01できること
長所
- 100万トークンのネイティブコンテキスト
- マルチモーダル（視覚＋テキスト）
- 長期にわたるコーディングと推論
- デプロイ用のオープンウェイト提供
知っておくべき限界
- —VRAM使用量が膨大（Q4で約1.6 TB）：大規模クラスター以外では手が届きません
- —推論速度が低い
- —独自ライセンスのため、用途に応じて再確認が必要
アーキテクチャ
MoE、2.8兆パラメータ · 896個のエキスパートのうち16個がアクティブ · ネイティブコンテキスト長100万トークン · マルチモーダル
トレーニング
Moonshot AIによるKimi K2.6の後継モデル。エージェントと長期にわたる推論を重視した、最先端のオープンウェイトモデルです。
おすすめの用途
ホームラボの境界長期的なコーディングタスクマルチモーダル・推論
04インストール
インストール Ollama お使いのOS向け。ダウンロード前にモデルと量子化を確認してください。まずはコンテキストを4096トークンに設定し、その後、ollama ps でモデルの配置先を確認してください。以下にコマンドが記載されていることは、お使いのマシンでテストが実行された証拠にはなりません。
$ollama run kimi-k3
LM Studio
グラフィカルインターフェース、CLI不要
→ ガイドを見る
llama.cpp
純粋な性能、ソースからのビルド
→ ガイドを見る
vLLM
OpenAI互換の本番サーバー
→ ガイドを見る
Jan / GPT4All
オールインワンデスクトップアプリ
→ ガイドを見る
⚠
初回ダウンロード：選択した量子化により 2 GB から 40 GB。ディスク容量を確保し、安定した接続を推奨します。その後の起動は即時です。
02必要なメモリ
このモデルを動作させるためのGPU VRAMの概算値（4kトークンのコンテキストオーバーヘッドを含む）。より長いコンテキストが必要な場合は、8kトークンごとに約1 GBを追加してください。
Q4_K_M
最も軽量、損失約 5%
1624 GB
Q5_K_M
品質とサイズのバランスが良好
1988 GB
Q8_0
FP16とほぼ区別がつかない
2996 GB
FP16
フル精度 — サーバー用途
5600 GB
CPU フォールバック ・GPUがない場合は、 3640 RAM（GB） このモデルを低速で実行するための最低要件。
Kimi K3に必要なハードウェアは？
Kimi K3をQ4量子化でローカル実行するには、VRAM 1624 GB程度が必要です。比較候補：BOSGAME M5 128GB / 2TB (Ryzen AI Max+ 395) — このモデルは、このミニPCのGPUメモリ容量を超えています。より小さいモデルか、適切な構成のシステムを選んでください。
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03予想速度
Q4_K_M、コンテキスト 4k での毎秒生成トークン数。 20 t/sを超えると快適に読めます。 10 t/s未満では、試用にとどまります。
QuelLLM キット用途別のリファレンスガイド
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