Famiglia Kimi · 1000B parametri

Kimi K2.5

MoE multimodale da 1T con 32B di parametri attivi. Modalità 'swarm di agenti'. 595 GB di pesi. Per home-lab seri.

🇨🇳 Moonshot AI·Licenza Modified MIT·Contesto 250k tokens·Data di uscita gennaio 2026← Catalogo

01Cosa sa fare

Punti di forza
  • 1 trilione di parametri
  • Modalità sciame di agenti
  • 256k ctx
Limiti da conoscere
  • —600 GB in Q4 — solo per home-lab seri
  • —Licenza Modified MIT da verificare
Architettura
MoE 1T/32B attivi · multimodale · modalità 'agent swarm' · 256k ctx
Addestramento
Il più grande modello open-weight utilizzabile in pratica.
Ideale per
Frontiera home-labAgenti complessi

04Installare

Installa Ollama per il tuo OS. Verifica il modello e la sua quantizzazione prima del download. Inizia con 4096 token di contesto, poi controlla l'allocazione con ollama ps. Un comando qui sotto non dimostra che sia stato eseguito un test sulla tua macchina.

$# HuggingFace : moonshotai/Kimi-K2.5
⚠
Primo download: tra 2 e 40 GB a seconda della quantizzazione scelta. Occorre prevedere spazio su disco; è consigliata una connessione stabile. Gli avvii successivi sono istantanei.

02Memoria richiesta

VRAM GPU approssimativa per far girare questo modello, overhead del contesto di 4k token incluso. Per un contesto più lungo, aggiungi ~1 GB per ogni blocco di 8k token.

Q4_K_M
Il più leggero, ~5% di perdita
600 GB
Q5_K_M
Buon compromesso qualità/dimensione
720 GB
Q8_0
Quasi indistinguibile da FP16
1080 GB
FP16
Piena precisione — uso server
2000 GB
Fallback CPU · Se non hai una GPU, considera 700 GB di RAM minimo per far girare questo modello a velocità ridotta.

Quale hardware serve per Kimi K2.5?

Per eseguire Kimi K2.5 in locale con quantizzazione Q4, servono circa 600 GB di VRAM. Un’opzione da confrontare: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — questo modello supera la capacità GPU di questo mini-PC: scegli un modello più piccolo o un'infrastruttura adeguata.

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03Velocità prevista

Token generati al secondo in Q4_K_M, contesto 4k. Oltre 20 t/s, la lettura è confortevole. Al di sotto di 10 t/s, va bene solo per fare delle prove.

Entry-level
~1t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8 GB
Fascia media
~4t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Fascia alta
~12t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900