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Kimi K3 三个月回顾:本地运行门槛高,小模型已赶上
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AI 综述
月之暗面(Moonshot)今年 7 月发布 Kimi K3 全量模型,模型大小高达 1.56 TB,尽管仅有 104B 激活参数,总量仍达 2.8T,必须全部加载才能运行。Unsloth 推荐的最小量化版本仍需约 610 GB 的 RAM+VRAM,512 GB 显存方案无法装下该模型。在量化精度方面,1-bit 量化与全量模型的下一 token 一致率仅为 79%,需要 2-bit 量化才能达到 90% 的一致率。三个月后的回顾显示,由于模型体量过大,Kimi K3 几乎无法在本地硬件上运行,与此同时,参数量更小的模型在性能上已经迎头赶上。
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最新进展10月17日 05:14
Kimi K3 三个月后回顾显示 1.56 TB 模型几乎无法本地运行,小模型性能已赶上。报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
10月17日
- Reddit · r/LocalLLaMAKimi K3 三个月后回顾:模型过大几乎无法本地运行,小模型已迎头赶上
月之暗面(Moonshot)今年 7 月发布的 Kimi K3 全量模型高达 1.56 TB,即便有 104B 激活参数,2.8T 总量仍需全部加载。Unsloth 推荐的最小量化版本也需要约 610 GB RAM+VRAM,512 GB 无法装下;1-bit 量化与全量模型下一 token 一致率仅 79%,2-bit 才能到 90%。
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