01O que ele sabe fazer
- Contexto nativo de 1M de tokens
- Multimodal (visão + texto)
- Programação em tarefas de longo horizonte e raciocínio
- Pesos abertos para implantação
- —Consumo colossal de VRAM (~1,6 TB em Q4): fora de alcance sem um grande cluster
- —Baixa taxa de inferência
- —Licença própria a ser relida conforme o uso
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.
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.
Qual hardware usar para Kimi K3?
Para executar Kimi K3 localmente com quantização Q4, você precisa de aproximadamente 1624 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.
Por que essa escolha? Nossa ficha completa sobre GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) →
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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.