Kimi K2.5 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 K2.5?
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
- 2 February 2026
- Auteurs
- 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…
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Language
- Taak
- Language modeling/generation
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
"The model comprises 1.04 trillion total parameters"
Training rekenen
De berekeningen uitgevoerd om het model te trainen, gemeten in drijvende-komma-operaties. Het is een maat voor wat de trainingsrun kostte, niet voor hoe snel het voltooide model je beantwoordt.
- Training rekenen
- 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…
De trainingsrun
Wat het fysiek kostte om te trainen: welke chips, hoeveel, hoe lang, en wat dat van het stopcontact vroeg.
- Training hardware
- NVIDIA H800 SXM5
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.
- Waarom het wordt gevolgd
- Discretionary
- Record vertrouwen
- Likely
Cost-competitive and widely used in the open-weight AI industry
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- Kimi K2.5: Visual Agentic Intelligence
- Laatst bijgewerkt
- 28 May 2026
Wat de cijfers betekenen
Wat nodig is om dit model te draaien
Kimi K2.5 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 K2.5 werd gepubliceerd door Moonshot, in het land geregistreerd als China, tijdens February 2026. Het komt uit een organisatie gecategoriseerd als industry.
Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van language modeling/generation.
De gewichten zijn gepubliceerd, zodat ze gedownload en onbeperkt, offline, op je eigen hardware kunnen worden uitgevoerd, zonder dat er een account aan verbonden is. Op Hugging Face is het gepubliceerd onder de organisatie moonshotai.
Hoe het getraind werd
Training kostte een rekensbudget van ongeveer 5.8 × 10²⁴ FLOP, op hardware vastgelegd als NVIDIA H800 SXM5. Die figuur meet wat het produceren van het model heeft gekost en heeft geen invloed op hoe snel het antwoord geeft.
De reden dat het überhaupt in deze catalogus verschijnt: discretionary.
Stap voor stap
Hoe een GPU te kiezen voor Kimi K2.5
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.
Begin met wat het eigenlijk nodig heeft, namelijk de vereiste van Kimi K2.5. De capaciteit is de poort — een GPU-kaart houdt het of het houdt het niet.
-
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 K2.5.
-
03
Kies hoe ver je het wilt comprimeren
Elke kaart draait de minst-gecomprimeerde kopie die hij kan vasthouden.. 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
Vergelijk tokens per seconde, niet specificaties
Ranking op basis van tokens per seconde volgt geheugenbandbreedte in plaats van kernaantal, voor Kimi K2.5. Het zal niet passen bij een gaming bestelling, omdat generatie gebonden is aan geheugenbandbreedte.
-
05
Kijk naar de speling, niet alleen naar de pasvorm.
De fit-kolom scheidt kaarten die het net halen van die met ruimte over, in het geval van Kimi K2.5. 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 kaartnaam linkt naar zijn eigen pagina, die dezelfde berekening door het hele modelcatalogus uitvoert. Een kaart wordt meestal gekocht voor meer dan één model, dus het is de moeite waard om te kijken voordat je koopt voor Kimi K2.5.
Antwoorden
Kimi K2.5 — veelgestelde vragen
Kimi K2.5— waarom verschilt de quantisatie tussen kaarten?
Een grotere CARD houdt een nauwkeuriger kopie. Het aantal compressieniveaus dat gebruikt wordt op de CARDS die het draaien: 1. Grotere CARDS krijgen de meer nauwkeurige versie, en de kwaliteitsvloer boven pins beperkt de vergelijking tot één niveau.
Kimi K2.5— 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 K2.5— 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 K2.5— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 1T. "The model comprises 1.04 trillion total parameters". 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 K2.5— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door Moonshot, gebaseerd op China, een organisatie geclassificeerd als industry.
Kimi K2.5— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in February 2026.
Kimi K2.5— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het afhandelen van language modeling/generation. Modellen hebben vaak meer dan één van elk, en de tags beschrijven het doel in plaats van de capaciteitslimieten.
Kimi K2.5— 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 K2.5— hoeveel rekencapaciteit is gebruikt om het te trainen?
Training verbruikte ongeveer 5.8 × 10²⁴ FLOP, op hardware vastgelegd als NVIDIA H800 SXM5. Dat meet wat het kosten om het model te produceren en zegt niets over hoe snel het antwoord geeft zodra het getraind is — inferentie snelheid komt van geheugenbandbreedte, niet van het trainingsbudget.
Kimi K2.5— kan ik het draaien als het niet in mijn GPU past?
Het kan worden opgesplitst tussen de GPU-kaart en systeemgeheugen, maar het genereert op die manier pijnlijk traag. 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.
Kimi K2.5— Zouden twee GPU's het sneller draaien?
Een tweede kaart verdubbelt ruwweg het beschikbare geheugen, maar niet de generatie snelheid. Het aantal dat al in staat is om het alleen te draaien: 0. Dus een tweede card is zelden het antwoord hier.
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.