# 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.

[Despliégalo en Arrakis](/console/#/models?model=moonshotai/Kimi-K3).

## Lo que hace falta para servirlo

| 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](/es/gpus/b300.html.md), desde 36,80 US$ por hora las 8 |

## Lo que hace falta para ajustarlo

| Método | Memoria y configuración mínima |
|---|---|
| QLoRA | 1.946 GB: 8 × [B300](/es/gpus/b300.html.md), 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

| | |
|---|---|
| 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](https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K3) |

## Preguntas

**¿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.


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