Memoria a ogni precisione
| Versione | Pesi | Con contesto | Mac più piccolo |
|---|---|---|---|
| 4 bit nativo | 595 GB | 643 GB | più di qualsiasi Mac |
| 3 bit qualità inferiore | 438 GB | 473 GB | più di qualsiasi Mac |
| 2 bit qualità inferiore | 313 GB | 338 GB | 512 GB |
Su ogni chip Apple
Per ogni chip, il taglio di memoria più piccolo che esegue Kimi K2.7 Code, la versione migliore che ci sta e la velocità di scrittura che puoi aspettarti.
| Chip | Richiede | Versione | Token/s |
|---|---|---|---|
| M6 | nessun taglio basta | Troppo grande | – |
| M5 Ultra | 512 GB | 2 bit Gira bene | 54–96 |
| M5 Max | nessun taglio basta | Troppo grande | – |
| M5 Pro | nessun taglio basta | Troppo grande | – |
| M5 | nessun taglio basta | Troppo grande | – |
| M4 Max | nessun taglio basta | Troppo grande | – |
| M4 Pro | nessun taglio basta | Troppo grande | – |
| M4 | nessun taglio basta | Troppo grande | – |
| M3 Ultra | 512 GB | 2 bit Gira bene | 37–66 |
| M3 Max | nessun taglio basta | Troppo grande | – |
| M3 Pro | nessun taglio basta | Troppo grande | – |
| M3 | nessun taglio basta | Troppo grande | – |
| M2 Ultra | nessun taglio basta | Troppo grande | – |
| M2 Max | nessun taglio basta | Troppo grande | – |
| M2 Pro | nessun taglio basta | Troppo grande | – |
| M2 | nessun taglio basta | Troppo grande | – |
| M1 Ultra | nessun taglio basta | Troppo grande | – |
| M1 Max | nessun taglio basta | Troppo grande | – |
| M1 Pro | nessun taglio basta | Troppo grande | – |
| M1 | nessun taglio basta | Troppo grande | – |
Come eseguirlo
- Il modo più semplice: scarica MLX Harness, gratuito e open source. Cerca Kimi K2.7 Code, scarica la versione adatta al tuo Mac e inizia a chattare. MLX Harness rende disponibile il modello anche alle tue altre app tramite un’API compatibile con OpenAI.Scarica MLX HarnessGratuito · Apple Silicon · macOS 14.5 o successivo
- Nel Terminale, con MLX di Apple:
pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model mlx-community/Kimi-K2.7-Code-4bitBuild: mlx-community/Kimi-K2.7-Code-4bit su Hugging Face. Le altre precisioni sono lì accanto.
Passo dopo passo: scaricare ed eseguire LLM su Mac · come usare MLX Harness · MLX vs Ollama vs llama.cpp
Informazioni su Kimi K2.7 Code
| Creato da | Moonshot AI |
|---|---|
| Parametri | 1000B in totale · 32B attivi (mixture-of-experts) |
| Contesto | 256K token |
| Licenza | Modified MIT |
| Uscita | 2026-06 |
| Input | Testo e immagini |
| Intelligenza | 25,8 nell’Artificial Analysis Intelligence Index |
| Pesi | moonshotai/Kimi-K2.7-Code |
Domande
- Quanta memoria richiede Kimi K2.7 Code?
- Circa 595 GB di pesi a 4 bit nativo, più lo spazio per il contesto: 643 GB in tutto. È più di quanta ne abbia oggi qualsiasi Mac.
- Quanto è veloce Kimi K2.7 Code su un Mac?
- La velocità di scrittura dipende dalla larghezza di banda della memoria. Qui il Mac più veloce per questo modello è un M5 Ultra con 512 GB, a circa 54–96 token al secondo (2 bit). Il Mac più piccolo che lo esegue, con 512 GB, arriva a circa 54–96 su un M5 Ultra.
- Perché Kimi K2.7 Code è più veloce di quanto suggeriscano le sue dimensioni?
- È un modello mixture-of-experts: tiene in memoria 1000B parametri ma per ogni token ne legge solo 32B, quindi scrive alla velocità di un modello molto più piccolo.
Modelli simili
Per la scheda del tuo modello o il README
Mostra il Mac più piccolo che esegue bene Kimi K2.7 Code e rimanda a questa pagina.
[](https://mlx.app/run/kimi-k2.7-code)Come è calcolato
Memoria: i parametri del modello a 8, 6, 4, 3 o 2 bit per peso più le scale per gruppo di MLX (mezzo bit per peso), oppure il suo formato nativo, con in più lo spazio per il contesto. Di default macOS lascia usare alla GPU circa il 75% della memoria unificata. Velocità: la larghezza di banda della memoria divisa per i byte letti per ogni token è il limite massimo per una conversazione; nei benchmark pubblici su Apple Silicon di llama.cpp, le esecuzioni reali arrivano a circa il 45%–80% di quel limite, ed è l’intervallo mostrato. Sono stime, non misurazioni: misura il tuo Mac su MLX Bench. Dati dei modelli dalla rispettiva scheda ufficiale, dati dei chip dalle specifiche tecniche di Apple. Verificato il 2026-10-19. Stessi dati di mlx.app/compare.