Bộ nhớ ở từng mức chính xác
| Phiên bản | Trọng số | Kèm ngữ cảnh | Mac nhỏ nhất |
|---|---|---|---|
| 4-bit gốc | 595 GB | 643 GB | hơn mọi Mac |
| 3-bit chất lượng thấp hơn | 438 GB | 473 GB | hơn mọi Mac |
| 2-bit chất lượng thấp hơn | 313 GB | 338 GB | 512 GB |
Trên mọi chip Apple
Dung lượng bộ nhớ nhỏ nhất của mỗi chip chạy được Kimi K2.7 Code, phiên bản tốt nhất vừa với nó, và tốc độ viết bạn có thể kỳ vọng.
| Chip | Cần | Phiên bản | Token/giây |
|---|---|---|---|
| M6 | không dung lượng nào vừa | Quá lớn | – |
| M5 Ultra | 512 GB | 2-bit Chạy tốt | 54–96 |
| M5 Max | không dung lượng nào vừa | Quá lớn | – |
| M5 Pro | không dung lượng nào vừa | Quá lớn | – |
| M5 | không dung lượng nào vừa | Quá lớn | – |
| M4 Max | không dung lượng nào vừa | Quá lớn | – |
| M4 Pro | không dung lượng nào vừa | Quá lớn | – |
| M4 | không dung lượng nào vừa | Quá lớn | – |
| M3 Ultra | 512 GB | 2-bit Chạy tốt | 37–66 |
| M3 Max | không dung lượng nào vừa | Quá lớn | – |
| M3 Pro | không dung lượng nào vừa | Quá lớn | – |
| M3 | không dung lượng nào vừa | Quá lớn | – |
| M2 Ultra | không dung lượng nào vừa | Quá lớn | – |
| M2 Max | không dung lượng nào vừa | Quá lớn | – |
| M2 Pro | không dung lượng nào vừa | Quá lớn | – |
| M2 | không dung lượng nào vừa | Quá lớn | – |
| M1 Ultra | không dung lượng nào vừa | Quá lớn | – |
| M1 Max | không dung lượng nào vừa | Quá lớn | – |
| M1 Pro | không dung lượng nào vừa | Quá lớn | – |
| M1 | không dung lượng nào vừa | Quá lớn | – |
Cách chạy
- Cách dễ nhất: tải MLX Harness, miễn phí và mã nguồn mở. Tìm Kimi K2.7 Code, tải phiên bản vừa với Mac của bạn và bắt đầu trò chuyện. Ứng dụng cũng cung cấp mô hình cho các ứng dụng khác qua API tương thích OpenAI.Tải MLX HarnessMiễn phí · Apple Silicon · macOS 14.5 trở lên
- Trong Terminal với MLX của Apple:
pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model mlx-community/Kimi-K2.7-Code-4bitBản dựng: mlx-community/Kimi-K2.7-Code-4bit trên Hugging Face. Các mức chính xác khác nằm ngay cạnh.
Từng bước: tải và chạy LLM trên Mac · cách dùng MLX Harness · MLX vs Ollama vs llama.cpp
Về Kimi K2.7 Code
| Nhà phát triển | Moonshot AI |
|---|---|
| Tham số | Tổng 1.000B · 32B hoạt động (mixture-of-experts) |
| Ngữ cảnh | 256K token |
| Giấy phép | Modified MIT |
| Phát hành | 2026-06 |
| Đầu vào | Văn bản và hình ảnh |
| Trí tuệ | 25,8 trên Artificial Analysis Intelligence Index |
| Trọng số | moonshotai/Kimi-K2.7-Code |
Câu hỏi
- Kimi K2.7 Code cần bao nhiêu bộ nhớ?
- Khoảng 595 GB cho trọng số ở mức 4-bit gốc, cộng thêm chỗ cho ngữ cảnh: tổng cộng 643 GB. Con số này lớn hơn bộ nhớ của mọi chiếc Mac hiện nay.
- Kimi K2.7 Code chạy nhanh đến đâu trên Mac?
- Tốc độ viết phụ thuộc vào băng thông bộ nhớ. Mac nhanh nhất cho mô hình này ở đây là M5 Ultra với 512 GB, khoảng 54–96 token mỗi giây (2-bit). Mac nhỏ nhất chạy được nó, M5 Ultra với 512 GB, đạt khoảng 54–96.
- Vì sao Kimi K2.7 Code chạy nhanh hơn kích thước của nó?
- Đây là mô hình mixture-of-experts: nó giữ 1.000B tham số trong bộ nhớ nhưng mỗi token chỉ đọc 32B, nên viết nhanh như một mô hình nhỏ hơn nhiều.
Mô hình tương tự
Cho thẻ mô hình hoặc README của bạn
Hiển thị chiếc Mac nhỏ nhất chạy tốt Kimi K2.7 Code và liên kết tới trang này.
[](https://mlx.app/run/kimi-k2.7-code)Cách tính
Bộ nhớ: số tham số của mô hình ở 8, 6, 4, 3 hoặc 2 bit mỗi trọng số cộng với hệ số tỷ lệ theo nhóm của MLX (nửa bit mỗi trọng số), hoặc theo định dạng gốc, rồi thêm chỗ cho ngữ cảnh. Mặc định macOS cho GPU dùng khoảng 75% bộ nhớ hợp nhất. Tốc độ: băng thông bộ nhớ chia cho số byte đọc mỗi token là mức trần cho một cuộc trò chuyện; trong benchmark Apple Silicon công khai của llama.cpp, thực tế đạt khoảng 45% đến 80% mức đó, và đó là khoảng được hiển thị. Đây là ước tính, không phải số đo: hãy đo chính Mac của bạn trên MLX Bench. Số liệu mô hình lấy từ thẻ mô hình chính thức, số liệu chip từ Thông số kỹ thuật của Apple. Kiểm tra ngày 2026-10-19. Cùng dữ liệu với mlx.app/compare.