¿Puede una Mac ejecutar Kimi K3?

No en una sola Mac. Kimi K3 tiene 2800B parámetros, e incluso a 2 bits eso supera la memoria de la Mac más grande. Aquí está lo que haría falta y los modelos más pequeños que sí van bien.

Memoria a 4,25 bits nativo1,7 TBpesos 1,6 TB + contexto
Mac más pequeñaNingunaincluso a 2 bits
Mac más rápida–ninguna Mac lo admite

Memoria en cada precisión

VersiónPesosCon contextoMac más pequeña
4,25 bits nativo1,6 TB1,7 TBmás que cualquier Mac
3 bits menor calidad1,2 TB1,3 TBmás que cualquier Mac
2 bits menor calidad875 GB945 GBmás que cualquier Mac

En cada chip de Apple

El tamaño de memoria más pequeño de cada chip que ejecuta Kimi K3, la mejor versión que cabe y la velocidad de escritura que puedes esperar.

ChipNecesitaVersiónTokens/s
M6no cabe en ningún tamañoDemasiado grande–
M5 Ultrano cabe en ningún tamañoDemasiado grande–
M5 Maxno cabe en ningún tamañoDemasiado grande–
M5 Prono cabe en ningún tamañoDemasiado grande–
M5no cabe en ningún tamañoDemasiado grande–
M4 Maxno cabe en ningún tamañoDemasiado grande–
M4 Prono cabe en ningún tamañoDemasiado grande–
M4no cabe en ningún tamañoDemasiado grande–
M3 Ultrano cabe en ningún tamañoDemasiado grande–
M3 Maxno cabe en ningún tamañoDemasiado grande–
M3 Prono cabe en ningún tamañoDemasiado grande–
M3no cabe en ningún tamañoDemasiado grande–
M2 Ultrano cabe en ningún tamañoDemasiado grande–
M2 Maxno cabe en ningún tamañoDemasiado grande–
M2 Prono cabe en ningún tamañoDemasiado grande–
M2no cabe en ningún tamañoDemasiado grande–
M1 Ultrano cabe en ningún tamañoDemasiado grande–
M1 Maxno cabe en ningún tamañoDemasiado grande–
M1 Prono cabe en ningún tamañoDemasiado grande–
M1no cabe en ningún tamañoDemasiado grande–

Cómo ejecutarlo

Ninguna Mac lo admite por sí sola. Los modelos más pequeños de abajo van bien, y la guía de clústeres de Mac explica cómo repartir un modelo entre varias Mac.

Paso a paso: descargar y ejecutar LLM en tu Mac · cómo usar MLX Harness · MLX vs Ollama vs llama.cpp

Sobre Kimi K3

Creado porMoonshot AI
Parámetros2800B en total · 104B activos (mezcla de expertos)
Contexto1M tokens
LicenciaKimi K3 License (custom)
Lanzamiento2026-06
EntradaTexto e imágenes
Inteligencia43,6 en el Artificial Analysis Intelligence Index
Pesosmoonshotai/Kimi-K3

Preguntas

¿Cuánta memoria necesita Kimi K3?
Unos 1,6 TB de pesos a 4,25 bits nativo, más espacio para el contexto: 1,7 TB en total. Es más de lo que tiene cualquier Mac hoy.
¿Alguna Mac puede ejecutar Kimi K3?
No por sí sola: incluso a 2 bits necesita más memoria que la Mac más grande. Usa un modelo más pequeño o repártelo entre varias Mac con un software de clúster.
¿Por qué Kimi K3 va más rápido de lo que sugiere su tamaño?
Es un modelo de mezcla de expertos: mantiene 2800B parámetros en memoria, pero solo lee 104B en cada token, así que escribe a la velocidad de un modelo mucho más pequeño.

Modelos similares

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Para la ficha de tu modelo o tu README

Runs on a Mac: Kimi K3 Muestra la Mac más pequeña que ejecuta bien Kimi K3 y enlaza a esta página.

[![Runs on a Mac](https://mlx.app/badge/run/kimi-k3.svg)](https://mlx.app/run/kimi-k3)

Cómo se calcula

Memoria: los parámetros del modelo a 8, 6, 4, 3 o 2 bits por peso más las escalas por grupo de MLX (medio bit por peso), o su formato nativo, con espacio extra para el contexto. De forma predeterminada, macOS deja que la GPU use alrededor del 75 % de la memoria unificada. Velocidad: el ancho de banda de memoria dividido entre los bytes leídos por token es el techo para una conversación; en los benchmarks públicos de Apple Silicon de llama.cpp, las ejecuciones reales alcanzan entre el 45 % y el 80 % de ese techo, que es el rango que se muestra. Son estimaciones, no mediciones: mide tu propia Mac en MLX Bench. Datos de los modelos tomados de cada ficha oficial; datos de los chips, de las especificaciones técnicas de Apple. Revisado el 2026-10-19. Los mismos datos que mlx.app/compare.

¿Puede una Mac ejecutar Kimi K3? RAM, velocidad