# Requisitos de GPU de Kimi-K2.5

Kimi-K2.5 tiene 1,0T parámetros. Para servirlo, calcula unos 2.465 GB de memoria de GPU en 16 bits, 1.232 GB en 8 bits o 616 GB en 4 bits, incluido un 20% para la caché KV y las activaciones.

Es un modelo de mezcla de expertos: 384 expertos, 8 de ellos activos en cada token. Todos permanecen en la memoria de la GPU, así que calcula la memoria para los 1,0T parámetros.

[Despliégalo en Arrakis](/console/#/models?model=moonshotai/Kimi-K2.5).

## Lo que hace falta para servirlo

| Precisión | Memoria y configuración mínima |
|---|---|
| 16 bits | 2.465 GB: más de una máquina de 8 GPU |
| 8 bits | 1.232 GB: 8 × [B200](/es/gpus/b200.html.md), desde 54,32 US$ por hora las 8 |
| 4 bits | 616 GB: 8 × [H100](/es/gpus/h100.html.md), desde 13,20 US$ por hora las 8 |

## Lo que hace falta para ajustarlo

| Método | Memoria y configuración mínima |
|---|---|
| QLoRA | 719 GB: 4 × [B200](/es/gpus/b200.html.md), desde 27,16 US$ por hora las 4 |
| LoRA | 2.465 GB: más de una máquina de 8 GPU |
| Ajuste fino completo | 16.430 GB: más de una máquina de 8 GPU |

## Sobre el modelo

| | |
|---|---|
| Parámetros | `1.0T` |
| Expertos | `384` |
| Expertos por token | `8` |
| Ventana de contexto (tokens) | `262,144` |
| Licencia | `other` |
| Fecha de publicación | `2026-01-01` |
| Pesos | [moonshotai/Kimi-K2.5](https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K2.5) |

## Preguntas

**¿Cuánta memoria de GPU necesita Kimi-K2.5?** Para servirlo, unos 2.465 GB en 16 bits, 1.232 GB en 8 bits y 616 GB en 4 bits, incluido un 20% para la caché KV y las activaciones. Para ajustarlo, unos 719 GB con QLoRA, 2.465 GB con LoRA y 16.430 GB para un ajuste fino completo con Adam, sin contar las activaciones.

**¿Puedo ejecutar Kimi-K2.5 en una sola GPU?** No. Incluso en 4 bits necesita unos 616 GB: 8 GPU H100.

**¿Cuánto cuesta ejecutar Kimi-K2.5?** En 16 bits necesita más de una máquina de 8 GPU; en 4 bits, 8 GPU H100. Cada configuración de esta página muestra el precio más bajo por GPU-hora en Arrakis ahora mismo, y pagas por hora desde un saldo prepago.

**¿Cómo despliego Kimi-K2.5 en Arrakis?** Abre Models en la consola de Arrakis, pega moonshotai/Kimi-K2.5, elige vLLM, SGLang o llama.cpp y alquila una GPU en la que quepa. Obtienes un endpoint compatible con OpenAI con su propia clave de API, y SSH root a la máquina.


Más modelos: [/models](/es/models.html.md).