01Ce qu'il sait faire
- Contexte natif 1M tokens
- Multimodal (vision + texte)
- Coding long-horizon et raisonnement
- Poids ouverts pour déploiement
- —Empreinte VRAM colossale (~1,6 To en Q4) : hors de portée hors gros cluster
- —Débit d'inférence faible
- —Licence maison à relire selon usage
04Installer
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.
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.
Quel matériel pour Kimi K3 ?
Pour exécuter Kimi K3 en local en quantification Q4, il faut environ 1624 Go de VRAM. Une option à comparer : GMKtec EVO-X2 64 Go / 1 To (Ryzen AI Max+ 395) — ce modèle dépasse la capacité GPU de ce mini-PC : choisissez un modèle plus petit ou une infrastructure adaptée.
Pourquoi ce choix ? Notre fiche complète sur GMKtec EVO-X2 64 Go / 1 To (Ryzen AI Max+ 395) →
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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.