国产MoEMIT
Kimi-K2
月之暗面 Kimi K2，1 万亿参数 MoE 架构，激活 32B，开源最强 Agent 模型
Moonshot AI·1000B 参数·MoE·发布于 2025-07-11
你的硬件评估
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❓ 未知
量化版本对比（GGUF / 本地运行）
磁盘约：该量化档典型 GGUF 单文件占用（未填 fileSize 时用同档显存约值代替）。 所需显存：在 GPU 上跑该档的约需（权重 + KV 等余量），站内人工标定。
| 格式 | 位宽 | 磁盘约 | 所需显存 | 质量 | 预估速度 | 状态 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 2-bit | 363 GB | 363 GB | 低 | — | ❓ 未知 |
| Q4_K_M | 4-bit | 545 GB | 545 GB | 良好 | — | ❓ 未知 |
显存需求一览
柱状长度为各档「所需显存」相对比例。
Q2_K
363 GB
Q4_K_M
545 GB
参数量
1000B
激活 32B
上下文长度
128K tokens
架构
MoE
1000B 总参数
最低显存
363 GB
Q2_K · 本地运行约需
量化选项
2 种
适用场景
Agent代码推理工具调用
资源链接
💡 关于 MoE 架构
Kimi-K2 采用 Mixture of Experts (MoE) 架构，总参数量为 1000B， 但每次推理仅激活 32B 参数。虽然推理计算量较小， 但完整模型权重仍需全部加载到显存中，因此显存需求按总参数量计算。 实际推理速度会比同等显存占用的 Dense 模型更快。
推荐硬件配置
Q2_K→建议 ≥ 418 GB 显存（模型 363 GB + 15% 余量）
Q4_K_M→建议 ≥ 627 GB 显存（模型 545 GB + 15% 余量）