Kimi K2.7 Code TPS-rekenmachine
Elke kaart hieronder wordt beoordeeld op basis van dit model met de contextlengte en minimale kwaliteit die je kiest. Snelheid is een schatting voor een enkele aanvraag, berekend op basis van de geheugendoorvoer van de kaart en de grootte van het model eenmaal gecomprimeerd..
Bereken voor dit model
818 kaarten die we hebben specificaties voor
Welke GPU's kunnen draaien Kimi K2.7 Code?
Stel de invoer in, lees het antwoord
Een langere conversatie heeft meer geheugen nodig, wat dit model van kleinere kaarten kan duwen..
Verbergt kaarten die alleen in het model passen door het onder dit punt te comprimeren.
0 kaarten passen
Berekenen| Heeft | Kwantificatie | Past | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
Geen kaart in onze catalogus kan dit model met deze instellingen draaien.. |
|||||||
Snelheden zijn schattingen voor een enkele aanvraag — één gesprek tegelijk — berekend vanuit geheugendebandbreedte, modelgrootte en kwantisatie. De werkelijke doorvoer varieert met de inferentietijd en de versie ervan. Cijfers gepubliceerd door hardwareleveranciers meten veel gelijktijdige aanvragen en zijn veel hoger.
Op record
Volledige specificatie
Alles wat geregistreerd is voor dit model. Het merendeel beschrijft hoe het getraind werd in plaats van hoe het draait - nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin is gestoken, en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd..
Oorsprong
Wie heeft dit model gebouwd, waar, en wanneer het gepubliceerd werd.
- Organisatie
- Moonshot
- Organisatietype
- Industry
- Land
- China
- Gepubliceerd
- 12 June 2026
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Language, Multimodal, Vision
- Taak
- Language modeling/generation, Code generation
- Basis model
- Kimi K2.6
Grootte
Hoe groot het model is en hoeveel data het is getraind. Parameters zijn het cijfer dat bepaalt of het past op een gegeven grafische kaart.
- parameters
- 1T
- Training gegevens
- tokens
Beschikbaarheid
Of je het model kunt verkrijgen en het op je eigen hardware kunt draaien, wat bepaalt of een van de grafische kaartcijfers op deze pagina van toepassing is.
- Gewichten
- Open — downloadable
- Toegang tot model
- Open weights (unrestricted)
- Hugging Face
- moonshotai
Hoe het is geclassificeerd
Labels van de brondataset die worden toegepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.
- Record vertrouwen
- Confident
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- Kimi K2.7 Code
- Laatst bijgewerkt
- 8 July 2026
Wat de cijfers betekenen
De hardwarekant
Kimi K2.7 Code bereikt een parameter telling van 1T. Dat is meer dan wat enige enkele grafische kaart bevat. Het draaien ervan betekent ofwel het splitsen over meerdere kaarten of het huren van hardware die voor de klus is gebouwd, en elke kaart die het alleen kan vasthouden, is een datacenteronderdeel. Het aantal dat kan: 0.
Over dit model
Kimi K2.7 Code werd gepubliceerd door Moonshot, in het land geregistreerd als China, tijdens June 2026. De categorie waaronder de uitgever valt is industry.
Het werkt in het domein van Language, Multimodal, Vision, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van language modeling/generation, Code generation.
Het bouwt voort op Kimi K2.6. De meeste modellen op deze schaal zijn aangepast van een bestaande basis in plaats van vanuit het niets gebouwd.
Het feit dat de gewichten open zijn, is wat deze pagina in de calculator plaatst in plaats van alleen in de catalogus: het is een model dat je daadwerkelijk kunt vasthouden. Op Hugging Face is het gepubliceerd onder de organisatie moonshotai.
Stap voor stap
Hoe een GPU te kiezen voor Kimi K2.7 Code
De tabel hierboven heeft elke kaart die we specificaties voor hebben al vergeleken met dit model. Het bereiken van uw antwoord kost zes stappen..
-
01
Controleer wat het nodig heeft voordat iets anders.
Elke kaart hier is gecontroleerd op Kimi K2.7 Code. Die figuur, niet de hoofdtitelprestaties van een kaart, is wat bepaalt of het draait.
-
02
Bepaal hoe lang je gesprekken duren
Stel de context in op wat je daadwerkelijk gaat gebruiken. De cache groeit met het gesprek, en het is de gebruikelijke reden dat een CARD die in eerste instantie prima leek, niet meer past. Kimi K2.7 Code.
-
03
Kies hoe ver je het wilt comprimeren
Compressie is wat een model laat passen op kleinere kaarten, tegen een bepaalde kost in nauwkeurigheid.. Het instellen van een minimumkwaliteit laat de kaarten vallen die het alleen maar beheersen door verder te persen dan je zou willen, en houdt de vergelijking op één niveau.
-
04
Rangschik op doorvoer in plaats van specificatielijst
Ranking op basis van tokens per seconde volgt geheugenbandbreedte in plaats van kernaantal, voor Kimi K2.7 Code. Het zal niet passen bij een gaming bestelling, omdat generatie gebonden is aan geheugenbandbreedte.
-
05
Lees de passen kolom laatst
Strak betekent dat het laadt en werkt zonder ruimte om de context later te verhogen, in het geval van Kimi K2.7 Code. Comfortabel betekent dat je de context later kunt vergroten. Dat verschil is belangrijker dan een paar tokens per seconde, dus koop voor comfortabel als je dat verwacht.
-
06
Controleer de kaart vanaf de andere kant
Elke kaartpagina herhaalt deze scan voor elk model dat we hebben, en beantwoordt waarvoor de hardware verder goed is naast Kimi K2.7 Code.
Antwoorden
Kimi K2.7 Code — veelgestelde vragen
Kimi K2.7 Code— Zouden twee GPU's het sneller draaien?
Twee kaarten kopen geheugen in plaats van snelheid, wat alleen van belang is als één kaart het niet kan bevatten. Het aantal dat kan: 0. Dus een tweede card is zelden het antwoord hier.
Kimi K2.7 Code— waarom verschilt de quantisatie tussen kaarten?
Omdat de capaciteit varieert, varieert ook hoe hard het moet worden samengedrukt. Het aantal onderscheidende niveaus in de bovenstaande tabel: 1. Grotere CARDS krijgen de meer nauwkeurige versie, en de kwaliteitsvloer boven pins beperkt de vergelijking tot één niveau.
Kimi K2.7 Code— hoe nauwkeurig zijn deze snelheidsschattingen?
Ze worden berekend uit specificaties in plaats van gemeten, en elk heeft een bereik. Een voorbeeld: de reeks onder elk cijfer. Hetzelfde model en kaart variëren met dertig tot vijftig procent, afhankelijk van de inferentiesoftware en de versie ervan.
Kimi K2.7 Code— is het open-source?
De gewichten zijn gepubliceerd, zodat ze kunnen worden gedownload en op je eigen hardware kunnen worden uitgevoerd. Houd er rekening mee dat OPEN WEIGHTS niet hetzelfde is als open source in de volle zin — het zegt niets over de trainingsdata, de trainingscode of de commerciële voorwaarden die eraan zijn verbonden.
Kimi K2.7 Code— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 1T. Dat cijfer is het totaal, en het bepaalt hoeveel MEMORY het MODEL nodig heeft - ongeveer een halve gigabyte per miljard bij de compressie die de meeste mensen gebruiken.
Kimi K2.7 Code— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door Moonshot, gebaseerd op China, een organisatie geclassificeerd als industry.
Kimi K2.7 Code— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in June 2026.
Kimi K2.7 Code— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Language, Multimodal, Vision, en wordt geregistreerd als het afhandelen van language modeling/generation, Code generation. Dit zijn de gebieden waar het omheen is ontworpen; ze beschrijven intentie eerder dan een harde grens.
Kimi K2.7 Code— waar kan ik het downloaden?
Zijn gewichten zijn gepubliceerd op Hugging Face, onder de organisatie moonshotai. Wij hosten geen modelbestanden - deze site berekent welke hardware nodig is om ze te draaien.
Kimi K2.7 Code— kan ik het draaien als het niet in mijn GPU past?
Alleen door af te laden, wat meestal een valse economie is: het deel dat in systeemgeheugen wordt vastgehouden, houdt het hele ding tegen. De dichtstbijzijnde miscalculatie die we berekenen, komt tekort met 370.7 GB Elke figuur hier gaat ervan uit dat het hele model op de kaart staat.
De andere richting
Van de andere kant bekijken?
Deze pagina begint met het model. Als je al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal draaien, begin in plaats van de hardware.