Kimi K2.5 TPS kalkulátor
Minden kártyát az alábbiak szerint értékelünk e modell alapján a választott kontextus hossza és minimális minőség szerint. A sebesség egy becslés egyetlen kérésre, amelyet a kártya memória sávszélessége és a modell mérete alapján számítunk ki, miután tömörítettük..
Kiszámítva ehhez a MODElhez
818 kártyák, amelyek specifikációs adataink vannak
Melyik GPU képes futtatni Kimi K2.5?
Állítsa be a bemeneteket, olvassa el a választ
Egy hosszabb beszélgetés több memóriaigényt támaszt, ami kiszoríthatja ezt a modellt a kisebb kártyákról..
Elrejti azokat a GPU-kártyákat, amelyek csak a modellbe illeszkednének a compressziójuk ezen pont alá..
0 kártyák illeszkednek
Számítás| Szükséges | Kvantisálás | Illeszkedik | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
A katalógusunkban nincs olyan GPU, amely képes lenne futtatni ezt a modellt ezekkel a beállításokkal.. |
|||||||
A sebességek egyetlen kérésre - egy beszélgetés egy időben - vonatkozó becslések, amelyeket a MEMORY BANDWIDTH, a MODEL SIZE és a QUANTISATION alapján számítanak ki. A valós áteresztőképesség változik az INFERENCE RUNTIME és annak verziója szerint. A HARDWARE VENDORS által közzétett számok sok párhuzamos kérést mérnek, és sokkal magasabbak..
Nyilvántartásban
Teljes specifikáció
Minden feljegyzett ezzel a modellel kapcsolatban. A legtöbbje azt írja le, hogyan képezték ki, nem pedig azt, hogyan fut — hasznos kontextus annak megítéléséhez, hogy mennyi munka ment bele, és hogyan viszonyul a más méretben épített modellekhez..
Eredet
Ki építette ezt a modellt, hol, és mikor publikálták.
- Szervezet
- Moonshot
- Szervezet típusa
- Industry
- Ország
- China
- Közölt
- 2 February 2026
- Szerzők
- Tongtong Bai, Yifan Bai, Yiping Bao, S.H. Cai, Yuan Cao, Y. Charles, H.S. Che, Cheng Chen, Guanduo Chen, Huarong Chen, Jia Chen, Jiahao Chen, Jianlong Chen, Jun Chen, Kefan Chen, Liang Chen, Ruijue Chen, Xinhao Chen, Yanru Chen, Yanxu Chen, Yicun Chen, Yimin Chen, Yingjiang Chen, Yuankun Chen, Yujie Chen, Yutian Chen, Zhirong Chen, Ziwei Chen, Dazhi Cheng, Minghan Chu, Jialei Cui, Jiaqi Deng, Muxi…
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Language
- Feladat
- Language modeling/generation
Méret
Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.
- Paraméterek
- 1T
- Képzési adatok
- tokens
"The model comprises 1.04 trillion total parameters"
Képzés számítás
A modell tanításához végrehajtott aritmetika, lebegőpontos műveletekben mérve. Ez a tanítási futás költségének mértéke, nem pedig annak, hogy mennyire gyorsan válaszol a kész modell.
- Képzés számítás
- 5.8 × 10²⁴ FLOP
Per section 3.2, "The joint pre-training stage continues from a near-end Kimi K2 checkpoint over additional 15T vision-text tokens at 4K sequence length" Kimi K2 was pretrained on 15T tokens. A near-end checkpoint of K2 was trained into K2.5 over another 15T tokens (or 15.2 to 15.5T tokens). This makes for a total of ~30T. There are an additional 1T tokens in "Stage 1" used to train the ViT encoder, which is likely much smaller than the full LLM, so we omit those tokens to calculate training c…
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Képzési hardver
- NVIDIA H800 SXM5
Elérhetőség
Hogy meg tudja-e szerezni a modellt és futtatni a saját hardverén, ez dönt arról, hogy alkalmazhatóak-e a lap ezen oldalán feltüntetett grafikus kártya adatok.
- Súlyok
- Open — downloadable
- Modell hozzáférés
- Open weights (unrestricted)
- Hugging Face
- moonshotai
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Miért követik nyomon
- Discretionary
- Nyilvántartási bizalom
- Likely
Cost-competitive and widely used in the open-weight AI industry
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Kimi K2.5: Visual Agentic Intelligence
- Utoljára frissítve
- 28 May 2026
Mit jelentenek a számok
Mi szükséges ehhez a modellhez való futtatáshoz
Kimi K2.5 eléri a paraméterek számát 1T. Ez túl van azon, amit bármelyik egyedi GPU kártya kezelni tud. A futtatása azt jelenti, hogy vagy több kártyára osztja, vagy olyan hardvert bérel, amelyet erre a feladatra terveztek, és minden olyan kártya, amely egyedül képes kezelni, egy adatközponti alkatrész. Az a szám, amely képes rá: 0.
Erről a modelről
Kimi K2.5 ki lett adva által Moonshot, az országban rögzítve mint China, alatt February 2026. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint industry.
Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása language modeling/generation.
A súlyok közzétéve vannak, így letölthető és futtatható a saját hardveren határozatlan ideig, offline, felhasználói fiók nélkül. A Hugging Face-en az alábbi szervezet alatt van publikálva moonshotai.
Hogyan lett betanítva
A betanításhoz körülbelül egy számítási költségvetés kellett 5.8 × 10²⁴ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA H800 SXM5. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
Az oka, hogy egyáltalán megjelenik ebben a katalógusban: discretionary.
Lépésről lépésre
Hogyan válasszunk GPU-t a Kimi K2.5
A fenti táblázat már értékelte az összes kártyát, amelynek specifikációi elérhetők ennek a modellen. A válaszod megszerzése hat lépést igényel..
-
01
Nézd meg, mire van szüksége, mielőtt bármi mást tennél.
Kezdj a tényleges szükségletekből, ami a követelményének a Kimi K2.5. A kapacitás a kapu — egy kártya vagy tartalmazza, vagy nem.
-
02
Döntsön arról, hogy mennyi ideig tartanak a beszélgetései.
Állítsa be a kontextust arra, amit valójában használni fog. A cache a beszélgetéssel nő, és ez a szokásos oka annak, hogy egy kártya, amelynek korábban rendben kellett volna lennie, egyszer csak nem fér el. Kimi K2.5.
-
03
Válaszd ki, milyen messzire fogod tömöríteni.
Minden KÁRTYA a legkevésbé tömörített másolatot futtatja, amelyet el tud tartani.. A minimális minőség beállítása eldobja azokat a kártyákat, amelyek csak úgy tudják kezelni, hogy tovább szorítanak, mint amit szeretnél, és egy szinten tartja az összehasonlítást.
-
04
Hasonlítsd össze a TOKENS PER SECOND-t, ne a SPECIFICATIONS-t.
A rangsorolás a másodpercenkénti tokenek alapján a memóriából származó sávszélességet követi, nem pedig a core-ok számát, ezért Kimi K2.5. Nem fog illeszkedni egy gaming rendeléshez, mert a generálás a memória sávszélesség által kötött.
-
05
Nézd a mozgásteret, ne csak a passzolást.
A megfelelő oszlop elválasztja azokat a kártyákat, amelyek épp hogy elboldogulnak, azoktól, amelyeknek van szabad helyük, az esetében Kimi K2.5. A Kényelmes azt jelenti, hogy később bővítheted a contextet. Ez a különbség fontosabb, mint néhány token másodpercenként, így kényelmeset vásárolj, ha ezt várod.
-
06
Nézd meg a kártyát a másik oldalról.
Minden kártyanév egy saját oldalra mutat, amely ugyanazt a számítást végzi el az egész modell kataloguson. Egy kártyát általában több modellhez is vásárolnak, ezért érdemes megnézni vásárlás előtt. Kimi K2.5.
Válaszok
Kimi K2.5 — gyakori kérdések
Kimi K2.5— miért különbözik a kvantálás a kártyák között?
Egy nagyobb KÁRTYA pontosabb másolatot tárol. Azoknak a tömörítési szinteknek a száma, amelyeket a futó KÁRTYÁK használnak: 1. A nagyobb kártyák a pontosabb verziót kapják, és a minőségi küszöb felett a összehasonlítást egy szinten rögzíti.
Kimi K2.5— Mennyire pontosak ezek a sebességbecslések?
A specifikációkból számítják ki őket, nem pedig mérik, és mindegyiknek van egy tartománya. Egy példa: a távolság minden egyes szám alatt. Ugyanaz a modell és kártya harminc és ötven százalék között változik a következtetési szoftvertől és annak verziójától függően.
Kimi K2.5— Nyílt forráskódú?
Súlyai közzétételre kerültek, így letölthető és futtatható a saját hardvereden. Ne feledd, hogy az open weight nem azonos az open source teljes értelmében — nem mond semmit a tanulási adatokkal, a tanulási kóddal vagy a kereskedelmi feltételekkel kapcsolatban.
Kimi K2.5— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 1T. "The model comprises 1.04 trillion total parameters". Ez a szám a teljes összeg, és ez határozza meg, hogy mennyi VRAM-ra van szüksége a modelleknek — körülbelül fél gigabájt milliárdonként a legtöbb ember által használt tömörítési módban.
Kimi K2.5— Ki készítette ezt?
Kiadta Moonshot, alapján China, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
Kimi K2.5— Mikor adták ki?
Kibocsátották a February 2026.
Kimi K2.5— Mire használják?
Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot language modeling/generation. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.
Kimi K2.5— Hol tudom letölteni?
Súlyait a Hugging Face-en tette közzé, a szervezet alatt moonshotai. Nem tárolunk modell fájlokat — ez az oldal kiszámolja, hogy milyen hardver szükséges a futtatásukhoz.
Kimi K2.5— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 5.8 × 10²⁴ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA H800 SXM5. Ez azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és semmit nem mond arról, hogy milyen gyorsan válaszol, miután betanult — a következtetési sebesség a memória sávszélességéből származik, nem az edzési költségvetésből.
Kimi K2.5— Futtathatom, ha nem fér el a GPU-mban?
Elosztható a kártya és a rendszer MEMÓRIA között, de így fájdalmasan lassan generálódik. A legközelebbi hiba, amit számítunk, alulmúlja 370.7 GB Minden ábra azt feltételezi, hogy az egész model a kártyán tartózkodik.
Kimi K2.5— Futtatna-e két GPU gyorsabban?
Egy második Kártya körülbelül megduplázza a rendelkezésre álló MEMÓRIÁT, de nem a generálási sebességet. A szám, amely már képes egyedül futtatni: 0. Tehát egy második KÁRTYA ritkán a megoldás itt.
A másik irány
Másik oldalról nézve?
Ez az oldal a modellel kezdődik. Ha már van kártyád, és szeretnéd tudni, hogy mindent futtat-e, Kezdj a hardverből..