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Requisitos de GPU de Kimi-K3

Kimi-K3 tiene 2,8T parámetros. Para servirlo, calcula unos 6.672 GB de memoria de GPU en 16 bits, 3.336 GB en 8 bits o 1.668 GB en 4 bits, incluido un 20% para la caché KV y las activaciones.

Es un modelo de mezcla de expertos: 896 expertos, 16 de ellos activos en cada token. Todos permanecen en la memoria de la GPU, así que calcula la memoria para los 2,8T parámetros.

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Lo que hace falta para servirlo

La memoria de GPU para ejecutarlo en inferencia, con la configuración de GPU más pequeña que lo sostiene y el precio más bajo en Arrakis ahora mismo.

Precisión	Memoria y configuración mínima
16 bits	6.672 GB: más de una máquina de 8 GPU
8 bits	3.336 GB: más de una máquina de 8 GPU
4 bits	1.668 GB: 8 × B300, desde 36,80 US$ por hora las 8

Lo que hace falta para ajustarlo

QLoRA entrena adaptadores sobre un modelo congelado de 4 bits; LoRA, sobre uno de 16 bits, y el ajuste fino completo actualiza todos los pesos. Las cifras no incluyen las activaciones, que crecen con el tamaño del lote y la longitud de secuencia.

Método	Memoria y configuración mínima
QLoRA	1.946 GB: 8 × B300, desde 36,80 US$ por hora las 8
LoRA	6.672 GB: más de una máquina de 8 GPU
Ajuste fino completo	44.479 GB: más de una máquina de 8 GPU

Sobre el modelo

De su ficha y sus archivos en Hugging Face. Las cifras de memoria siguen la guía de memoria de GPU.

Parámetros: 2.8T
Expertos: 896
Expertos por token: 16
Ventana de contexto (tokens): 1,048,576
Publicado en: FP8
Licencia: other
Fecha de publicación: 2026-06-13
Pesos: moonshotai/Kimi-K3

Despliégalo en Arrakis

Abre Models en la consola, 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. O ejecútalo tú mismo en cualquier máquina con suficiente memoria de GPU:

Desplegar este modelo Cómo funciona el despliegue

Preguntas

Los precios en tiempo real de todas las GPU están en la página de precios de GPU.

¿Cuánta memoria de GPU necesita Kimi-K3?

Para servirlo, unos 6.672 GB en 16 bits, 3.336 GB en 8 bits y 1.668 GB en 4 bits, incluido un 20% para la caché KV y las activaciones. Para ajustarlo, unos 1.946 GB con QLoRA, 6.672 GB con LoRA y 44.479 GB para un ajuste fino completo con Adam, sin contar las activaciones.

¿Puedo ejecutar Kimi-K3 en una sola GPU?

No. Incluso en 4 bits necesita unos 1.668 GB: 8 GPU B300.

¿Cuánto cuesta ejecutar Kimi-K3?

En 16 bits necesita más de una máquina de 8 GPU; en 4 bits, 8 GPU B300. 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-K3 en Arrakis?

Abre Models en la consola de Arrakis, pega moonshotai/Kimi-K3, 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.

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