Família Kimi · 1000B de parâmetros

Kimi K2.5

MoE multimodal com 1T de parâmetros, dos quais 32B ativos. Modo 'agent swarm'. 595 GB de pesos. Para home labs sérios.

🇨🇳 Moonshot AI·Licença MIT modificada·Contexto 250k tokens·Data de lançamento janeiro de 2026← Catálogo

01O que ele sabe fazer

Pontos fortes
  • 1 trilhão de parâmetros
  • Modo de enxame de agentes
  • 256k ctx
Limitações que você deve conhecer
  • —600 GB em Q4 — apenas para laboratórios domésticos sérios
  • —Licença Modified MIT a verificar
Arquitetura
MoE 1T/32B ativos · multimodal · modo 'agent swarm' · 256k ctx
Treinamento
O maior modelo com pesos abertos viável na prática.
Ideal para
Fronteira home-labAgentes complexos

04Instalar

Instale Ollama para seu SO. Verifique o modelo e sua quantização antes do download. Comece com 4096 tokens de contexto, depois verifique a alocação com ollama ps. Um comando abaixo não é prova de teste executado na sua máquina.

$# HuggingFace : moonshotai/Kimi-K2.5
⚠
Primeiro download: entre 2 e 40 GB, dependendo da quantização escolhida. Reserve espaço em disco; recomenda-se uma conexão estável. As execuções seguintes são instantâneas.

02Memória necessária

Quantidade aproximada de VRAM da GPU necessária para executar este modelo, incluindo a memória adicional para um contexto de 4k tokens. Para um contexto mais longo, adicione ~1 GB a cada 8k tokens.

Q4_K_M
O mais leve, ~5% de perda
600 GB
Q5_K_M
Bom equilíbrio entre qualidade e tamanho
720 GB
Q8_0
Quase indistinguível de FP16
1080 GB
FP16
Precisão total — uso em servidor
2000 GB
Fallback para CPU · Se você não tiver GPU, considere 700 GB de RAM mínimo para executar este modelo em velocidade reduzida.

Qual hardware usar para Kimi K2.5?

Para executar Kimi K2.5 localmente com quantização Q4, você precisa de aproximadamente 600 GB de VRAM. Uma opção para comparar: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — este modelo excede a capacidade de GPU deste mini-PC: escolha um modelo menor ou uma infraestrutura adequada.

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03Velocidade estimada

Tokens gerados por segundo em Q4_K_M, contexto 4k. Acima de 20 t/s, a leitura é confortável. Abaixo de 10 t/s, é apenas para testar.

Categoria de entrada
~1t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8 GB
Categoria intermediária
~4t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Topo de linha
~12t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900