cela a besoin avant toute autre chose
Chaque carte ici a été vérifiée contre Kimi K2.7 Code. Cette figure, pas la performance principale d'une carte, est ce qui décide si elle fonctionne.
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02
Décidez combien de temps vos conversations tournent
Définissez le contexte de ce que vous allez réellement utiliser. Le cache augmente avec la conversation, et c'est la raison habituelle pour laquelle une carte qui semblait convenir cesse de s'adapter. Kimi K2.7 Code.
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03
Choisissez jusqu'où vous allez le compresser
La Compression est ce qui permet à un modèle de s'adapter à des cartes plus petites, au prix d'une certaine précision.. Fixer une qualité minimale élimine les cartes qui ne parviennent à l'atteindre qu'en exerçant une pression plus forte que vous ne le souhaiteriez, et maintient la comparaison à un niveau.
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04
Classer par débit plutôt que par fiche technique
Le classement par tokens par seconde suit la bande passante de la VRAM plutôt que le nombre de cœurs, pour Kimi K2.7 Code. Il ne s'alignera pas sur une commande de jeu, car la génération est limitée par la bande passante de la mémoire.
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05
Lisez la colonne de compatibilité en dernier.
Tight signifie qu'il se charge et fonctionne sans possibilité d'augmenter le contexte plus tard, dans le cas de Kimi K2.7 Code. Confortable signifie que vous pouvez augmenter le contexte plus tard. Cette différence compte plus que quelques tokens par seconde, donc achetez pour confortable si vous vous attendez à cela.
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06
Vérifiez la carte de l'autre côté
Chaque page de carte répète ce balayage pour chaque modèle que nous détenons, répondant à ce que le matériel peut faire d'autre au-delà de Kimi K2.7 Code.
Réponses
Kimi K2.7 Code — questions courantes
Kimi K2.7 Code— deux GPUs l'exécuteraient-ils plus rapidement ?
Deux cartes achètent de la mémoire plutôt que de la vitesse, ce qui est important seulement si une carte ne peut pas la contenir. Le nombre qui peut : 0. Ainsi, une seconde carte est rarement la réponse ici.
Kimi K2.7 Code— pourquoi la quantification diffère-t-elle entre les cartes ?
Parce que la capacité varie, il en va de même pour la difficulté à être comprimé. Le nombre de niveaux distincts dans le tableau ci-dessus : 1. Les cartes plus grandes obtiennent la version plus précise, et le seuil de qualité au-dessus fixe la comparaison à un niveau.
Kimi K2.7 Code— quelle est la précision de ces estimations de vitesse ?
Ils sont calculés à partir des spécifications plutôt que mesurés, et chacun a une plage. Un exemple : la plage sous chaque chiffre. Le même modèle et carte varient de trente à cinquante pour cent en fonction du logiciel d'inférence et de sa version.
Kimi K2.7 Code— est-ce que c'est open source ?
Ses poids sont publiés, donc il peut être téléchargé et exécuté sur votre propre matériel. Notez que les poids ouverts ne sont pas la même chose que l'open source au sens plein — cela ne dit rien sur les données d'entraînement, le code d'entraînement ou les conditions commerciales attachées.
Kimi K2.7 Code— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 1T. Ce chiffre est le total, et c'est ce qui détermine combien de mémoire le modèle nécessite — environ un demi-gigaoctet par milliard à la compression que la plupart des gens utilisent.
Kimi K2.7 Code— qui l'a créé ?
Il a été publié par Moonshot, basé sur China, une organisation catégorisée comme industry.
Kimi K2.7 Code— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans June 2026.
Kimi K2.7 Code— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Language, Multimodal, Vision, et est enregistré comme gérant la tâche de language modeling/generation, Code generation. Ce sont les domaines autour desquels il a été conçu ; ils décrivent l'intention plutôt qu'une limite stricte.
Kimi K2.7 Code— où puis-je le télécharger ?
Ses poids sont publiés sur Hugging Face, sous l'organisation moonshotai. Nous n'hébergeons pas de fichiers de modèle — ce site calcule le matériel nécessaire pour les faire fonctionner.
Kimi K2.7 Code— Puis-je l'exécuter s'il ne tient pas dans ma GPU?
Seulement en déchargeant, ce qui est généralement une fausse économie : la partie maintenue en mémoire système tire l'ensemble vers le bas. La plus proche approximation que nous calculons est inférieure de 370.7 Go. Chaque chiffre ici suppose que l'ensemble du modèle est résident sur la carte.
L'autre direction
Regardez-le de l'autre côté ?
Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez savoir tout ce qu'elle exécutera., commencez par le matériel à la place.