Kimi K2.6 calculateur TPS

Poids ouverts Moonshot 1T Paramètres April 2026

Chaque carte ci-dessous est évaluée par rapport à ce modèle en fonction de la longueur de contexte et de la qualité minimale que vous choisissez. La vitesse est une estimation pour une seule requête, calculée à partir de la bande passante mémoire de la carte et de la taille du modèle une fois compressé..

Calculé pour ce modèle

0 de 818 cartes qui peuvent l'exécuter

Quelles GPU peuvent exécuter Kimi K2.6?

Configurez les entrées, lisez la réponse.

Une conversation plus longue nécessite plus de mémoire, ce qui peut pousser ce modèle hors des cartes plus petites..

Cache les cartes qui ne conviendraient qu'au modèle en les comprimant en dessous de ce point..

0 les modèles ne s'adaptent pas

Calculating
Besoin Quantification Ajusté

Aucune carte de notre catalogue ne peut faire fonctionner ce modèle avec ces paramètres..

Les vitesses sont des estimations pour une seule demande — une conversation à la fois — calculées à partir de la bande passante mémoire, de la taille du modèle et de la quantification. Le débit réel varie en fonction du temps d'inférence et de sa version. Les chiffres publiés par les fournisseurs de matériel mesurent de nombreuses demandes simultanées et sont beaucoup plus élevés..

Sur l'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 évaluer combien de travail a été investi et comment il se compare aux modèles construits à une échelle différente..

Qui a construit ce modèle, où et quand a-t-il été publié ?

Organisation
Moonshot
Type d'organisation
Industry
Pays
China
Publié
20 April 2026

Ce qu'il fait

Les zones problématiques pour lesquelles le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chaque.

Domaine
Language
Translation de tâche
Language modeling/generation
Modèle de base
Kimi K2.5

Taille

Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé ? Les paramètres sont la valeur qui détermine s'il s'adapte 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'une des spécifications de la carte graphique sur cette page s'applique.

Poids
Open — downloadable
Accès au modèle
Open weights (unrestricted)

Comment c'est classé

Étiquettes que le jeu de données source applique lors du suivi des modèles notables et à quel point il est confiant dans l'entrée.

Pourquoi c'est suivi
Discretionary

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

Modèle/modèles ne correspond jamais à la mode. Exécuter / exécutant signifie exécuter un modèle d'IA. Si vous recevez seulement le mot exécuter, cela provient probablement d'une phrase fragmentée comme quel modèle d'IA le GPU peut exécuter. ne convient pas / ne conviendra pas signifie que le modèle d'IA ne s'intègre pas dans la VRAM du GPU. serré = à peine exécutable, confortable = s'exécute facilement avec de la marge. Les mots de connexion courts comme de, le, un, à, pour, avec apparaissent seuls car le texte est divisé - il faut simplement les traduire normalement. Conservez les termes techniques comme GPU, AI, TPS, VRAM, CUDA, Tensor, Inference, Quantization, LoRA, GGUF, FP16, INT4, INT8 en anglais (ou la forme courante dans cette langue). Toujours écrire GPU, AI, TPS, VRAM, CUDA en majuscules. Si l'on vous demande de traduire un nom de langue (par exemple espagnol, anglais, langue), traduisez le mot correctement (espagnol → Spanisch, anglais → Deutsch, langue → Sprache). SORTIE UNIQUEMENT la traduction pure en français. AUCUN commentaire, AUCUNE question, RIEN D'AUTRE. Si vide, répondez par un espace : Record confidence
Confident

Sources

Où cet enregistrement provient-il et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.

Référence
Kimi K2.6: From Code to Creation, From One to Many
Dernière mise à jour
13 May 2026

Que signifient les chiffres

Ce qu'il faut pour exécuter ce modèle

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.

À propos de ce modèle

Kimi K2.6 was published by Moonshot, in China, in April 2026. The organisation is categorised as industry.

Cela fonctionne en Français et est enregistré comme faisant de la modélisation/génération.

Its starting point was Kimi K2.5 — most models at this scale are adapted from an existing base rather than built from nothing.

Le fait que les poids soient ouverts est ce qui met cette page dans le calculateur plutôt que seulement dans le catalogue : c'est un modèle que vous pouvez réellement avoir.

Ce qui a contribué à sa création

Son critère d'inclusion est discrétionnaire.

Étape par étape

Comment choisir un GPU pour Kimi K2.6

Le tableau ci-dessus a déjà évalué chaque carte dont nous avons les spécifications par rapport à ce modèle. Obtenir votre réponse prend six étapes..

  1. 01

    modèle/modèles exécuter/exécutant ne convient pas / ne conviendra pas serré = à peine exécutable, confortable = s'exécute facilement avec une marge.

    Every card here has been checked against Kimi K2.6. Capacity is the gate — a card either holds it or it does not.

  2. 02

    Exécuter le modèle AI sur le GPU ne convient pas.

    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.

  3. 03

    Choose how far you will compress it

    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.

  4. 04

    Sort by speed

    The speed ordering for Kimi K2.6 is effectively an ordering by memory bandwidth.

  5. 05

    Vérifiez le verdict de compatibilité avant d'acheter

    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.

  6. 06

    Voyez ce que cette carte exécute.

    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.

Réponds

Kimi K2.6 — Questions courantes

01

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.

02

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.

03

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.

04

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.

05

How accurate are these Kimi K2.6 speed estimates?

Ils sont calculés à partir des spécifications plutôt que mesurés, et chacun présente une plage — la plage sous chaque chiffre, par exemple. Le même modèle et la même carte varient de trente à cinquante pour cent selon le logiciel d'inférence et sa version.

06

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.

07

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.

08

Who created Kimi K2.6?

Kimi K2.6 was published by Moonshot, based in China, categorised as industry.

09

When was Kimi K2.6 released?

Kimi K2.6 was published in April 2026.

10

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.

Source

Publication originale

Modèle/modèles, exécuter/exécution, ne convient pas / ne sera pas compatible, serré = à peine exécuté, confortable = s'exécute facilement avec une marge. 13 May 2026

L'autre direction

Le regardant de l'autre côté ?

Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez savoir tout ce qu'elle pourra exécuter., Modèle/modèles ne s'adapte pas / ne va pas s'adapter à la VRAM du GPU. Exécution d'un modèle IA. Cela fonctionne bien / fonctionne avec un peu de marge. Ne fonctionne pas ou est trop serré..