01Ce qu'il sait faire
Points forts
- 256k contexte natif
- 1 trillion paramètres en MoE
- Performance de niveau frontier
Limites à connaître
- —600 Go VRAM Q4 — infrastructure data-center uniquement
- —API-first (difficile en local)
Architecture
MoE · 1T total / ~32B actifs · Moonshot AI · 256k contexte
Entraînement
Moonshot AI Kimi K2.6 — corpus web massif avec focus long-contexte.
Idéal pour
Frontière home-labAgents complexesMultimodal
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
600 Go
Q5_K_M
Bon compromis qualité/taille
720 Go
Q8_0
Quasi-indistinguable de FP16
1080 Go
FP16
Pleine précision — usage serveur
2000 Go
Fallback CPU · Si vous n'avez pas de GPU, comptez 700 Go de RAM minimum pour faire tourner ce modèle à vitesse réduite.
Quel GPU pour faire tourner Kimi K2.6 ?
Pour exécuter Kimi K2.6 en local en quantification Q4, il faut environ 600 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.
$# Multi-GPU data-center requis — API Moonshot recommandée
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.