Pamięć przy każdej precyzji
| Wersja | Wagi | Z kontekstem | Najmniejszy Mac |
|---|---|---|---|
| natywnie 4-bit | 595 GB | 643 GB | więcej niż ma każdy Mac |
| 3-bit niższa jakość | 438 GB | 473 GB | więcej niż ma każdy Mac |
| 2-bit niższa jakość | 313 GB | 338 GB | 512 GB |
Na każdym układzie Apple
Najmniejsza pamięć każdego układu, na której działa Kimi K2.7 Code, najlepsza wersja, która się mieści, i spodziewana szybkość generowania.
| Układ | Potrzebuje | Wersja | Tokeny/s |
|---|---|---|---|
| M6 | żaden rozmiar nie pasuje | Za duży | – |
| M5 Ultra | 512 GB | 2-bit Działa dobrze | 54–96 |
| M5 Max | żaden rozmiar nie pasuje | Za duży | – |
| M5 Pro | żaden rozmiar nie pasuje | Za duży | – |
| M5 | żaden rozmiar nie pasuje | Za duży | – |
| M4 Max | żaden rozmiar nie pasuje | Za duży | – |
| M4 Pro | żaden rozmiar nie pasuje | Za duży | – |
| M4 | żaden rozmiar nie pasuje | Za duży | – |
| M3 Ultra | 512 GB | 2-bit Działa dobrze | 37–66 |
| M3 Max | żaden rozmiar nie pasuje | Za duży | – |
| M3 Pro | żaden rozmiar nie pasuje | Za duży | – |
| M3 | żaden rozmiar nie pasuje | Za duży | – |
| M2 Ultra | żaden rozmiar nie pasuje | Za duży | – |
| M2 Max | żaden rozmiar nie pasuje | Za duży | – |
| M2 Pro | żaden rozmiar nie pasuje | Za duży | – |
| M2 | żaden rozmiar nie pasuje | Za duży | – |
| M1 Ultra | żaden rozmiar nie pasuje | Za duży | – |
| M1 Max | żaden rozmiar nie pasuje | Za duży | – |
| M1 Pro | żaden rozmiar nie pasuje | Za duży | – |
| M1 | żaden rozmiar nie pasuje | Za duży | – |
Jak go uruchomić
- Najprościej: pobierz MLX Harness, za darmo i z otwartym kodem. Wyszukaj Kimi K2.7 Code, pobierz wersję pasującą do Twojego Maca i rozmawiaj. Aplikacja udostępnia też model innym Twoim aplikacjom przez API zgodne z OpenAI.Pobierz MLX HarnessZa darmo · Apple Silicon · macOS 14.5 lub nowszy
- W Terminalu z MLX od Apple:
pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model mlx-community/Kimi-K2.7-Code-4bitWersja: mlx-community/Kimi-K2.7-Code-4bit na Hugging Face. Obok znajdziesz inne precyzje.
Krok po kroku: pobierz i uruchom LLM na Macu · jak używać MLX Harness · MLX, Ollama i llama.cpp
O modelu Kimi K2.7 Code
| Twórca | Moonshot AI |
|---|---|
| Parametry | 1000B łącznie · 32B aktywnych (mixture of experts) |
| Kontekst | tokeny: 256K |
| Licencja | Modified MIT |
| Wydany | 2026-06 |
| Wejście | Tekst i obrazy |
| Inteligencja | 25,8 w Artificial Analysis Intelligence Index |
| Wagi | moonshotai/Kimi-K2.7-Code |
Pytania
- Ile pamięci potrzebuje Kimi K2.7 Code?
- Około 595 GB na wagi (natywnie 4-bit) plus miejsce na kontekst: łącznie 643 GB. To więcej, niż ma dziś jakikolwiek Mac.
- Jak szybko działa Kimi K2.7 Code na Macu?
- Szybkość generowania zależy od przepustowości pamięci. Najszybszy Mac dla tego modelu to M5 Ultra z 512 GB: około 54–96 tokenów na sekundę (2-bit). Najmniejszy Mac, który go uruchomi, M5 Ultra z 512 GB, osiąga około 54–96.
- Dlaczego Kimi K2.7 Code działa szybciej, niż wskazuje jego rozmiar?
- To model mixture-of-experts: trzyma w pamięci 1000B parametrów, ale dla każdego tokenu odczytuje tylko 32B, więc generuje z szybkością znacznie mniejszego modelu.
Podobne modele
Do karty modelu lub README
Pokazuje najmniejszego Maca, na którym Kimi K2.7 Code działa dobrze, i prowadzi tutaj.
[](https://mlx.app/run/kimi-k2.7-code)Jak to liczymy
Pamięć: parametry modelu przy 8, 6, 4, 3 lub 2 bitach na wagę plus skale grup MLX (pół bita na wagę) albo jego natywny format, a do tego miejsce na kontekst. Domyślnie macOS pozwala GPU używać około 75% pamięci zunifikowanej. Szybkość: przepustowość pamięci podzielona przez liczbę bajtów odczytywanych na token to górna granica dla jednej rozmowy; w publicznych testach llama.cpp na Apple Silicon rzeczywiste uruchomienia osiągają od około 45% do 80% tej wartości i właśnie ten zakres pokazujemy. To szacunki, nie pomiary: zmierz swojego Maca w MLX Bench. Dane modeli pochodzą z oficjalnych kart modeli, dane układów ze specyfikacji technicznych Apple. Sprawdzono 2026-10-19. Te same dane co na mlx.app/compare.