01功能特性
优点
- 原生 100 万 token 上下文
- 多模态（视觉+文本）
- 长程编程与推理
- 开放权重以供部署
需了解的局限性
- —VRAM占用巨大（约1.6 TB，Q4）：仅在大型集群环境中可实现
- —推理吞吐量低
- —自定义许可证，需根据具体用途重新审阅
架构
MoE 2.8T参数 · 896个专家中激活16个 · 原生上下文长度1M token · 多模态支持
训练
Moonshot AI 出品，Kimi K2.6 的后继模型。面向智能体和长程推理的开放权重前沿模型。
最适合的场景
家庭实验室边界长程编程多模态与推理能力
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 run kimi-k3
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%
1624 GB
Q5_K_M
质量/体积的良好平衡
1988 GB
Q8_0
几乎无法与 FP16 区分
2996 GB
FP16
全精度 — 服务器用途
5600 GB
CPU 回退 · 如果您没有 GPU，请预留 3640 GB 内存 以较低速度运行此模型的最低要求。
运行Kimi K3需要什么硬件？
在本地以Q4量化运行Kimi K3，大约需要1624 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。