Kimi K2.6 TPS-calculator

Open gewichten Moonshot 1T Parameters April 2026

Elke kaart hieronder wordt beoordeeld op basis van dit model bij de contextlengte en minimumkwaliteit 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..

Berekend voor dit model

0 van 818 kaarten die het kunnen draaien

Welke GPU's kunnen draaien Kimi K2.6?

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 zouden passen door deze onder dit punt te comprimeren..

0 kaarten passen

Berekenen
Behoeften Kwantisatie Pas

Geen kaart in onze catalogus kan dit model met deze instellingen draaien..

Snelheden zijn schattingen voor een enkele aanvraag - één gesprek tegelijk - berekend uit geheugenbandbreedte, modelgrootte en kwantisatie. De werkelijke doorvoer varieert met de inferentietijd en de versie. Cijfers gepubliceerd door hardwareleveranciers meten veel gelijktijdige aanvragen en zijn veel hoger..

Opname

Volledige specificatie

Alles op record voor dit model. Het meeste beschrijft hoe het is getraind 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..

Origine

Wie heeft dit model gebouwd, waar, en wanneer het is gepubliceerd.

Organisatie
Moonshot
Organisatietype
Industry
Land
China
Gepubliceerd
20 April 2026

Wat het doet

De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan er verschillende van elk dragen.

Domein
Language
Model/modelen kunnen niet passen in de GPU VRAM. Tight = bijna uitvoerbaar, comfortabel = draait eenvoudig met ruimte. Wat AI-model kan de GPU draaien?
Language modeling/generation
Basis model
Kimi K2.5

Grootte

Hoe groot het model is en hoeveel data erop is getraind. Parameters zijn de cijfers die bepalen of het past op een bepaalde grafische kaart.

Parameters
1T
Training gegevens
tokens

Beschikbaarheid

Of u het model kunt verkrijgen en het op uw eigen hardware kunt draaien, wat bepaalt of een van de specificaties van de GPU op deze pagina van toepassing is.

Gewichten
Open — downloadable
Model toegang
Open weights (unrestricted)

Hoe het is geclassificeerd

Labels die op de bron-dataset van toepassing zijn bij het volgen van opvallende modellen, en hoe zeker het is van de invoer.

Waarom het wordt gevolgd
Discretionary

Cost-competitive and widely used in the open-weight AI industry

Model/modellen past niet / past niet.
Confident

Bronnen

Waar deze registratie vandaan komt en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.

Referentie
Kimi K2.6: From Code to Creation, From One to Many
Laatste update
13 May 2026

Wat de getallen betekenen

Wat is er nodig om dit model te draaien

At 1T parameters, Kimi K2.6 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.

Over dit model

Kimi K2.6 was published by Moonshot, in China, in April 2026. The organisation is categorised as industry.

Het werkt in de taal en wordt geregistreerd als taalmodellering/generatie.

Its starting point was Kimi K2.5 — most models at this scale are adapted from an existing base rather than built from nothing.

Het openstellen van de gewichten is wat deze pagina in de calculator plaatst in plaats van alleen in de catalogus: het is een model dat je daadwerkelijk kunt vasthouden.

Wat erin is gegaan om het te bouwen

Het opnamecriterium is discrétionair.

Stap voor stap

Hoe een GPU te kiezen voor Kimi K2.6

De bovenstaande tabel heeft elke kaart die we hebben beoordeeld met specificaties tegen dit model. Naar je antwoord komen kost zes stappen..

  1. 01

    Controleer wat het nodig heeft voordat iets anders

    Every card here has been checked against Kimi K2.6. Capacity is the gate — a card either holds it or it does not.

  2. 02

    Model/modellen passen niet in de GPU VRAM. Tight = bijna uitvoerbaar, comfortabel = draait gemakkelijk met ruimte. Wat voor AI model kan de GPU runnen?

    Longer conversations cost memory on top of what the weights need. Move the slider to your real working length before trusting any row for Kimi K2.6.

  3. 03

    Kies hoe ver u het wilt comprimeren

    The quantisation column varies by card, because a bigger card holds a more accurate copy of Kimi K2.6. Set a floor to hold the comparison at one level.

  4. 04

    Sorteer op snelheid

    The speed ordering for Kimi K2.6 is effectively an ordering by memory bandwidth.

  5. 05

    Controleer het pas oordeel voordat je koopt

    The fit column separates cards that just manage Kimi K2.6 from those with room to spare. Buy for the second if the context might grow.

  6. 06

    Bekijk wat die kaart nog meer kan draaien

    Following a card through to its own page shows every other model it can hold, which is the question that follows once Kimi K2.6 is settled.

Antwoorden

Kimi K2.6 — Voor veelgebruikte vragen

01

Where can I download Kimi K2.6?

The weights for Kimi K2.6 are published, though we do not hold a repository link for it. This site calculates hardware requirements rather than hosting model files.

02

Can I run Kimi K2.6 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 K2.6 assume it is fully resident.

03

Would two GPUs run Kimi K2.6 faster?

Capacity adds across cards; throughput does not. Since 0 of the cards we track already hold Kimi K2.6 on their own, a second card is rarely the answer here.

04

Why does the quantisation differ between cards for Kimi K2.6?

Each card is shown running the least-compressed copy it can hold, and Kimi K2.6 appears at 1 different compression levels across the cards that fit it. Bigger cards get the more accurate version.

05

How accurate are these Kimi K2.6 speed estimates?

Ze worden berekend op basis van specificaties in plaats van gemeten, en elke heeft een bereik — het bereik onder elk cijfer, bijvoorbeeld. Hetzelfde model en de kaart variëren met dertig tot vijftig procent, afhankelijk van de inference software en de versie.

06

Is Kimi K2.6 open source?

Its weights are published, so Kimi K2.6 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.

07

How many parameters does Kimi K2.6 have?

Kimi K2.6 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.

08

Who created Kimi K2.6?

Kimi K2.6 was published by Moonshot, based in China, categorised as industry.

09

When was Kimi K2.6 released?

Kimi K2.6 was published in April 2026.

10

What is Kimi K2.6 used for?

Kimi K2.6 works in Language, and is recorded as handling language modeling/generation. These are the areas it was designed around; they describe intent rather than a hard boundary.

Bron

originele publicatie

Model/modelen kunnen niet passen in de GPU VRAM. Tight = nauwelijks uitvoerbaar, comfortabel = draait gemakkelijk met ruimte. Welke AI model kan de GPU draaien? 13 May 2026

De andere richting

Kijk je er van de andere kant naar?

Deze pagina begint bij het model. Als je al een kaart hebt en alles wilt weten wat het kan draaien., model/modellen draait/draaien past niet/past niet goed strak = nauwelijks uitvoerbaar, comfortabel = draait gemakkelijk met speling.