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Kimi-K2-Instruct 的 GPU 需求

Kimi-K2-Instruct 有 1.0T 參數。部署推理時，16 位約需 2,463 GB 視訊記憶體，8 位約 1,232 GB，4 位約 616 GB，其中包含約 20% 用於 KV 快取和啟用值。

它是混合專家模型：共 384 個專家，每個 token 啟用其中 8 個。所有專家都常駐視訊記憶體，因此視訊記憶體要按全部 1.0T 參數來規劃。

部署推理需要什麼

推理執行它所需的視訊記憶體，能放下它的最小 GPU 配置，以及 Arrakis 當前的最低價格。

QLoRA 在凍結的 4 位模型上訓練介面卡，LoRA 基於 16 位模型，全量微調則會更新所有權重。以上數字不含激活值，激活值會隨批大小和序列長度增長。

來自它在 Hugging Face 上的模型卡和檔案。本頁的視訊記憶體數字遵循GPU 視訊記憶體指南。

在控制台中開啟 Models，選擇 vLLM、SGLang 或 llama.cpp，然後租用一塊能放下它的 GPU。你會得到一個相容 OpenAI 的端點，帶有專屬 API 金鑰，並可透過 root SSH 登入機器。也可以在任何視訊記憶體足夠的機器上自己執行：

所有 GPU 的實時價格見 GPU 價格頁面。

Kimi-K2-Instruct 需要多少視訊記憶體？

推理部署時，16 位約需 2,463 GB，8 位約 1,232 GB，4 位約 616 GB，其中包含約 20% 用於 KV 快取和啟用值。微調時，QLoRA 約需 718 GB，LoRA 約需 2,463 GB，使用 Adam 全量微調約需 16,423 GB，均未計入啟用值。

Kimi-K2-Instruct 能在單張 GPU 上執行嗎？

不能。即使是 4 位也約需 616 GB：需要 8 張 H100。

執行 Kimi-K2-Instruct 要多少錢？

16 位下需要多於一台 8 卡機器；4 位下需要 8 張 H100。本頁每種配置都顯示 Arrakis 目前每 GPU 小時的最低價格，從預付餘額中按小時扣費。

如何在 Arrakis 上部署 Kimi-K2-Instruct？

在 Arrakis 控制台中開啟 Models，貼上 moonshotai/Kimi-K2-Instruct，選擇 vLLM、SGLang 或 llama.cpp，然後租用一張能放下它的 GPU。你會得到一個相容 OpenAI 的端點，帶有專屬 API 金鑰，並可透過 root SSH 登入機器。