Kimi K2.7 Code calcolatore TPS
Ogni scheda sottostante è valutata rispetto a questo modello alla lunghezza di contesto e alla qualità minima che scegli. La velocità è una stima per una singola richiesta, calcolata dalla larghezza di banda della memoria della scheda e dalla dimensione del modello una volta compresso..
Calcolato per questo modello
818 schede per cui abbiamo specifiche
Quali GPU possono eseguire Kimi K2.7 Code?
Imposta gli input, leggi la risposta
Una conversazione più lunga richiede più MEMORY, il che può spingere questo modello fuori da schede più piccole..
Nasconde le schede che si adatterebbero solo al modello comprimendolo al di sotto di questo punto..
0 schede corrispondono
Calcolo| Ha bisogno | Quantizzazione | Adatto | |||||
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Nessuna scheda nel nostro catalogo può eseguire questo modello con queste impostazioni.. |
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Le velocità sono stime per una singola richiesta — una conversazione alla volta — calcolate dalla larghezza di banda della memoria, dalla dimensione del modello e dalla quantizzazione. Il throughput reale varia con il runtime di inferenza e la sua versione. I valori pubblicati dai fornitori di hardware misurano molte richieste simultanee e sono molto più elevati..
In registrazione
specifiche complete
Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..
Origine
Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.
- Organizzazione
- Moonshot
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- China
- Pubblicato
- 12 June 2026
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Language, Multimodal, Vision
- Compito
- Language modeling/generation, Code generation
- Modello di base
- Kimi K2.6
Dimensione
Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- parametri
- 1T
- Dati di addestramento
- tokens
Disponibilità
Se puoi ottenere il modello e farlo funzionare sul tuo hardware, il che decide se alcune delle cifre della scheda grafica su questa pagina sono applicabili.
- Pesi
- Open — downloadable
- Accesso al modello
- Open weights (unrestricted)
- Hugging Face
- moonshotai
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Confident
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Kimi K2.7 Code
- Ultimo aggiornamento
- 8 July 2026
Cosa significano i numeri
Il lato hardware
Kimi K2.7 Code raggiunge un conteggio di parametri di 1T. Questo è oltre ciò che qualsiasi singola scheda grafica può contenere. Eseguire questo significa o suddividerlo tra più schede o noleggiare hardware progettato per il lavoro, e ogni scheda in grado di contenerlo da sola è un componente da datacenter. Il numero che può: 0.
Informazioni su questo modello
Kimi K2.7 Code è stato pubblicato da Moonshot, nel paese registrato come China, durante June 2026. La categoria sotto cui rientra l'editore è industry.
Funziona nel dominio di Language, Multimodal, Vision, ed è registrato come eseguire il compito di language modeling/generation, Code generation.
Costruisce su Kimi K2.6. La maggior parte dei modelli di questa scala sono adattati da una base esistente piuttosto che costruiti da zero.
I pesi aperti sono ciò che mette questa pagina nel calcolatore piuttosto che solo nel catalogo: è un modello che puoi effettivamente tenere. Su Hugging Face è pubblicato sotto l'organizzazione moonshotai.
Passo dopo passo
Come scegliere una GPU per Kimi K2.7 Code
La tabella sopra ha già valutato ogni card di cui possediamo le specifiche rispetto a questo modello. Arrivare alla tua risposta richiede sei passaggi..
-
01
Controlla cosa serve prima di ogni altra cosa
Ogni card qui è stata controllata contro Kimi K2.7 Code. Quella cifra, non le prestazioni di punta di una CARD, è ciò che decide se può essere eseguita.
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02
Decidi quanto a lungo durano le tue conversazioni
Imposta il contesto su ciò che utilizzerai effettivamente. La cache cresce con la conversazione, ed è il motivo consueto per cui una card che sembrava a posto smette di adattarsi. Kimi K2.7 Code.
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03
Scegli quanto lontano lo comprimerai
La Compression è ciò che rende un modello adatto a schede più piccole, a fronte di un certo costo in accuratezza.. Impostare una qualità minima elimina le schede che riescono a gestirla solo spremendo oltre quanto desiderato e mantiene il confronto a un livello.
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04
Ordina per throughput piuttosto che per specifiche.
Il ranking per tokens al secondo segue la larghezza di banda della memoria piuttosto che il numero di core, per Kimi K2.7 Code. Non si adatterà a un'ordinazione da gaming, perché la generazione è vincolata dalla larghezza di banda della memoria.
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05
Leggi l'ultima colonna di fit
Tight significa che si carica e funziona senza spazio per aumentare il context length in caso di Kimi K2.7 Code. Comfortable significa che puoi espandere il contesto in seguito. Quella differenza conta più di pochi token al secondo, quindi acquista per comfortable se ti aspetti di farlo.
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06
Controlla la GPU dall'altro lato
Ogni pagina della scheda ripete questo sondaggio per ogni modello che possediamo, rispondendo a cosa altro l'hardware è utile oltre a Kimi K2.7 Code.
Risposte
Kimi K2.7 Code — domande comuni
Kimi K2.7 Code— due GPU lo farebbero andare più veloce?
Due schede comprano VRAM piuttosto che velocità, che conta solo se una scheda non può contenerla. Il numero che può: 0. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.
Kimi K2.7 Code— perché la quantizzazione differisce tra le schede?
Poiché la capacità varia, così deve essere spremuta. Il numero di livelli distinti nella tabella sopra: 1. Schede più grandi ottengono la versione più accurata e il livello di qualità sopra fissa il confronto a un livello.
Kimi K2.7 Code— quanto sono accurate queste stime di velocità?
Vengono calcolati dalle specifiche piuttosto che misurati, e ognuno ha un intervallo. Un esempio: la gamma sotto ogni cifra. Lo stesso modello e scheda variano tra il trenta e il cinquanta per cento a seconda del software di inferenza e della sua versione.
Kimi K2.7 Code— è open-source?
I suoi pesi sono pubblicati, quindi può essere scaricato e eseguito sul proprio hardware. Si noti che OPEN WEIGHTS non è lo stesso di OPEN SOURCE nel senso completo — non dice nulla sui dati di addestramento, sul codice di addestramento o sui termini commerciali allegati.
Kimi K2.7 Code— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 1T. Quella cifra è il totale, ed è ciò che decide quanto memoria il modello ha bisogno — circa mezzo gigabyte per miliardo alla compressione che la maggior parte delle persone usa.
Kimi K2.7 Code— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Moonshot, basato su China, un'organizzazione categorizzata come industry.
Kimi K2.7 Code— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in June 2026.
Kimi K2.7 Code— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Language, Multimodal, Vision, e viene registrato come gestire il compito di language modeling/generation, Code generation. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.
Kimi K2.7 Code— Dove posso scaricarlo?
I suoi pesi sono pubblicati su Hugging Face, sotto l'organizzazione moonshotai. Non ospitiamo file di modelli — questo sito calcola quale hardware è necessario per eseguirli.
Kimi K2.7 Code— posso eseguirlo se non si adatta nella mia GPU?
Solo scaricando, che di solito è una falsa economia: la parte tenuta in SYSTEM MEMORY rallenta tutto. La più vicina mancata che calcoliamo risulta insufficiente di 370.7 GB Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.
L'altra direzione
Guardandolo dall'altro lato?
Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.