# Besoins GPU de Kimi-K2.5

Kimi-K2.5 compte 1,0T paramètres. Pour le servir, prévoyez environ 2 465 Go de mémoire GPU en 16 bits, 1 232 Go en 8 bits ou 616 Go en 4 bits, dont environ 20 % pour le cache KV et les activations.

C’est un modèle à mélange d’experts : 384 experts, dont 8 actifs pour chaque token. Tous restent en mémoire GPU : prévoyez la mémoire pour l’ensemble des 1,0T paramètres.

[Déployez-le sur Arrakis](/console/#/models?model=moonshotai/Kimi-K2.5).

## Ce qu’il faut pour le servir

| Précision | Mémoire et plus petite configuration |
|---|---|
| 16 bits | 2 465 Go : plus d’une machine à 8 GPU |
| 8 bits | 1 232 Go : 8 × [B200](/fr/gpus/b200.html.md), à partir de 54,32 $ de l’heure pour les 8 |
| 4 bits | 616 Go : 8 × [H100](/fr/gpus/h100.html.md), à partir de 13,20 $ de l’heure pour les 8 |

## Ce qu’il faut pour l’affiner

| Méthode | Mémoire et plus petite configuration |
|---|---|
| QLoRA | 719 Go : 4 × [B200](/fr/gpus/b200.html.md), à partir de 27,16 $ de l’heure pour les 4 |
| LoRA | 2 465 Go : plus d’une machine à 8 GPU |
| Fine-tuning complet | 16 430 Go : plus d’une machine à 8 GPU |

## À propos du modèle

| | |
|---|---|
| Paramètres | `1.0T` |
| Experts | `384` |
| Experts par token | `8` |
| Fenêtre de contexte (tokens) | `262,144` |
| Licence | `other` |
| Date de publication | `2026-01-01` |
| Poids | [moonshotai/Kimi-K2.5](https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K2.5) |

## Questions

**De combien de mémoire GPU Kimi-K2.5 a-t-il besoin ?** Pour le servir, environ 2 465 Go en 16 bits, 1 232 Go en 8 bits et 616 Go en 4 bits, dont environ 20 % pour le cache KV et les activations. Pour l’affiner, environ 719 Go avec QLoRA, 2 465 Go avec LoRA et 16 430 Go pour un fine-tuning complet avec Adam, hors activations.

**Puis-je faire tourner Kimi-K2.5 sur un seul GPU ?** Non. Même en 4 bits, il lui faut environ 616 Go : 8 GPU H100.

**Combien coûte l’exécution de Kimi-K2.5 ?** En 16 bits, il lui faut plus d’une machine à 8 GPU ; en 4 bits, 8 GPU H100. Chaque configuration de cette page affiche le prix le plus bas par heure de GPU sur Arrakis en ce moment, et vous payez à l’heure depuis un solde prépayé.

**Comment déployer Kimi-K2.5 sur Arrakis ?** Ouvrez Models dans la console Arrakis, collez moonshotai/Kimi-K2.5, choisissez vLLM, SGLang ou llama.cpp, et louez un GPU sur lequel il tient. Vous obtenez un endpoint compatible OpenAI avec sa propre clé d’API, et un accès SSH root à la machine.


Plus de modèles : [/models](/fr/models.html.md).