01Ce qu'il sait faire
Points forts
- Spécialisé génération et compréhension de code
- Multimodal (image-texte)
- Contexte étendu jusqu'à 262K tokens
- Modèle frontière ~1059B paramètres
Limites à connaître
- —Extrêmement lourd : ~614 Go VRAM en Q4, réservé aux serveurs multi-GPU
- —Débit faible en local (~5 tok/s en Q4)
- —Licence « other » : vérifier les conditions d'usage
Architecture
Modèle multimodal ~1059B paramètres · série Kimi K2.7 orientée code · fenêtre de contexte 262K tokens
Entraînement
Variante spécialisée code de Kimi K2.7 signée Moonshot AI. Détails d'entraînement non publiés.
Idéal pour
Génération de codeAgents de codageContexte long
02Mémoire requise
VRAM GPU approximative pour faire tourner ce modèle, overhead contexte de 4k tokens inclus. Pour un contexte plus long, ajoutez ~1 Go par tranche de 8k tokens.
Q4_K_M
Le plus léger, ~5% de perte
614 Go
Q5_K_M
Bon compromis qualité/taille
752 Go
Q8_0
Quasi-indistinguable de FP16
1133 Go
FP16
Pleine précision — usage serveur
2118 Go
Fallback CPU · Si vous n'avez pas de GPU, comptez 1377 Go de RAM minimum pour faire tourner ce modèle à vitesse réduite.
Quel GPU pour faire tourner Kimi K2.7 Code ?
Pour exécuter Kimi K2.7 Code en local en quantification Q4, il faut environ 614 Go de VRAM. Le meilleur rapport prix/performance : un Mac Studio (64 Go de mémoire unifiée).
Où acheter le Mac Studio
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03Vitesse attendue
Tokens générés par seconde en Q4_K_M, contexte 4k. Au-delà de 20 t/s, la lecture est confortable. En dessous de 10 t/s, c'est juste pour tester.
04Installer
Le chemin le plus court : Ollama. Une commande, le modèle est téléchargé et lancé.
$ollama pull kimi-k2.7-code
LM Studio
Interface graphique, zéro CLI
→ Voir le guide
llama.cpp
Perf brute, build from source
→ Voir le guide
vLLM
Serveur OpenAI-compatible prod
→ Voir le guide
Jan / GPT4All
Apps desktop tout-en-un
→ Voir le guide
⚠
Premier téléchargement : entre 2 et 40 Go selon la quantization choisie. Espace disque à prévoir, connexion stable recommandée. Les relances suivantes sont instantanées.