เข้าสู่ระบบสร้างวอลเล็ต

Mac รัน Kimi K2.7 Code ได้ไหม

ได้ หากมีหน่วยความจำแบบรวม 512 GB ขึ้นไป Kimi K2.7 Code มีพารามิเตอร์ 1,000B โดยใช้งานจริง 32B ต่อโทเค็น ด้านล่างคือหน่วยความจำที่ต้องใช้ในแต่ละความแม่นยำ และความเร็วที่ชิป Apple แต่ละรุ่นรันได้

หน่วยความจำที่ 4 บิตแบบเนทีฟ643 GBค่าน้ำหนัก 595 GB + บริบท
Mac ขั้นต่ำ512 GB2 บิต · 2 ตัวเลือก Mac
Mac ที่เร็วที่สุด54–96โทเค็น/วินาที · M5 Ultra 512 GB (ค่าประมาณ)

หน่วยความจำในแต่ละความแม่นยำ

เวอร์ชันค่าน้ำหนักรวมบริบทMac ขั้นต่ำ
4 บิตแบบเนทีฟ595 GB643 GBมากกว่า Mac ทุกเครื่อง
3 บิต คุณภาพต่ำลง438 GB473 GBมากกว่า Mac ทุกเครื่อง
2 บิต คุณภาพต่ำลง313 GB338 GB512 GB

บนชิป Apple ทุกรุ่น

ขนาดหน่วยความจำเล็กที่สุดของแต่ละชิปที่รัน Kimi K2.7 Code ได้ เวอร์ชันที่ดีที่สุดที่ใส่ได้ และความเร็วในการเขียนที่คาดได้

ชิปต้องใช้เวอร์ชันโทเค็น/วินาที
M6ไม่มีขนาดที่ใส่ได้ใหญ่เกินไป–
M5 Ultra512 GB2 บิต รันได้ดี54–96
M5 Maxไม่มีขนาดที่ใส่ได้ใหญ่เกินไป–
M5 Proไม่มีขนาดที่ใส่ได้ใหญ่เกินไป–
M5ไม่มีขนาดที่ใส่ได้ใหญ่เกินไป–
M4 Maxไม่มีขนาดที่ใส่ได้ใหญ่เกินไป–
M4 Proไม่มีขนาดที่ใส่ได้ใหญ่เกินไป–
M4ไม่มีขนาดที่ใส่ได้ใหญ่เกินไป–
M3 Ultra512 GB2 บิต รันได้ดี37–66
M3 Maxไม่มีขนาดที่ใส่ได้ใหญ่เกินไป–
M3 Proไม่มีขนาดที่ใส่ได้ใหญ่เกินไป–
M3ไม่มีขนาดที่ใส่ได้ใหญ่เกินไป–
M2 Ultraไม่มีขนาดที่ใส่ได้ใหญ่เกินไป–
M2 Maxไม่มีขนาดที่ใส่ได้ใหญ่เกินไป–
M2 Proไม่มีขนาดที่ใส่ได้ใหญ่เกินไป–
M2ไม่มีขนาดที่ใส่ได้ใหญ่เกินไป–
M1 Ultraไม่มีขนาดที่ใส่ได้ใหญ่เกินไป–
M1 Maxไม่มีขนาดที่ใส่ได้ใหญ่เกินไป–
M1 Proไม่มีขนาดที่ใส่ได้ใหญ่เกินไป–
M1ไม่มีขนาดที่ใส่ได้ใหญ่เกินไป–

วิธีรัน

  1. วิธีที่ง่ายที่สุด: ดาวน์โหลด MLX Harness ฟรีและโอเพนซอร์ส ค้นหา Kimi K2.7 Code ดาวน์โหลดเวอร์ชันที่เหมาะกับ Mac ของคุณ แล้วเริ่มแชตได้เลย แอปยังให้บริการโมเดลแก่แอปอื่นๆ ของคุณผ่าน API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ด้วยดาวน์โหลด MLX Harnessฟรี · Apple Silicon · macOS 14.5 ขึ้นไป
  2. ในเทอร์มินัล ด้วย MLX ของ Apple:pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model mlx-community/Kimi-K2.7-Code-4bitบิลด์: mlx-community/Kimi-K2.7-Code-4bit บน Hugging Face ความแม่นยำอื่นๆ อยู่ถัดไป

ทีละขั้นตอน: ดาวน์โหลดและรัน LLM บน Mac · วิธีใช้ MLX Harness · MLX vs Ollama vs llama.cpp

เกี่ยวกับ Kimi K2.7 Code

ผู้พัฒนาMoonshot AI
พารามิเตอร์ทั้งหมด 1,000B · ใช้งาน 32B (mixture-of-experts)
บริบท256K โทเค็น
สัญญาอนุญาตModified MIT
เปิดตัว2026-06
อินพุตข้อความและรูปภาพ
ความฉลาด25.8 บน Artificial Analysis Intelligence Index
ค่าน้ำหนักmoonshotai/Kimi-K2.7-Code

คำถาม

Kimi K2.7 Code ต้องใช้หน่วยความจำเท่าไร
ค่าน้ำหนักราว 595 GB ที่ 4 บิตแบบเนทีฟ บวกที่สำหรับบริบท รวมทั้งหมด 643 GB ซึ่งมากกว่าหน่วยความจำของ Mac ทุกเครื่องในตอนนี้
Kimi K2.7 Code เร็วแค่ไหนบน Mac
ความเร็วในการเขียนขึ้นอยู่กับแบนด์วิดท์หน่วยความจำ Mac ที่เร็วที่สุดสำหรับโมเดลนี้คือ M5 Ultra ที่มี 512 GB ได้ราว 54–96 โทเค็นต่อวินาที (2 บิต) ส่วน Mac ขั้นต่ำที่รันได้ คือ M5 Ultra ที่มี 512 GB ได้ราว 54–96
ทำไม Kimi K2.7 Code จึงรันได้เร็วกว่าขนาดของมัน
เพราะเป็นโมเดลแบบ mixture-of-experts ซึ่งเก็บพารามิเตอร์ 1,000B ไว้ในหน่วยความจำ แต่อ่านเพียง 32B ต่อโทเค็น จึงเขียนได้เร็วเท่าโมเดลที่เล็กกว่ามาก

โมเดลที่คล้ายกัน

ทุกโมเดล · Mac ทุกรุ่น · เปรียบเทียบ Mac ของคุณ

สำหรับการ์ดโมเดลหรือ README ของคุณ

Runs on a Mac: Kimi K2.7 Code แสดง Mac ขั้นต่ำที่รัน Kimi K2.7 Code ได้ดี และลิงก์มาที่หน้านี้

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

วิธีคำนวณ

หน่วยความจำ: พารามิเตอร์ของโมเดลที่ 8, 6, 4, 3 หรือ 2 บิตต่อค่าน้ำหนัก บวกสเกลแบบกลุ่มของ MLX (ครึ่งบิตต่อค่าน้ำหนัก) หรือตามรูปแบบเนทีฟของโมเดล แล้วเผื่อที่สำหรับบริบท โดยค่าเริ่มต้น macOS ให้ GPU ใช้หน่วยความจำแบบรวมได้ราว 75% ความเร็ว: แบนด์วิดท์หน่วยความจำหารด้วยจำนวนไบต์ที่อ่านต่อโทเค็น คือเพดานสำหรับหนึ่งบทสนทนา ในผลทดสอบ Apple Silicon แบบสาธารณะของ llama.cpp การรันจริงทำได้ราว 45% ถึง 80% ของเพดานนี้ ซึ่งเป็นช่วงที่แสดงไว้ ตัวเลขเหล่านี้เป็นค่าประมาณ ไม่ใช่ค่าที่วัดจริง วัด Mac ของคุณเองได้ที่ MLX Bench ตัวเลขโมเดลมาจากการ์ดโมเดลทางการของแต่ละโมเดล ตัวเลขชิปมาจากข้อมูลจำเพาะทางเทคนิคของ Apple ตรวจสอบเมื่อ 2026-10-19 ใช้ข้อมูลเดียวกับ mlx.app/compare

Mac รัน Kimi K2.7 Code ได้ไหม หน่วยความจำและความเร็ว