লগ ইনওয়ালেট তৈরি করুন

Mac কি Kimi K2.7 Code চালাতে পারে?

হ্যাঁ, 512 GB বা তার বেশি ইউনিফায়েড মেমরি থাকলে। Kimi K2.7 Code-এ 1,000B প্যারামিটার আছে, যার মধ্যে প্রতি টোকেনে 32B সক্রিয় থাকে; এখানে দেখুন প্রতিটি প্রিসিশনে এর কত মেমরি লাগে আর প্রতিটি Apple চিপ এটি কত দ্রুত চালায়।

নেটিভ 4-bit-এ মেমরি643 GBওয়েট 595 GB + কনটেক্সট
সবচেয়ে ছোট Mac512 GB2-bit · 2টি Mac কনফিগারেশন
সবচেয়ে দ্রুত Mac54–96টোকেন/সেকেন্ড · M5 Ultra 512 GB (আনুমানিক)

প্রতিটি প্রিসিশনে মেমরি

ভার্সনওয়েটকনটেক্সটসহসবচেয়ে ছোট Mac
নেটিভ 4-bit595 GB643 GBযেকোনো Mac-এর চেয়ে বেশি
3-bit কম মান438 GB473 GBযেকোনো Mac-এর চেয়ে বেশি
2-bit কম মান313 GB338 GB512 GB

প্রতিটি Apple চিপে

প্রতিটি চিপের যে সবচেয়ে ছোট মেমরি সাইজ Kimi K2.7 Code চালায়, তাতে ধরে এমন সেরা ভার্সন, আর লেখার আনুমানিক গতি।

চিপলাগেভার্সনটোকেন/সেকেন্ড
M6কোনো সাইজে ধরে নাখুব বড়–
M5 Ultra512 GB2-bit ভালো চলে54–96
M5 Maxকোনো সাইজে ধরে নাখুব বড়–
M5 Proকোনো সাইজে ধরে নাখুব বড়–
M5কোনো সাইজে ধরে নাখুব বড়–
M4 Maxকোনো সাইজে ধরে নাখুব বড়–
M4 Proকোনো সাইজে ধরে নাখুব বড়–
M4কোনো সাইজে ধরে নাখুব বড়–
M3 Ultra512 GB2-bit ভালো চলে37–66
M3 Maxকোনো সাইজে ধরে নাখুব বড়–
M3 Proকোনো সাইজে ধরে নাখুব বড়–
M3কোনো সাইজে ধরে নাখুব বড়–
M2 Ultraকোনো সাইজে ধরে নাখুব বড়–
M2 Maxকোনো সাইজে ধরে নাখুব বড়–
M2 Proকোনো সাইজে ধরে নাখুব বড়–
M2কোনো সাইজে ধরে নাখুব বড়–
M1 Ultraকোনো সাইজে ধরে নাখুব বড়–
M1 Maxকোনো সাইজে ধরে নাখুব বড়–
M1 Proকোনো সাইজে ধরে নাখুব বড়–
M1কোনো সাইজে ধরে নাখুব বড়–

কীভাবে চালাবেন

  1. সহজ উপায়: MLX Harness ডাউনলোড করুন, এটি বিনামূল্যে ও ওপেন সোর্স। Kimi K2.7 Code খুঁজুন, আপনার Mac-এ ধরে এমন ভার্সন ডাউনলোড করুন, আর চ্যাট করুন। এটি OpenAI-compatible API দিয়ে মডেলটি আপনার অন্য অ্যাপকেও দেয়।MLX Harness ডাউনলোড করুনবিনামূল্যে · Apple Silicon · macOS 14.5 বা নতুন
  2. Terminal-এ Apple-এর MLX দিয়ে:pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model mlx-community/Kimi-K2.7-Code-4bitবিল্ড: Hugging Face-এ mlx-community/Kimi-K2.7-Code-4bit। অন্য প্রিসিশনগুলো তার পাশেই আছে।

ধাপে ধাপে: Mac-এ LLM ডাউনলোড করে চালান · MLX Harness কীভাবে ব্যবহার করবেন · MLX বনাম Ollama বনাম llama.cpp

Kimi K2.7 Code সম্পর্কে

নির্মাতাMoonshot AI
প্যারামিটারমোট 1,000B · সক্রিয় 32B (mixture of experts)
কনটেক্সট256K টোকেন
লাইসেন্সModified MIT
প্রকাশ2026-06
ইনপুটটেক্সট ও ছবি
ইন্টেলিজেন্সArtificial Analysis Intelligence Index-এ 25.8
ওয়েটmoonshotai/Kimi-K2.7-Code

প্রশ্ন

Kimi K2.7 Code-এর কত মেমরি লাগে?
নেটিভ 4-bit-এ প্রায় 595 GB ওয়েট, সঙ্গে কনটেক্সটের জায়গা: সব মিলিয়ে 643 GB। আজকের কোনো Mac-এ এত মেমরি নেই।
Mac-এ Kimi K2.7 Code কত দ্রুত চলে?
লেখার গতি নির্ভর করে মেমরি ব্যান্ডউইথের ওপর। এখানে এর জন্য সবচেয়ে দ্রুত Mac হলো 512 GB-এর M5 Ultra, সেকেন্ডে প্রায় 54–96 টোকেন (2-bit)। যে সবচেয়ে ছোট Mac এটি চালায়, 512 GB-এর M5 Ultra, সেটি প্রায় 54–96 পর্যন্ত পৌঁছায়।
Kimi K2.7 Code তার সাইজের তুলনায় দ্রুত চলে কেন?
এটি একটি mixture-of-experts মডেল: মেমরিতে 1,000B প্যারামিটার রাখে, কিন্তু প্রতি টোকেনে পড়ে শুধু 32B, তাই এটি অনেক ছোট মডেলের গতিতে লেখে।

একই ধরনের মডেল

সব মডেল · সব Mac · আপনার Mac তুলনা করুন

আপনার মডেল কার্ড বা README-এর জন্য

Runs on a Mac: Kimi K2.7 Code Kimi K2.7 Code ভালোভাবে চালায় এমন সবচেয়ে ছোট Mac দেখায় আর এখানে লিংক করে।

[![Runs on a Mac](https://mlx.app/badge/run/kimi-k2.7-code.svg)](https://mlx.app/run/kimi-k2.7-code)

হিসাব কীভাবে করা হয়েছে

মেমরি: মডেলের প্যারামিটার প্রতি ওয়েটে 8, 6, 4, 3 বা 2 bit-এ, সঙ্গে MLX-এর গ্রুপ স্কেল (প্রতি ওয়েটে আধা bit), অথবা তার নেটিভ ফরম্যাট, আর তার ওপর কনটেক্সটের জায়গা। ডিফল্টভাবে macOS GPU-কে ইউনিফায়েড মেমরির প্রায় 75% ব্যবহার করতে দেয়। গতি: মেমরি ব্যান্ডউইথকে প্রতি টোকেনে পড়া বাইট দিয়ে ভাগ করলে একটি কথোপকথনের সর্বোচ্চ সীমা পাওয়া যায়; llama.cpp-এর পাবলিক Apple Silicon বেঞ্চমার্কে আসল রান এর প্রায় 45% থেকে 80% পর্যন্ত পৌঁছায়, আর সেই রেঞ্জটাই দেখানো হয়েছে। এগুলো অনুমান, মাপা ফল নয়: MLX Bench-এ আপনার নিজের Mac মাপুন। মডেলের তথ্য প্রতিটি অফিশিয়াল মডেল কার্ড থেকে, চিপের তথ্য Apple-এর Tech Specs থেকে। যাচাই করা হয়েছে 2026-10-19। mlx.app/compare-এর একই ডেটা।

Mac কি Kimi K2.7 Code চালাতে পারে? মেমরি ও গতি