01功能特性
优点
- 专注于代码生成与理解
- 多模态（图像-文本）
- 上下文扩展至262K个token
- 前沿模型，约 1059B 个参数
需了解的局限性
- —极其庞大：Q4量化下约614 GB显存，仅适用于多GPU服务器环境
- —本地推理吞吐量较低（Q4 量化下约为 5 tok/s）
- —许可类型为「other」：需查看使用条款
架构
多模态模型 ~1059B 参数 · Kimi K2.7 系列，专注代码，上下文窗口 262K tokens
训练
由Moonshot AI推出的Kimi K2.7代码专用变体。训练细节未公开。
最适合的场景
代码生成编程智能体长上下文
04安装
安装 Ollama 适用于您的操作系统。下载前请检查模型及其量化方式。从 4096 tokens 的上下文开始，然后使用 ollama ps 检查模型的加载位置。下方列出的命令并不能证明已在您的机器上执行过测试。
$ollama pull kimi-k2.7-code
LM Studio
图形界面，无需命令行操作
→ 查看指南
llama.cpp
原始性能，从源码构建
→ 查看指南
vLLM
兼容 OpenAI 的生产级服务器
→ 查看指南
Jan / GPT4All
一体化桌面应用
→ 查看指南
⚠
首次下载：根据所选量化方式，大小在 2 到 40 GB 之间。请预留磁盘空间，建议使用稳定的网络连接。后续启动将即时完成。
02所需内存
运行此模型所需的大致 GPU 显存容量，已包含 4k tokens 的上下文开销。如需更长的上下文，每增加 8k tokens，请额外预留约 1 GB。
Q4_K_M
最轻量，损失约 5%
614 GB
Q5_K_M
质量/体积的良好平衡
752 GB
Q8_0
几乎无法与 FP16 区分
1133 GB
FP16
全精度 — 服务器用途
2118 GB
CPU 回退 · 如果您没有 GPU，请预留 1377 GB 内存 以较低速度运行此模型的最低要求。
运行Kimi K2.7 Code需要什么硬件？
在本地以Q4量化运行Kimi K2.7 Code，大约需要614 GB 显存。可供比较的硬件选项：GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — 此模型超出该迷你 PC 的 GPU 容量：请选择更小的模型或合适的基础设施。
当前在售产品： GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395)
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03预期速度
Q4_K_M 量化下每秒生成的 tokens 数，上下文为 4k。超过 20 t/s，阅读体验舒适。低于 10 t/s，仅用于测试。