Installez Ollama pour votre OS. Vérifiez le modèle et sa quantification avant le téléchargement. Commencez avec 4096 tokens de contexte, puis contrôlez le placement avec ollama ps. Une commande ci-dessous n’est pas une preuve de test exécuté sur votre machine.
Premier téléchargement : entre 2 et 40 Go selon la quantization choisie. Espace disque à prévoir, connexion stable recommandée. Les relances suivantes sont instantanées.
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
1624 Go
Q5_K_M
Bon compromis qualité/taille
1988 Go
Q8_0
Quasi-indistinguable de FP16
2996 Go
FP16
Pleine précision — usage serveur
5600 Go
Fallback CPU · Si vous n'avez pas de GPU, comptez 3640 Go de RAM minimum pour faire tourner ce modèle à vitesse réduite.
Quel GPU pour faire tourner Kimi K3 ?
Pour exécuter Kimi K3 en local en quantification Q4, il faut environ 1624 Go de VRAM. Le meilleur rapport prix/performance : un GMKtec EVO-X2 128 Go (mini-PC IA, 128 Go de mémoire unifiée).
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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.