Her hassasiyette bellek
| Sürüm | Ağırlıklar | Bağlamla | En küçük Mac |
|---|---|---|---|
| yerel 4 bit | 595 GB | 643 GB | her Mac'ten fazla |
| 3 bit daha düşük kalite | 438 GB | 473 GB | her Mac'ten fazla |
| 2 bit daha düşük kalite | 313 GB | 338 GB | 512 GB |
Her Apple çipinde
Her çipin Kimi K2.7 Code modelini çalıştıran en küçük bellek boyutu, ona sığan en iyi sürüm ve bekleyebileceğiniz yazma hızı.
| Çip | Gereken | Sürüm | Token/s |
|---|---|---|---|
| M6 | hiçbir boyut yetmez | Çok büyük | – |
| M5 Ultra | 512 GB | 2 bit İyi çalışır | 54–96 |
| M5 Max | hiçbir boyut yetmez | Çok büyük | – |
| M5 Pro | hiçbir boyut yetmez | Çok büyük | – |
| M5 | hiçbir boyut yetmez | Çok büyük | – |
| M4 Max | hiçbir boyut yetmez | Çok büyük | – |
| M4 Pro | hiçbir boyut yetmez | Çok büyük | – |
| M4 | hiçbir boyut yetmez | Çok büyük | – |
| M3 Ultra | 512 GB | 2 bit İyi çalışır | 37–66 |
| M3 Max | hiçbir boyut yetmez | Çok büyük | – |
| M3 Pro | hiçbir boyut yetmez | Çok büyük | – |
| M3 | hiçbir boyut yetmez | Çok büyük | – |
| M2 Ultra | hiçbir boyut yetmez | Çok büyük | – |
| M2 Max | hiçbir boyut yetmez | Çok büyük | – |
| M2 Pro | hiçbir boyut yetmez | Çok büyük | – |
| M2 | hiçbir boyut yetmez | Çok büyük | – |
| M1 Ultra | hiçbir boyut yetmez | Çok büyük | – |
| M1 Max | hiçbir boyut yetmez | Çok büyük | – |
| M1 Pro | hiçbir boyut yetmez | Çok büyük | – |
| M1 | hiçbir boyut yetmez | Çok büyük | – |
Nasıl çalıştırılır
- Kolay yol: ücretsiz ve açık kaynak MLX Harness uygulamasını indirin. Kimi K2.7 Code modelini arayın, Mac'inize uyan sürümü indirin ve sohbet edin. Model, OpenAI uyumlu bir API üzerinden diğer uygulamalarınıza da sunulur.MLX Harness'yu indirinÜcretsiz · Apple Silicon · macOS 14.5 veya üstü
- Apple'ın MLX'iyle Terminal'de:
pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model mlx-community/Kimi-K2.7-Code-4bitDerleme: Hugging Face'te mlx-community/Kimi-K2.7-Code-4bit. Diğer hassasiyetler hemen yanında.
Adım adım: Mac'te LLM indirip çalıştırma · MLX Harness nasıl kullanılır · MLX, Ollama ve llama.cpp karşılaştırması
Kimi K2.7 Code hakkında
| Geliştiren | Moonshot AI |
|---|---|
| Parametreler | 1.000B toplam · 32B etkin (mixture of experts) |
| Bağlam | 256K token |
| Lisans | Modified MIT |
| Yayın tarihi | 2026-06 |
| Girdi | Metin ve görseller |
| Zekâ | Artificial Analysis Intelligence Index puanı: 25,8 |
| Ağırlıklar | moonshotai/Kimi-K2.7-Code |
Sorular
- Kimi K2.7 Code ne kadar bellek gerektirir?
- yerel 4 bit ile yaklaşık 595 GB ağırlık, artı bağlam için yer: toplam 643 GB. Bu, bugün herhangi bir Mac'teki bellekten fazladır.
- Kimi K2.7 Code Mac'te ne kadar hızlı?
- Yazma hızı bellek bant genişliğine bağlıdır. Burada onun için en hızlı Mac, 512 GB'lık M5 Ultra: saniyede yaklaşık 54–96 token (2 bit). Onu çalıştıran en küçük Mac, 512 GB'lık M5 Ultra, yaklaşık 54–96 token yazar.
- Kimi K2.7 Code neden boyutunun düşündürdüğünden hızlı çalışır?
- Bu bir mixture-of-experts modeli: bellekte 1.000B parametre tutar ama her token için yalnızca 32B kadarını okur, bu yüzden çok daha küçük bir modelin hızında yazar.
Benzer modeller
Model kartınız veya README için
Kimi K2.7 Code modelini iyi çalıştıran en küçük Mac'i gösterir ve buraya bağlantı verir.
[](https://mlx.app/run/kimi-k2.7-code)Nasıl hesaplanır
Bellek: modelin parametreleri ağırlık başına 8, 6, 4, 3 veya 2 bitte, artı MLX'in grup ölçekleri (ağırlık başına yarım bit) ya da modelin yerel biçimi; üstüne bağlam için yer. macOS varsayılan olarak GPU'nun birleşik belleğin yaklaşık %75'ini kullanmasına izin verir. Hız: bellek bant genişliğinin token başına okunan bayt sayısına bölümü, tek bir sohbet için üst sınırdır; llama.cpp'nin herkese açık Apple Silicon karşılaştırmalarında gerçek çalıştırmalar bunun yaklaşık %45 ile %80'ine ulaşır ve gösterilen aralık budur. Bunlar ölçüm değil tahmindir: kendi Mac'inizi MLX Bench ile ölçün. Model verileri her modelin resmî model kartından, çip verileri Apple'ın Teknik Özellikler sayfalarından alınmıştır. Kontrol tarihi: 2026-10-19. mlx.app/compare ile aynı veriler.