Требования к VRAM для Kimi K2.5: что поместится на распространенных GPU и как снизить затраты

Разработчики, изучающие Kimi K2.5, быстро сталкиваются с одной ключевой проблемой: его архитектура MoE с 1T параметров и окно контекста 256K требуют объемов VRAM значительно превышающих возможности потребительских GPU — особенно если вам нужны длинный контекст + параллельная обработка запросов.

В этой статье объясняется, что на самом деле потребляет VRAM (веса модели против KV-кэша), сравниваются требования к памяти для форматов FP16 / INT8 / INT4 и предлагаются практические недорогие пути развертывания — включая квантование, сжатие KV-кэша, стратегии выгрузки данных, облачные GPU и использование API.

Попробуйте Kimi K2.5 сейчас！

Требования к VRAM для Kimi K2.5

Kimi K2.5 выпускается в нескольких вариантах квантования GGUF, каждый из которых имеет совершенно diferente объем занимаемой памяти. На практике требования к VRAM определяются в первую очередь выбранным типом квантования, а длинный контекст и параллельная обработка запросов дополнительно увеличивают нагрузку на память за счет KV-кэша.

В таблице ниже приведены распространенные уровни квантования GGUF и рекомендуемые конфигурации GPU, основанные на заявленных требованиях к памяти от Unsloth и предлагаемых конфигурациях инстансов от Novita AI.

Квантование	Требования к памяти	Рекомендуемая конфигурация
Q8_0	1093 ГБ	8× NVIDIA H200 (1128 ГБ VRAM)
Q6_K	845 ГБ	8× NVIDIA H200 (1128 ГБ VRAM)
Q4_K_M	623 ГБ	8× NVIDIA A100 80GB (640 ГБ VRAM)
Q4_0	583 ГБ	8× NVIDIA A100 80GB (640 ГБ VRAM)
Q3_K_M	492 ГБ	8× NVIDIA A100 80GB (640 ГБ VRAM)
Q2_K	376 ГБ	8× NVIDIA A100 80GB (640 ГБ VRAM)

Рекомендуемые конфигурации GPU в зависимости от квантования

Эти конфигурации обеспечивают минимальный, но практический запас сверх объема самой модели, что позволяет учитывать накладные расходы во время выполнения и ограниченное использование KV-кэша. Квантования с более высоким битностью (такие как Q8_0 и Q6_K) обычно требуют GPU класса H200, в то время как варианты Q4–Q2 можно экономически эффективно развертывать на кластерах A100 80GB.

В реальных развертываниях увеличение длины контекста или количества параллельных запросов может привести к тому, что память под KV-кэш станет основным потребителем VRAM, даже при использовании низкобитного квантования GGUF.

Почему Kimi K2.5 требует огромных объемов VRAM?

Обзор модели:

Спецификация	Значение
Архитектура	Смесь экспертов (MoE)
Общее количество параметров	1T
Количество экспертов	384 всего, 8 активных на токен
Длина контекста	256K
Механизм внимания	MLA (согласно спецификациям модели)

Нагрузка на память у Kimi K2.5 обусловлена двумя отдельными множителями: (1) хранение/шардирование весов для MoE объемом 1T параметров и (2) рост KV-кэша при длине контекста 256K, который может стать основным потребителем всего объема VRAM при увеличении количества параллельных запросов.

Смесь экспертов (MoE)

• При использовании архитектуры MoE вы не «используете все параметры на каждый токен», но при этом вам все равно необходимо эффективно хранить и маршрутизировать веса экспертов, а на практике требуется шардирование модели на несколько GPU (тензорный/экспертный параллелизм).

256K контекста = быстрый рост объема KV-кэша

• Объем KV-кэша растет с длиной последовательности и количеством параллельных запросов.
• Если вы одновременно обрабатываете несколько длинных запросов, KV-кэш очень быстро становится ограничивающим фактором, даже если веса квантованы до INT4.

Квантованный KV-кэш помогает (но требуется подходящий бэкенд)

И SGLang, и vLLM поддерживают квантованный KV-кэш (например, FP8) для уменьшения объема памяти, занимаемого KV — обычно это дает экономию памяти для KV почти в 2 раза.

Как запустить Kimi K2.5 локально с минимальными затратами?

Запустить Kimi K2.5 локально можно только при использовании экстремального квантования + активной выгрузки данных. Самый дешевый подход — уменьшить объем модели и переместить большую часть весов в оперативную память (RAM) или на диск вместо VRAM.

• Unsloth предоставляет динамический GGUF с квантованием ~1.8 бит (1–2 бита) для Kimi K2.5, что уменьшает объем занимаемого моделью пространства хранения с ~600 ГБ до ~240 ГБ.
• Практическое правило от Unsloth: диск + RAM + VRAM ≥ 240 ГБ (чем больше выгрузка, тем ниже скорость).

Запустить Kimi K2.5 локально можно только при использовании агрессивного квантования и масштабной выгрузки данных. Недорогое развертывание основано на уменьшении объема модели и перемещении большей части весов в системную RAM или на диск, вместо того чтобы хранить их полностью в VRAM GPU. Для разработчиков, которые не хотят управлять крупным локальным оборудованием, Novita AI предоставляет недорогие облачные GPU, спотовые инстансы и несколько тарифных планов, что является более экономичной альтернативой покупке и обслуживанию крупных многопроцессорных GPU-систем.

Подробнее о GPU от Novita

Руководство по развертыванию Kimi K2.5 на Novita AI

• Шаг 1: Регистрация аккаунта: Перейдите по ссылке [https://novita.ai/](https://novita.ai/user/register), чтобы создать или войти в свой аккаунт Novita AI. Перейдите в раздел GPUs, чтобы посмотреть доступные предложения по GPU и начать развертывание.

• Шаг 2: Выбор GPU-серверов и шаблонов: Выберите шаблон (PyTorch / CUDA), затем подберите нужную конфигурацию GPU.

• Шаг 3: Настройка развертывания: Настройте окружение, выбрав предпочитаемую операционную систему и параметры конфигурации, чтобы обеспечить максимальную производительность для ваших конкретных рабочих нагрузок ИИ и потребностей в разработке.

• Шаг 4: Запуск инстанса Запустите инстанс и разверните ваш стек обслуживания. Высокопроизводительное GPU-окружение будет готово в течение нескольких минут, что позволит вам немедленно начать работу над проектами в области машинного обучения, рендеринга или вычислительных задач.

Как сэкономить память при развертывании Kimi K2.5?

• Сначала используйте низкобитное квантование весов

Для развертываний на собственных серверах низкобитное квантование является обязательным. Форматы GGUF (такие как Q4_K_M или Q2_K) и квантование только весов до INT4 значительно уменьшают объем памяти, занимаемый моделью, что делает возможным развертывание на нескольких GPU на кластерах класса A100 или H200. Это основа любой экономически эффективной конфигурации.

• Включите квантованный KV-кэш для работы с длинным контекстом

В движках для инференса, таких как vLLM и SGLang, явно указано, что KV-кэш становится основным потребителем памяти GPU при работе с длинным контекстом. Включение KV-кэша с квантованием FP8 или FP4 может значительно снизить использование памяти, позволяя обрабатывать больше токенов или обеспечивать более высокую параллельную обработку при том же бюджете VRAM. Эта оптимизация особенно важна при работе с контекстом длиннее 64K–128K токенов.

• Ограничьте параллельную обработку для запросов с длинным контекстом

Объем памяти под KV-кэш растет одновременно с длиной контекста и количеством параллельных последовательностей. Распространенная практика в продакшене — разделять рабочие нагрузки с коротким и длинным контекстом, ограничивая параллельную обработку запросов с длинным контекстом, чтобы предотвратить исчерпание памяти GPU из-за KV-кэша.

• Используйте выгрузку данных, когда VRAM является узким местом

Для сильно ограниченных окружений выгрузка данных на CPU или диск может дополнительно снизить использование VRAM GPU за счет перемещения части весов модели за пределы памяти GPU. Этот подход жертвует пропускной способностью и задержкой в пользу снижения требований к оборудованию и лучше всего подходит для экспериментов или рабочих нагрузок, не требующих низкой задержки.

• Рассматривайте длину контекста как рычаг управления затратами

Несмотря на то что Kimi K2.5 поддерживает контекст длиной до 256K, установка более низкого контекста по умолчанию (например, 8K–32K) значительно снижает нагрузку на память. Длинный контекст следует включать только для рабочих нагрузок, которые действительно в нем нуждаются.

Еще один эффективный способ использования Kimi K2.5: через API

Если вы не хотите управлять многопроцессорными GPU-кластерами, заниматься квантованием и настройкой KV-кэша, самый простой способ использовать Kimi K2.5 — через бессерверный API от Novita AI . Вы платите за токены и можете начать работу немедленно.

🎉Тарифы на API Novita Kimi K2.5:

• Ввод**: $0.6 за 1M** токенов
• Вывод: $3 за 1M токенов

Перейти в Playground

Нажмите здесь

Параметр	Значение
ID модели	moonshotai/kimi-k2.5
Длина контекста	262,144 токена
Максимальный вывод	262,144 токенов
Входные модальности	текст, изображение, видео
Выходная модальность	текст
Ключевые возможности	Рассуждение, Структурированный вывод, Вызов функций

Заключение

Стоимость развертывания Kimi K2.5 определяется в первую очередь выбором квантования и нагрузкой на KV-кэш при работе с длинным контекстом (до 256K). Если вы хотите полный контроль и предсказуемую пропускную способность, GPU от Novita AI позволят вам запустить Kimi K2.5 на подходящей многопроцессорной конфигурации. Если вы хотите максимально быстрый путь к продакшену без затрат на инфраструктуру, бессерверный API от Novita AI предоставляет контекст длиной 262K токена с простой оплатой по факту использования.

Novita AI — это облачная ИИ-платформа, которая предоставляет разработчикам простой способ развертывать ИИ-модели с помощью нашего удобного API, а также предлагает доступное и надежное облако GPU для разработки и масштабирования.

Рекомендуемые материалы для чтения

• Kimi K2.5 теперь на Novita AI: мультимодальный ИИ для зрения, кода и агентов
• Kimi K2.5 против GLM-4.7: какой агентный LLM лучше?
• Подключите Kimi K2.5 к OpenCode с Novita AI: руководство по агентному программированию

Часто задаваемые вопросы

Что такое Kimi K2.5?

Kimi K2.5 — это флагманская мультимодальная агентная модель Moonshot AI на архитектуре Смеси экспертов (MoE) с контекстом 256K, разработанная для рассуждений на длинном контексте, программирования и визуального восприятия.

Является ли Kimi K2.5 открытым исходным кодом?

Да. Kimi K2.5 был официально выпущен с открытым исходным кодом 27 января 2026 года под лицензией Modified MIT License, при этом и веса модели, и код доступны для коммерческого использования, модификации и распространения (с дополнительным пунктом для коммерческого использования в гипермасштабе).

Можно ли развернуть Kimi K2.5 локально?

Запустить Kimi K2.5 локально можно только при использовании тяжелого квантования и агрессивной выгрузки данных. Из-за своего размера большинство практических развертываний опираются на облачные GPU или доступ через API.