精度ごとのメモリ
| バージョン | 重み | コンテキスト込み | 最小構成の Mac |
|---|---|---|---|
| ネイティブ 4ビット | 595 GB | 643 GB | どの Mac よりも大きい |
| 3ビット 品質低め | 438 GB | 473 GB | どの Mac よりも大きい |
| 2ビット 品質低め | 313 GB | 338 GB | 512 GB |
すべての Apple チップで
各チップで Kimi K2.7 Code が動く最小のメモリ容量、そこに収まる最適なバージョン、期待できる生成速度です。
| チップ | 必要量 | バージョン | トークン/秒 |
|---|---|---|---|
| M6 | 収まる容量なし | 大きすぎ | – |
| M5 Ultra | 512 GB | 2ビット 快適 | 54–96 |
| M5 Max | 収まる容量なし | 大きすぎ | – |
| M5 Pro | 収まる容量なし | 大きすぎ | – |
| M5 | 収まる容量なし | 大きすぎ | – |
| M4 Max | 収まる容量なし | 大きすぎ | – |
| M4 Pro | 収まる容量なし | 大きすぎ | – |
| M4 | 収まる容量なし | 大きすぎ | – |
| M3 Ultra | 512 GB | 2ビット 快適 | 37–66 |
| M3 Max | 収まる容量なし | 大きすぎ | – |
| M3 Pro | 収まる容量なし | 大きすぎ | – |
| M3 | 収まる容量なし | 大きすぎ | – |
| M2 Ultra | 収まる容量なし | 大きすぎ | – |
| M2 Max | 収まる容量なし | 大きすぎ | – |
| M2 Pro | 収まる容量なし | 大きすぎ | – |
| M2 | 収まる容量なし | 大きすぎ | – |
| M1 Ultra | 収まる容量なし | 大きすぎ | – |
| M1 Max | 収まる容量なし | 大きすぎ | – |
| M1 Pro | 収まる容量なし | 大きすぎ | – |
| M1 | 収まる容量なし | 大きすぎ | – |
動かし方
- いちばん簡単な方法：無料でオープンソースの MLX Harness をダウンロードします。Kimi K2.7 Code を検索し、お使いの Mac に合うバージョンをダウンロードすれば、すぐにチャットできます。OpenAI 互換 API で、ほかのアプリにモデルを提供することもできます。MLX Harness をダウンロード無料 · Apple Silicon · macOS 14.5 以降
- ターミナルで Apple の MLX を使う：
pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model mlx-community/Kimi-K2.7-Code-4bitビルド：Hugging Face の mlx-community/Kimi-K2.7-Code-4bit。ほかの精度も同じ場所にあります。
手順：Mac で LLM をダウンロードして動かす · MLX Harness の使い方 · MLX、Ollama、llama.cpp の比較
Kimi K2.7 Code について
| 開発元 | Moonshot AI |
|---|---|
| パラメータ | 合計 1,000B · アクティブ 32B（Mixture of Experts） |
| コンテキスト | 256K トークン |
| ライセンス | Modified MIT |
| 公開日 | 2026-06 |
| 入力 | テキストと画像 |
| 知能 | Artificial Analysis Intelligence Index で 25.8 |
| 重み | moonshotai/Kimi-K2.7-Code |
よくある質問
- Kimi K2.7 Code にはどれくらいのメモリが必要？
- ネイティブ 4ビット で重みが約 595 GB、これにコンテキスト用の余裕を足して合計 643 GB です。これは現在のどの Mac のメモリよりも大きい量です。
- Kimi K2.7 Code は Mac でどれくらい速い？
- 生成速度はメモリ帯域幅で決まります。ここで最速なのは 512 GB の M5 Ultra で、毎秒約 54–96 トークン（2ビット）。動かせる最小構成は 512 GB の M5 Ultra で、毎秒約 54–96 トークンです。
- Kimi K2.7 Code がサイズのわりに速いのはなぜ？
- Mixture of Experts（MoE）モデルだからです。メモリには 1,000B のパラメータを置きますが、トークンごとに読み込むのは 32B だけなので、はるかに小さなモデル並みの速度で生成します。
似たモデル
モデルカードや README に
Kimi K2.7 Code が快適に動く最小構成の Mac を表示し、このページにリンクします。
[](https://mlx.app/run/kimi-k2.7-code)計算方法
メモリ：モデルのパラメータを重みあたり 8、6、4、3、2 ビットで計算し、MLX のグループスケール（重みあたり 0.5 ビット）を加えたもの、またはネイティブ形式のサイズに、コンテキスト用の余裕を足しています。macOS は標準で、ユニファイドメモリの約 75% を GPU に使わせます。速度：メモリ帯域幅をトークンあたりの読み込みバイト数で割った値が、1 つの会話の上限です。llama.cpp の Apple Silicon 公開ベンチマークでは、実際の速度はその約 45%〜80% に達しており、その範囲を表示しています。これは実測ではなく推定です。ご自分の Mac は MLX Bench で測れます。モデルの数値は各公式モデルカード、チップの数値は Apple の技術仕様から。2026-10-19 確認。mlx.app/compare と同じデータです。