Kimi K2 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?
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 | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
Nessuna scheda nel nostro catalogo può eseguire questo modello con queste impostazioni.. |
|||||||
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
- 11 July 2025
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Language
- Compito
- Language modeling/generation, Code generation, Question answering, Quantitative reasoning, Search, Table tasks
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
- 15,500,000,000,000 tokens
- Dimensione del Batch
- 67,000,000
MoE with 1T total parameters and 32B parameters active per forward pass
"Kimi K2 was pre-trained on 15.5T tokens"
"global batch size was held at 67M token"
Calcolo di addestramento
L'aritmetica eseguita per addestrare il modello, misurata in operazioni in virgola mobile. È una misura di quanto è costato il run di addestramento, e non di quanto velocemente il modello finito ti risponde.
- Calcolo di addestramento
- 3 × 10²⁴ FLOP
- Come è stato stabilito
- Operation counting
6 FLOP / parameter / token * 32 * 10^9 activated parameters * 15.5 * 10^12 tokens = 2.976e+24 FLOP
La corsa di addestramento
Cosa ha richiesto fisicamente per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e cosa ha prelevato dalla presa.
- Hardware di addestramento
- NVIDIA H800 SXM5
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 (restricted use)
- Codice di addestramento
- Unreleased
- Hugging Face
- moonshotai
Modified MIT license (separare license is required for entities with 100M+ MAU or $20M+ in annual revenue) for weights and inference code: https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K2-Instruct https://github.com/MoonshotAI/Kimi-K2?tab=readme-ov-file#4-deployment API: https://platform.moonshot.cn/docs/pricing/chat#%E8%AE%A1%E8%B4%B9%E5%9F%BA%E6%9C%AC%E6%A6%82%E5%BF%B5
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Perché è monitorato
- Training cost
- Record fiducia
- Confident
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Kimi K2: Open Agentic Intelligence
- Ultimo aggiornamento
- 18 December 2025
Cosa significano i numeri
Cosa serve per eseguire questo modello
Kimi K2 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.
Sfondo
Kimi K2 è stato pubblicato da Moonshot, nel paese registrato come China, durante July 2025. La categoria sotto cui rientra l'editore è industry.
Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di language modeling/generation, Code generation, Question answering, Quantitative reasoning, Search, Table tasks.
I pesi pubblicati significano che il modello gira sulla tua macchina piuttosto che su quella di qualcun altro, il che rende la domanda sull'hardware qui sotto rispondibile. Su Hugging Face è pubblicato sotto l'organizzazione moonshotai.
Cosa è stato necessario per costruirlo
Il training ha richiesto un budget di calcolo di circa 3 × 10²⁴ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA H800 SXM5. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.
L'addestramento ha consumato un corpus di circa 15,500,000,000,000 token di testo
Il motivo per cui appare in questo catalogo è: training cost.
Passo dopo passo
Come scegliere una GPU per Kimi K2
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
La tabella elenca ogni card in grado di contenere Kimi K2. Nessuna quantità di potenza di elaborazione compensano una card che non può contenerla.
-
02
Imposta la lunghezza del CONTEXT che utilizzerai.
Conversazioni più lunghe richiedono memoria oltre a ciò che i pesi necessitano. Muovi il cursore sulla tua reale lunghezza di lavoro prima di fidarti di qualsiasi riga per Kimi K2.
-
03
Imposta un pavimento di qualità
La colonna di quantizzazione varia a seconda della scheda, perché una scheda più grande contiene una copia più precisa.. Impostare una qualità minima elimina le schede che riescono a gestirla solo spremendo oltre quanto desiderato e mantiene il confronto a un livello.
-
04
Ordina per velocità
Ordina per velocità per vedere come si classificano le schede per Kimi K2. Non si adatterà a un'ordinazione da gaming, perché la generazione è vincolata dalla larghezza di banda della memoria.
-
05
Leggi l'ultima colonna di fit
Una vestibilità stretta funziona, ma non lascia nulla in più per una conversazione più lunga, nel caso di Kimi K2. 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.
-
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.
Risposte
Kimi K2 — domande comuni
Kimi K2— quanto sono accurate queste stime di velocità?
Ogni cifra è derivata dalla larghezza di banda della memoria e dalle dimensioni del modello, non calibrata, motivo per cui ognuna è pubblicata come un intervallo anziché come un singolo numero. 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— 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— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 1T. MoE with 1T total parameters and 32B parameters active per forward pass. 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— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Moonshot, basato su China, un'organizzazione categorizzata come industry.
Kimi K2— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in July 2025.
Kimi K2— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di language modeling/generation, Code generation, Question answering, Quantitative reasoning, Search, Table tasks. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.
Kimi K2— 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— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 3 × 10²⁴ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA H800 SXM5. Questo misura quanto costa produrre il modello e non dice nulla su quanto rapidamente risponde una volta addestrato — la velocità di inferenza deriva dalla larghezza di banda della memoria, non dal budget di addestramento.
Kimi K2— posso eseguirlo se non si adatta nella mia GPU?
Parzialmente. I layer che non si adattano si trovano nella memoria di sistema e funzionano a una frazione della velocità, quindi un modello in gran parte scaricato è raramente conveniente da usare. La più vicina mancata che calcoliamo risulta insufficiente di 274.0 GB Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.
Kimi K2— due GPU lo farebbero andare più veloce?
La capacità si somma tra le schede; il throughput no. Il numero di schede che già la possiedono da sole: 0. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.
Kimi K2— perché la quantizzazione differisce tra le schede?
Ogni card è mostrata mentre esegue la copia meno compressa che può contenere. Il numero di livelli di compressione distinti tra le card che si adattano: 1. Schede più grandi ottengono la versione più accurata e il livello di qualità sopra fissa il confronto a un livello.
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.