Kimi K2.7 Code TPS számológép
Az alábbi kártyát a választott kontextus hossza és minimális minőség alapján értékeljük e modell szerint. A sebesség egyetlen kérés becslése, amely a kártya memória sávszélességéből és a modell méretéből van kiszámítva, miután tömörítették..
Kiszámítva ehhez a modelhez
Melyik GPU képes futtatni Kimi K2.7 Code?
Állítsa be a bemeneteket, olvassa el a választ.
Egy hosszabb beszélgetéshez több memória szükséges, ami ezt a modellt kisebb kártyákról lejjebb tolhatja..
Elrejti azokat a kártyákat, amelyek csak a modellt illeszkednének, ha ezt a pontot alá tömörítjük..
0 kártyák illeszkednek
Számítás alatt| Needs | kvantálás | Fitt | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
A katalógusunkban nincs olyan kártya, ami ezzel a beállítással tudná futtatni ezt a modellt.. |
|||||||
A sebességek egyetlen kérésre vonatkozó becslések — egy beszélgetés egy időben — a memória sávszélessége, a modell mérete és a kvantálás alapján számítva. A valós átvitel az inferencia futási időtől és annak verziójától függően változik. A hardvergyártók által közzétett számok sok párhuzamos kérést mérnek, és sokkal magasabbak..
A nyilvántartásban
Teljes specifikáció
Minden rögzítve van ennek a modellnek a számára. A legtöbb arról szól, hogyan lett betanítva, nem arról, hogyan fut. — Hasznos háttérinformáció annak megítélésére, hogy mennyi munka fektetődött bele, és hogyan viszonyul más, eltérő méretű modellekhez..
Eredet
Ki építette ezt a modellt, hol, és mikor publikálták.
- Szervezés
- Moonshot
- Szervezet típus
- Industry
- Ország
- China
- Közzétéve
- 12 June 2026
Mit csinál
A problémás területek, amelyekre a modellt építették. Egy modell többből is eltarthat minden egyesből.
- Domain
- Language, Multimodal, Vision
- Fut / futás AI modell. Nem illik / nem fog illeni, szoros = alig futtatható, kényelmes = könnyen fut, van hely. Melyik AI modellt tud futtatni a GPU?
- Language modeling/generation, Code generation
- Alapmodell
- Kimi K2.6
Méret
Mekkora a modell és mennyi adaton lett betanítva. A paraméterek határozzák meg, hogy elfér-e egy adott grafikus kártyán.
- paraméterek
- 1T
- Tréning adatok
- tokens
Elérhetőség
Hogy megszerezheti a modellt és futtathatja saját hardverén, ami meghatározza, hogy az ezen az oldalon szereplő grafikus kártya adatai vonatkoznak-e.
- Súlyok
- Open — downloadable
- Modell hozzáférés
- Open weights (unrestricted)
- Hugging Face
- moonshotai
Hogyan van besorolva
A forrásadatláncok bejegyzéseinél alkalmazott címkék és a bejegyzés melletti bizalmi szint.
- Confident
Model/modellek mindig AI modellek. Futás/futás azt jelenti, hogy fut egy AI modellt. Ha csak a "fut" szót kapod, az valószínűleg egy megosztott mondatból származik, mint például, hogy milyen AI modellt tud a GPU futtatni. Nem illik / nem fog illeni azt jelenti, hogy az AI modell nem fér el a GPU VRAM-jában. Szűk = alig futtatható, kényelmes = könnyen fut, van tartalék. Rövid összekötő szavak, mint az, a, egy, hogy, számára, vele, normálisan fordítva jelennek meg, mert a szöveg meg van osztva - csak fordítsd le őket. Tartásd meg a technikai kifejezéseket, mint a GPU, AI, TPS, VRAM, CUDA, Tensor, Inference, Quantization, LoRA, GGUF, FP16, INT4, INT8 angolul (vagy az adott nyelv elterjedt formájában). Mindig írj GPU, AI, TPS, VRAM, CUDA nagybetűkkel. Ha megkérdezik egy nyelv nevét (pl. spanyol, angol, nyelv) akkor fordítsd le a szót helyesen (spanyol→Spanyol, angol→Német, nyelv→Nyelv). CSAK a tiszta fordítást add meg magyarul. Nincsenek megjegyzések, nincsenek kérdések, semmi más. Ha üres, válaszolj egyetlen szóközzel: Sources
A GPU milyen AI modellt tud futtatni? Nem illik / nem fog illeni. szoros = alig futtatható, kényelmes = könnyen futtatja, van tartalék.
- Referencia
- Kimi K2.7 Code
- Legutoljára frissítve
- 8 July 2026
Mit jelentenek a számok
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.
Erről a modellről
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.
Lépésről lépésre
Hogyan válasszunk GPU-t a Kimi K2.7 Code
A fenti táblázat már értékelte az összes kártyát, aminek a specifikációját ismerjük e modell ellen. A válaszhoz hat lépés vezet..
-
01
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
Döntsd el, milyen hosszúak legyenek a beszélgetéseid.
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
Válaszd meg, mennyire tömöríted.
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
A teljesítmény alapján rangsoroljon, nem a specifikációs lap szerint.
Ranking by tokens per second for Kimi K2.7 Code follows memory bandwidth, not core counts.
-
05
Olvasd el az illeszkedés oszlopot utoljára.
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
Nézd meg a kártyát a másik oldalról
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.
válik / nem fér el
Kimi K2.7 Code — Gyakori kérdések
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?
A specifikációkból vannak kiszámítva, nem pedig mérve, és mindegyik egy tartományt hordoz - a szám alatt lévő tartomány, például. Ugyanaz a modell és kártya harminc és ötven százalék között változik az inferencia szoftverétől és annak verziójától függően.
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?
Súlyait a moonshotai szervezet tette közzé a Hugging Face-en. Nem tárolunk modellfájlokat — ez az oldal kiszámítja, hogy milyen hardver szükséges a futtatásukhoz.
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.
Modell/modelek mindig mesterséges intelligenciát (MI) jelentenek. Futtatás/járás azt jelenti, hogy egy MI modellt futtatunk. Ha csak a run szót kapod, valószínűleg egy felosztott mondatból származik, például: Milyen MI modellt tud futtatni a GPU. Nem illik / nem fog illeni azt jelenti, hogy az MI modell nem fér el a GPU VRAM-jában. Szoros = alig futtatható, kényelmes = könnyen fut, van tartalék. Rövid kapcsolatkozó szavak, mint az, a, egy, -hoz, -t, -val, önállóan jelennek meg, mert a szöveg fel van osztva - csak fordítsd le őket normálisan. Tartsd meg a technikai kifejezéseket, mint GPU, AI, TPS, VRAM, CUDA, Tensor, Inference, Quantization, LoRA, GGUF, FP16, INT4, INT8 angolul (vagy az adott nyelv általános formájában). Mindig írd a GPU, AI, TPS, VRAM, CUDA nagybetűvel. Ha nyelvnevet kérnek lefordítani, fordítsd le helyesen (spanyol→Spanisch, angol→Deutsch, nyelv→Sprache). CSAK a tiszta fordítást add meg magyarul. Nincs megjegyzés, nincs kérdés, semmi más. Ha üres, egyetlen szóközzel válaszolj: A rekord utolsó frissítése. 8 July 2026
Az ellenkező irányban
Egy másik oldalról nézve?
Ez az oldal a modellel kezdődik. Ha már van egy kártyád, és szeretnéd tudni, mit fog futtatni., modell/modellek nem illeszkedik / nem fog illeszkedni szoros = alig futtatható, kényelmes = könnyen fut, van mozgástér..