Kimi K3 の必要VRAM

Moonshot AIの現行オープン旗艦。総2.8T・実働104BのMoEで、MLAと1Mコンテキスト・マルチモーダル対応。フロンティア級の重みだが、単一のコンシューマGPUでは動かずクラウド/自社ホスティング向け(必要VRAMの目安として掲載)。画像入力にも対応。

2779.93B / 93層 / GQA 96ヘッド / 既定コンテキスト 8,192 トークン(HuggingFace)

必要VRAM = 重み + KVキャッシュ(既定コンテキスト時) + 1.5GB(OS/表示)。△は量子化を下げるかコンテキストを絞れば動作します。

Kimi K3とは

Kimi K3は、Moonshot AIが公開するKimi系のデータセンター級(2779.93Bパラメータ)オープンモデルです。数百B〜1T規模のフラッグシップで、個人のローカル実行は対象外です(参考収載)。テキストに加えて画像入力に対応するマルチモーダル(VLM)です。

Hugging Faceでの直近30日ダウンロードは約2,850件・いいね5,894件 — ダウンロード数は当サイト収録46モデル中46位です(2026-07-28時点。公式リポジトリ分のみで、GGUF再配布版は含みません)。

Kimi K3の必要スペックを読み解く

Q4_K_M量子化での内訳は、重み(モデル本体)が約1685.3GB、8Kトークン分のKVキャッシュが約0.9GB、システム予約と合わせて合計約1687.7GBです。 単一のコンシューマGPUに◎(快適)となるクラスはなく、実行はクラウドGPUが現実的です。 迷ったらQ4_K_M(合計約1687.7GB)が基準です。VRAMに余裕があればQ8_0(約2956.1GB)で品質の上積みが狙えます。 Mac(ユニファイドメモリ)での判定は、トップページでチップと搭載メモリを選ぶと計算できます。

MoE構成: 総2779.93B・実効104B。メモリは総量2779.93B分が必要ですが、生成速度は104B級の軽さです。

MLA(圧縮KVキャッシュ)採用: 8Kトークン時のKVキャッシュは約0.9GB — 標準的なGQA構成なら約21.8GB相当のところを大幅に圧縮しており、長文でもメモリが伸びにくい設計です。

画像対応(VLM): 画像を入力する際は、テキストのみの目安より使用メモリが増えます。

コンテキスト長とメモリの伸び方

このモデルのKVキャッシュは、2Kトークンで約0.2GB、8Kで約0.9GB、32Kまで広げると約3.5GBになります。KVキャッシュはコンテキスト長にほぼ比例して増えるため、長文用途ではその分のVRAM余白を見込んでください。

速度の目安(理論上限)

MoEのため速度は実効104B相当(Q4で約63.1GB)で決まり、理論上限はRTX 3060 12GBで約6 tokens/秒、RTX 4090で約16 tokens/秒です(実効はこれ以下)。

動かすには

この規模はコンシューマ環境の外なので、クラウドGPUでの実行が入口になります。 RunPodでの始め方(手順ガイド)

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