Пам’ять за кожної точності
| Версія | Ваги | З контекстом | Мінімальний Mac |
|---|---|---|---|
| нативні 4 біт | 595 ГБ | 643 ГБ | більше, ніж має будь-який Mac |
| 3 біт нижча якість | 438 ГБ | 473 ГБ | більше, ніж має будь-який Mac |
| 2 біт нижча якість | 313 ГБ | 338 ГБ | 512 ГБ |
На кожному чипі Apple
Мінімальний обсяг пам’яті кожного чипа, на якому запускається Kimi K2.7 Code, найкраща версія, що вміщується, і очікувана швидкість генерації.
| Чип | Потрібно | Версія | Токенів/с |
|---|---|---|---|
| M6 | жоден обсяг не підходить | Завелика | – |
| M5 Ultra | 512 ГБ | 2 біт Працює добре | 54–96 |
| M5 Max | жоден обсяг не підходить | Завелика | – |
| M5 Pro | жоден обсяг не підходить | Завелика | – |
| M5 | жоден обсяг не підходить | Завелика | – |
| M4 Max | жоден обсяг не підходить | Завелика | – |
| M4 Pro | жоден обсяг не підходить | Завелика | – |
| M4 | жоден обсяг не підходить | Завелика | – |
| M3 Ultra | 512 ГБ | 2 біт Працює добре | 37–66 |
| M3 Max | жоден обсяг не підходить | Завелика | – |
| M3 Pro | жоден обсяг не підходить | Завелика | – |
| M3 | жоден обсяг не підходить | Завелика | – |
| M2 Ultra | жоден обсяг не підходить | Завелика | – |
| M2 Max | жоден обсяг не підходить | Завелика | – |
| M2 Pro | жоден обсяг не підходить | Завелика | – |
| M2 | жоден обсяг не підходить | Завелика | – |
| M1 Ultra | жоден обсяг не підходить | Завелика | – |
| M1 Max | жоден обсяг не підходить | Завелика | – |
| M1 Pro | жоден обсяг не підходить | Завелика | – |
| M1 | жоден обсяг не підходить | Завелика | – |
Як запустити
- Найпростіший спосіб: завантажте MLX Harness — безкоштовно і з відкритим кодом. Знайдіть Kimi K2.7 Code, завантажте версію, яка підходить вашому Mac, і спілкуйтеся. Застосунок також віддає модель іншим вашим програмам через API, сумісний з OpenAI.Завантажити MLX HarnessБезкоштовно · Apple Silicon · macOS 14.5 або новіша
- У Терміналі з MLX від Apple:
pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model mlx-community/Kimi-K2.7-Code-4bitЗбірка: mlx-community/Kimi-K2.7-Code-4bit на Hugging Face. Поруч лежать версії з іншою точністю.
Покроково: завантажити й запустити LLM на Mac · як користуватися MLX Harness · MLX, Ollama і llama.cpp
Про модель Kimi K2.7 Code
| Розробник | Moonshot AI |
|---|---|
| Параметри | 1 000B усього · 32B активних (mixture of experts) |
| Контекст | токенів: 256K |
| Ліцензія | Modified MIT |
| Випуск | 2026-06 |
| Вхідні дані | Текст і зображення |
| Інтелект | 25,8 в Artificial Analysis Intelligence Index |
| Ваги | moonshotai/Kimi-K2.7-Code |
Запитання
- Скільки пам’яті потрібно моделі Kimi K2.7 Code?
- Близько 595 ГБ на ваги (нативні 4 біт) плюс місце для контексту: загалом 643 ГБ. Це більше, ніж сьогодні має будь-який Mac.
- Наскільки швидко Kimi K2.7 Code працює на Mac?
- Швидкість генерації залежить від пропускної здатності пам’яті. Найшвидший Mac для неї тут — M5 Ultra із 512 ГБ: близько 54–96 токенів за секунду (2 біт). Мінімальний Mac, що її запускає, — M5 Ultra із 512 ГБ — видає близько 54–96.
- Чому Kimi K2.7 Code працює швидше, ніж можна очікувати з її розміру?
- Це модель mixture-of-experts: вона тримає в пам’яті 1 000B параметрів, але на кожен токен читає лише 32B, тож пише зі швидкістю значно меншої моделі.
Схожі моделі
Для картки моделі або README
Показує мінімальний Mac, на якому Kimi K2.7 Code добре працює, і веде сюди.
[](https://mlx.app/run/kimi-k2.7-code)Як це розраховано
Пам’ять: параметри моделі за 8, 6, 4, 3 або 2 біт на вагу плюс групові масштаби MLX (пів біта на вагу) або її нативний формат, а зверху — місце для контексту. За замовчуванням macOS дає GPU близько 75% об’єднаної пам’яті. Швидкість: пропускна здатність пам’яті, поділена на кількість байтів, що читаються на кожен токен, — це стеля для однієї розмови; у публічних тестах llama.cpp на Apple Silicon реальні запуски досягають приблизно 45–80% від неї, і показано саме цей діапазон. Це оцінки, а не вимірювання: виміряйте свій Mac у MLX Bench. Дані моделей — з офіційних карток моделей, дані чипів — з технічних характеристик Apple. Перевірено 2026-10-19. Ті самі дані, що й на mlx.app/compare.