Kimi K2.5 / K2.6 / K2.7 — lokalny model AI od Moonshot AI
Autor: Jakub Rusinowski · Ostatnia aktualizacja:
Przełom Moonshot AI z lutego 2026. Kimi K2.5 ma 1 bilion parametrów (32B aktywnych, 384 ekspertów) i osiągnął najwyższy wynik w historii HumanEval: 99,0. Wytrenowany na 15 bilionach tokenów wizyjnych i tekstowych od podstaw — wizja to kluczowa funkcja, nie dodatek.
Warianty
Najmniejszy wariant Kimi K2.5 / K2.6 / K2.7 potrzebuje około 605 GB VRAM przy Q4_K_M — skwantyzowane wagi plus narzut frameworka, bez pamięci podręcznej KV.
| Model | VRAM przy Q4 | VRAM | Kontekst | Uruchom |
|---|---|---|---|---|
| Kimi K2.5 → 1T/32B active | ~604.6 GB | 256,000 | ollama run hf.co/moonshotai/Kimi-K2.5-Instruct-Q4_K_M | |
| Kimi K2.6 → 1T/32B active | ~604.6 GB | 256,000 | ollama run hf.co/moonshotai/Kimi-K2.6-Instruct-Q4_K_M | |
| Kimi K2.5 1T (32B Active) 1T/32B active | ~604.6 GB | 256,000 | ollama run hf.co/moonshotai/Kimi-K2.5 | |
| Kimi K2.7 Code → 1T/32B active | ~604.6 GB | 262,144 | ollama run kimi-k2 |
Pamięć to skwantyzowane wagi plus narzut przy Q4_K_M, liczone tym samym silnikiem co sprawdzarka GPU i VRAM.
Jak uruchomić Kimi K2.5 / K2.6 / K2.7 lokalnie
Zainstaluj Ollama, a potem pobierz tag.
ollama run hf.co/moonshotai/Kimi-K2.5-Instruct-Q4_K_MWybierz rozmiar powyżej, aby zobaczyć jego VRAM, szacowaną szybkość i polecenie instalacji.
Licencja
Commercial use permitted. No usage restrictions beyond attribution.
Dotyczy: Kimi K2.5, Kimi K2.6, Kimi K2.7 CodeWeights are downloadable and commercial use is permitted, subject to the licence’s acceptable-use terms.
Dotyczy: Kimi K2.5 1T (32B Active)Kimi K2.5 / K2.6 / K2.7 — najczęściej zadawane pytania
How much VRAM does Kimi K2.5 / K2.6 / K2.7 need?
Kimi K2.5 / K2.6 / K2.7 needs about 605 GB VRAM at Q4_K_M quantization for its smallest variant. Variants: Kimi K2.5 (605 GB, Q4_K_M); Kimi K2.6 (605 GB, Q4_K_M); Kimi K2.5 1T (32B Active) (605 GB, Q4_K_M); Kimi K2.7 Code (605 GB, INT4 (native)). On Apple Silicon, unified memory counts toward this requirement.
Can I run Kimi K2.5 / K2.6 / K2.7 on an RTX 4090 (24 GB)?
Kimi K2.5 / K2.6 / K2.7's smallest variant needs about 605 GB, which exceeds a single RTX 4090 (24 GB). Use multiple GPUs, a higher-VRAM card, or Apple Silicon with large unified memory.
What quantization should I use for Kimi K2.5 / K2.6 / K2.7?
Q4_K_M is the best balance of quality and VRAM for Kimi K2.5 / K2.6 / K2.7 in most cases. Choose Q8_0 for near-lossless quality if you have spare VRAM, or smaller quants (Q3/Q2) only when memory is tight.
How do I run Kimi K2.5 / K2.6 / K2.7 with Ollama?
Install Ollama, then run: ollama run hf.co/moonshotai/Kimi-K2.5-Instruct-Q4_K_M. This downloads Kimi K2.5 / K2.6 / K2.7 and starts a local, OpenAI-compatible endpoint — no internet connection is needed after the initial download.