Familie Kimi · 1000Mrd. Parameter

Kimi K2.5

Multimodales MoE-Modell mit 1T Parametern, davon 32B aktiv. Modus 'agent swarm'. 595 GB Modellgewichte. Für anspruchsvolle Home-Labs.

🇨🇳 Moonshot AI·Lizenz Modified MIT·Kontext 250k tokens·Erscheinungsdatum Januar 2026← Katalog

01Was es kann

Stärken
  • 1 Trillion Parameter
  • Agenten-Swarm-Modus
  • 256k ctx
Einschränkungen, die Sie kennen sollten
  • —600 GB in Q4 — nur für ernsthafte Home-Labs
  • —Modified-MIT-Lizenz prüfen
Architektur
MoE 1T/32B aktiv · multimodal · Modus 'Agent Swarm' · 256k Kontext
Training
Das größte praktisch nutzbare Open-Weight-Modell.
Ideal für
Home-Lab-GrenzeKomplexe Agenten

04Installieren

Installieren Sie Ollama für Ihr Betriebssystem. Prüfen Sie das Modell und seine Quantisierung vor dem Download. Beginnen Sie mit einem Kontext von 4096 Tokens und prüfen Sie anschließend mit ollama ps, wo das Modell ausgeführt wird. Ein unten aufgeführter Befehl ist kein Beweis dafür, dass ein Test auf Ihrem Computer ausgeführt wurde.

$# HuggingFace : moonshotai/Kimi-K2.5
⚠
Erster Download: zwischen 2 und 40 GB, abhängig von der gewählten Quantisierung. Festplattenspeicher einplanen, stabile Verbindung empfohlen. Nachfolgende Starts erfolgen sofort.

02Benötigter Speicher

Ungefähr benötigter GPU-VRAM zum Ausführen dieses Modells, einschließlich des Speicherbedarfs für einen Kontext von 4k Tokens. Für einen längeren Kontext rechnen Sie mit zusätzlich ca. 1 GB je 8k Tokens.

Q4_K_M
Am leichtesten, ~5 % Verlust
600 GB
Q5_K_M
Guter Kompromiss aus Qualität und Größe
720 GB
Q8_0
Kaum von FP16 zu unterscheiden
1080 GB
FP16
Volle Präzision — Server-Einsatz
2000 GB
CPU-Fallback · Wenn Sie keine GPU haben, rechnen Sie mit 700 GB RAM als Minimum, um dieses Modell mit reduzierter Geschwindigkeit auszuführen.

Welche Hardware eignet sich für Kimi K2.5?

Um Kimi K2.5 lokal mit Q4-Quantisierung auszuführen, benötigen Sie etwa 600 GB VRAM. Eine Option zum Vergleich: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — dieses Modell überschreitet die GPU-Kapazität dieses Mini-PCs: Wählen Sie ein kleineres Modell oder eine geeignete Infrastruktur.

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03Erwartete Geschwindigkeit

Generierte Tokens pro Sekunde in Q4_K_M, Kontext 4k. Jenseits von 20 t/s, lässt es sich angenehm lesen. Bei weniger als 10 t/s, eignet es sich nur zum Testen.

Einsteigerklasse
~1t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8GB
Mittelklasse
~4t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Oberklasse
~12t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900