متطلبات ذاكرة الفيديو (VRAM) لنموذج كيمي K2.5: ما يتناسب مع وحدات معالجة الرسومات الشائعة وكيفية تقليل التكاليف

يصل المطورون الذين يستكشفون نموذج كيمي K2.5 بسرعة إلى مشكلة أساسية: تصميم MoE ذو 1T معامل ونافذة السياق 256K تدفع متطلبات ذاكرة الفيديو (VRAM) إلى ما هو أبعد بكثير من وحدات معالجة الرسومات الاستهلاكية – خاصة عندما تحتاج إلى سياق طويل + تزامن.

يشرح هذا المقال ما يستهلك ذاكرة الفيديو (VRAM) فعليًا (الأوزان مقابل ذاكرة التخزين المؤقتForKeyValue (KV cache))، ويقارن احتياجات الذاكرة عبر FP16 / INT8 / INT4، ويقدم مسارات نشر عملية منخفضة التكلفة – بما في ذلك التكميم (quantization)، وضغط ذاكرة التخزين المؤقتForKeyValue، واستراتيجيات التفريغ (offloading)، ووحدات معالجة الرسومات السحابية، واستخدام واجهة برمجة التطبيقات (API).

جرّب نموذج كيمي K2.5 الآن！

متطلبات ذاكرة الفيديو (VRAM) لنموذج كيمي K2.5

يتم إصدار نموذج كيمي K2.5 بعدة متغيرات تكميم GGUF، لكل منها بصمة ذاكرة مختلفة تمامًا. في الممارسة العملية، تتم تحديد متطلبات ذاكرة الفيديو (VRAM) بشكل أساسي بناءً على التكميم المختار، بينما يزيد السياق الطويل والتزامن من ضغط الذاكرة عبر ذاكرة التخزين المؤقت KV.

يلخص الجدول أدناه مستويات تكميم GGUF المستخدمة بشكل شائع و توصيات تكوينات وحدات معالجة الرسومات (GPU) الخاصة بها، بناءً على متطلبات الذاكرة المبلغ عنها من Unsloth وإعدادات المثيلات المقترحة من Novita AI.

التكميم	متطلبات الذاكرة	التكوين الموصى به
Q8_0	1093 GB	8× NVIDIA H200 (1128 GB VRAM)
Q6_K	845 GB	8× NVIDIA H200 (1128 GB VRAM)
Q4_K_M	623 GB	8× NVIDIA A100 80GB (640 GB VRAM)
Q4_0	583 GB	8× NVIDIA A100 80GB (640 GB VRAM)
Q3_K_M	492 GB	8× NVIDIA A100 80GB (640 GB VRAM)
Q2_K	376 GB	8× NVIDIA A100 80GB (640 GB VRAM)

توصيات تكوينات وحدات معالجة الرسومات (GPU) حسب مستوى التكميم

توفر هذه التكوينات هامشًا أدنى ولكنه عملي فوق بصمة النموذج الأولية، مما يسمح بالحمل الزمني للتشغيل واستخدام محدود لذاكرة التخزين المؤقت KV. عادةً ما تتطلب التكميمات عالية البت (مثل Q8_0 و Q6_K) وحدات معالجة رسومات من فئة H200، بينما يمكن نشر متغيرات Q4–Q2 بتكلفة فعالة على مجموعات A100 80GB.

في النشرات الفعلية، يمكن لزيادة طول السياق أو التزامن أن تجعل ذاكرة التخزين المؤقت KV المستهلك المهيمن لذاكرة الفيديو (VRAM)، حتى عند استخدام تكميم GGUF منخفض البت.

لماذا يتطلب نموذج كيمي K2.5 كمية هائلة من ذاكرة الفيديو (VRAM)؟

نظرة عامة على النموذج:

المواصفة	القيمة
الهندسة المعمارية	مزيج من الخبراء (MoE)
إجمالي المعاملات	1T
الخبراء	384 إجمالاً، 8 نشطين لكل رمز (token)
طول السياق	256K
آلية الانتباه	MLA (وفقًا لمواصفات النموذج)

يأتي ضغط الذاكرة لنموذج كيمي K2.5 من مُضاعفين منفصلين: (1) تخزين/تقسيم الأوزان لـ MoE ذو 1T معامل، و (2) نمو ذاكرة التخزين المؤقت KV عند سياق 256K، والتي يمكن أن تهيمن على إجمالي ذاكرة الفيديو (VRAM) بمجرد زيادة التزامن.

مزيج من الخبراء (MoE)

• مع MoE، لا “تستخدم جميع المعاملات في كل رمز”، ولكنك لا تزال بحاجة إلى تخزين وتوجيه أوزان الخبراء بكفاءة، وفي الممارسة العملية تحتاج إلى تقسيم عبر وحدات معالجة رسومات متعددة (موازاة للموتر / موازاة للخبراء).

سياق 256K = ذاكرة التخزين المؤقت KV تنمو بسرعة

• تنمو ذاكرة التخزين المؤقت KV مع طول التسلسل و التزامن.
• إذا قمت بتشغيل عدة طلبات طويلة في نفس الوقت، تصبح KV بسرعة العامل المحدد حتى عندما تكون الأوزان من نوع INT4.

ذاكرة التخزين المؤقت KV المكممة تساعد (لكنها تحتاج إلى واجهة خلفية مناسبة)

كل من SGLang و vLLM يدعمان ذاكرة التخزين المؤقت KV المكممة (مثل FP8) لتقليل بصمة ذاكرة KV – وغالبًا ما تصل التوفيرات إلى ضعف الحجم تقريبًا لذاكرة KV.

كيفية تشغيل نموذج كيمي K2.5 محليًا بأقل تكلفة ممكنة؟

يمكن تشغيل نموذج كيمي K2.5 محليًا فقط باستخدام تكميم متطرف + تفريغ ثقيل. الطريقة الأقل تكلفة هي تصغير النموذج ودفع معظم الأوزان إلى ذاكرة الوصول العشوائي (RAM) أو القرص الصلب بدلاً من ذاكرة الفيديو (VRAM).

• يوفر Unsloth ملف GGUF ديناميكي ~1.8 بت (1–2 بت) لنموذج كيمي K2.5، مما يقلل من بصمة تخزين النموذج من ~600 جيجابايت إلى ~240 جيجابايت.
• القاعدة العملية لـ Unsloth: القرص الصلب + ذاكرة الوصول العشوائي (RAM) + ذاكرة الفيديو (VRAM) ≥ 240 جيجابايت (كلما زاد التفريغ، كان الأداء أبطأ).

يمكن تشغيل نموذج كيمي K2.5 محليًا فقط باستخدام تكميم عدواني وتفريغ واسع النطاق. يعتمد النشر منخفض التكلفة على تصغير بصمة النموذج ودفع معظم الأوزان إلى ذاكرة الوصول العشوائي (RAM) للنظام أو القرص الصلب، بدلاً من الاحتفاظ بها بالكامل في ذاكرة الفيديو (VRAM) لوحدة معالجة الرسومات. للمطورين الذين يفضلون عدم إدارة أجهزة محلية كبيرة، توفر Novita AI وحدات معالجة رسومات سحابية منخفضة التكلفة، ومثيلات Spot، ومستويات تسعير متعددة، مما يوفر بديلاً أكثر اقتصادًا لشراء和维护 أنظمة متعددة وحدات معالجة الرسومات والحفاظ عليها.

المزيد حول وحدات معالجة الرسومات من Novita

دليل نشر نموذج كيمي K2.5 على منصة Novita AI

• الخطوة 1：تسجيل حساب: قم بزيارة [https://novita.ai/](https://novita.ai/user/register) لإنشاء / تسجيل الدخول إلى حسابك على Novita AI. انتقل إلى قسم وحدات معالجة الرسومات (GPUs) لعرض العروض المتاحة من وحدات معالجة الرسومات وبدء النشر الخاص بك.

• الخطوة 2：اختيار خوادم وقوالب وحدات معالجة الرسومات: اختر قالبًا (PyTorch / CUDA)، ثم اختر تكوين وحدة معالجة الرسومات الخاصة بك.

• الخطوة 3：تخصيص النشر الخاص بك: قم بتخصيص بيئتك عن طريق اختيار نظام التشغيل وخيارات التكوين المفضلة لديك لضمان الأداء الأمثل لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي الخاصة بك واحتياجات التطوير.

• الخطوة 4：إطلاق مثيل ابدأ المثيل وانشر مجموعة الخدمة الخاصة بك. ستكون بيئة وحدة معالجة الرسومات عالية الأداء جاهزة في غضون دقائق، مما يسمح لك بالبدء فورًا في مشاريع التعلم الآلي، أو العرض، أو الحسابات الخاصة بك.

كيفية توفير ذاكرة نموذج كيمي K2.5 أثناء النشر؟

• استخدم تكميم الأوزان منخفض البت أولاً للنشرات ذاتية الاستضافة، يعد التكميم منخفض البت إلزاميًا. تُقلل صيغ GGUF (مثل Q4_K_M أو Q2_K) وتكميم الأوزان من نوع INT4 فقط بشكل كبير من بصمة ذاكرة النموذج، مما يجعل النشر عبر وحدات معالجة رسومات متعددة ممكنًا على مجموعات من فئة A100 أو H200. هذا هو أساس أي إعداد فعال من حيث التكلفة.

• تفعيل ذاكرة التخزين المؤقت KV المكممة للسياقات الطويلة توضح محركات الاستدلال مثل vLLM و SGLang بوضوح أن ذاكرة التخزين المؤقت KV تصبح المستهلك المهيمن لذاكرة وحدات معالجة الرسومات (GPU) في حالات السياق الطويل. يمكن لتفعيل ذاكرة التخزين المؤقت KV من نوع FP8 أو FP4 أن يقلل بشكل كبير من استخدام الذاكرة، مما يسمح بمزيد من الرموز (tokens) أو تزامن أعلى ضمن نفس الميزانية من ذاكرة الفيديو (VRAM). هذا التحسين مهم بشكل خاص عند تجاوز سياق 64K–128K.

• تحديد التزامن لطلبات السياق الطويل تنمو ذاكرة التخزين المؤقت KV مع كل من طول السياق وعدد التسلسلات المتزامنة. الممارسة الشائعة في الإنتاج هي فصل أحمال عمل السياق القصير والطويل، مع تحديد سقف للتزامن لطلبات السياق الطويل لمنع ذاكرة التخزين المؤقت KV من استنفاد ذاكرة وحدة معالجة الرسومات.

• استخدام التفريغ عندما تكون ذاكرة الفيديو (VRAM) هي العامل المحدد للبيئات المقيدة للغاية، يمكن لـ التفريغ إلى وحدة المعالجة المركزية (CPU) أو القرص الصلب أن يقلل بشكل أكبر من استخدام ذاكرة الفيديو (VRAM) لوحدة معالجة الرسومات عن طريق نقل جزء من أوزان النموذج خارج ذاكرة وحدة معالجة الرساجات. هذا النهج يتبادل الإنتاجية والكمون (latency) مقابل متطلبات أجهزة أقل، وهو الأناسب للتجارب أو أحمال العمل غير الحرجة من حيث الكمون.

• اعتبر طول السياق كمقبض للتحكم في التكاليف على الرغم من أن نموذج كيمي K2.5 يدعم سياق يصل إلى 256K، فإن تعيين سياق افتراضي أقل (على سبيل المثال 8K–32K) يقلل بشكل كبير من ضغط الذاكرة. يجب تفعيل السياق الطويل فقط لأحمال العمل التي تتطلبه حقًا.

طريقة أخرى فعالة لاستخدام نموذج كيمي K2.5: استخدام واجهة برمجة التطبيقات (API)

إذا كنت لا تريد إدارة مجموعات وحدات معالجة رسومات متعددة، والتكميم، وضبط ذاكرة التخزين المؤقت KV، فإن أبسط طريقة لاستخدام نموذج كيمي K2.5 هي عبر واجهة برمجة التطبيقات (API) بدون خوادم من Novita AI. تدفع مقابل كل رمز (token) ويمكنك البدء فورًا.

🎉تسعير واجهة برمجة التطبيقات (API) لنموذج كيمي K2.5 من Novita:

• المدخلات: 0.6 دولار لكل 1 مليون رمز (token)
• المخرجات: 3 دولارات لكل 1 مليون رمز (token)

الذهاب إلى مساحة التجربة

انقر هنا

المعامل	القيمة
معرف النموذج	moonshotai/kimi-k2.5
طول السياق	262,144 رمز (token)
الحد الأقصى للمخرجات	262,144 رمز (token)
أنماط المدخلات	نص، صورة، فيديو
نمط المخرجات	نص
الميزات الرئيسية	الاستدلال، المخرجات المنظمة، استدعاء الدوال

الخلاصة

يتم تحديد تكلفة نشر نموذج كيمي K2.5 بشكل أساسي من خلال اختيار التكميم و ضغط ذاكرة التخزين المؤقت KV في حالات السياق الطويل (حتى 256K). إذا كنت تريد تحكمًا كاملاً وإنتاجية يمكن التنبؤ بها، تتيح لك وحدات معالجة الرسومات من Novita AI تشغيل نموذج كيمي K2.5 على تكوين متعدد وحدات معالجة الرسومات المناسب. إذا كنت تريد أسرع طريق إلى الإنتاج بدون تكاليف بنية تحتية إضافية، توفر واجهة برمجة التطبيقات (API) بدون خوادم من Novita AI سياقًا يصل إلى 262K مع تسعير بسيط تدفع فيه مقابل ما تستخدمه.

Novita AI هي منصة سحابية للذكاء الاصطناعي تقدم للمطورين طريقة سهلة لنشر نماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام واجهة برمجة التطبيقات (API) البسيطة الخاصة بنا، بالإضافة إلى توفير سحابة موثوقة ومنخفضة التكلفة لوحدات معالجة الرسومات للبناء والتوسع.

قراءات موصى بها

• نموذج كيمي K2.5 متاح الآن على Novita AI: ذكاء اصطناعي متعدد الوسائط للرؤية والبرمجة والوكلاء
• كيمي K2.5 مقابل GLM-4.7: أي من نماذج اللغة الكبيرة (LLM) الواعية بالوكلاء أفضل؟
• ربط نموذج كيمي K2.5 بـ OpenCode مع Novita AI: دليل برمجة واعية بالوكلاء

الأسئلة الشائعة

ما هو نموذج كيمي K2.5؟

نموذج كيمي K2.5 هو النموذج الرائد لشركة Moonshot AI، وهو نموذج مزيج من الخبراء (MoE) متعدد الوسائط وواعٍ بالوكلاء، مع سياق يصل إلى 256K، مصمم للاستدلال طويل السياق، والبرمجة، وفهم المحتوى المرئي.

هل نموذج كيمي K2.5 مفتوح المصدر؟

نعم. تم إصدار نموذج كيمي K2.5 بشكل رسمي كمصدر مفتوح في 27 يناير 2026 بموجب رخصة MIT المعدلة، مع توفر كل من أوزان النموذج والكود المصدري للاستخدام التجاري، والتعديل، وإعادة التوزيع (مع بند إضافي للاستخدام التجاري على نطاق هائل).

هل يمكن نشر نموذج كيمي K2.5 محليًا؟

يمكن تشغيل نموذج كيمي K2.5 محليًا فقط باستخدام تكميم ثقيل وتفريغ عدواني. بسبب حجمه الكبير، تعتمد معظم عمليات النشر العملية على وحدات معالجة رسومات سحابية أو الوصول عبر واجهة برمجة التطبيقات (API).