Kimi-Dev 72B auf Atlas 300I Duo 96GB (310P) (96GB) — VRAM, KV-Cache & Token/s

Kimi-Dev 72B (72.7B gesamt, 72.7B aktiv, Dichte GQA-Attention) benötigt 41.54 GiB für 4-Bit-Gewichte (Q4_K_M), 44.61 GiB gesamt bei 8K Kontext und 52.11 GiB bei 32K auf Atlas 300I Duo 96GB (310P) (~6 tok/s).

Interaktiver Dimensionierungs-Konfigurator

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Open-Weight-Modell72.7B / 72.7B

Gewichte & QuantisierungQ4_K_M · 41.54 GiB

Kontextfenster8,192 (8K)

Ziel-Hardware

96 GB · 408 GB/s

GPU-Anzahl (Tensor Parallel)

Parallele Sequenzen (Batch Size)

KV-Cache-Präzision

Inferenz-Engine

System-RAM-Offload (CPU)0%

Passt mit sicherer Reserve

Aus config.json abgeleitet HF config.json ↗

Speicheraufteilung im Detail (GiB) 44.61 GiB (47.9 GB) / 96 GiB (46%)

Modellgewichte: 41.54 GiB KV-Cache & Zustand: 2.5 GiB Engine- & Aktivierungspuffer: 0.57 GiB System-RAM-Offload (CPU): 0 GiB

Benötigter GPU-Speicher

44.61 GiB

47.9 GB (dezimal)

Nutzbarer Hardware-Speicher

91.2 GiB

96 GB (physisch)

Sicherheitsreserve

+46.59 GiB

46% Auslastung

Geschätzter Decode-Durchsatz

~6 tok/s

72.7B aktive Parameter

Geschätzter Prefill-Durchsatz

~501 tok/s

4K-Prompt TTFT: ~8181 ms

Kosten / 1 Mio. Tokens

$20.46

Dichte GQA-Attention · MIT

Empfohlene Hardware für diese Konfiguration

Beste Einzel-GPU

RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)

~$8,500

Preis-Leistungs- / Gebraucht-GPU

2x RTX 5090

64GB · ~$5,200

Apple Unified Memory

Ryzen AI Max+ 395 128GB

~$1,999

Cloud ab

Vast.ai · $0.44 / Std.

1x A100 80GB SXM

Produktionsreife Startbefehle

llama.cpp (GGUF)

llama-server -hf moonshotai/Kimi-Dev-72B:Q4_K_M \
  --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn

vLLM

vllm serve moonshotai/Kimi-Dev-72B \
  --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92

Echtzeit-Token-Geschwindigkeitssimulator (TTFT ~8181ms · ~6 tok/s)

[Kimi-Dev 72B · 44.61 GiB] auf Ziel-GPU reserviert. Prefill abgeschlossen; generiere Token in Echtzeit mit der berechneten Rate...

Cloud-GPU-Preisvergleich & Mieten-vs.-Kaufen-TCO

Verifizierte öffentliche Tarife von RunPod, Vast.ai, Vultr und DigitalOcean.

Geprüft am: 2026-11-05

Aktive Nutzung (Stunden / Tag)4 Std. / Tag

Lokales Hardware-Budget ($)

Stromtarif ($/kWh)

Kauf-Amortisation

~64.4 Monate

Geschätzte Stromkosten: $12.77 / Monat

Anbieter	Empfohlene Instanz	Gesamt-VRAM	Stundensatz	Monatlich (bei Auswahl)	Abrechnungsmodell	Starten
RunPod	1x A100 80GB SXM (Community Cloud · PCIe)	80 GB	$1.19 / Std.	$144.70 / Monat	Sekundengenau	GPU starten ↗
Vast.ai	1x A100 80GB SXM (Verifizierter Host · SXM4)	80 GB	$0.44 / Std.	$53.75 / Monat	Spot / On-Demand	GPU starten ↗
*Vultr ($300 Free Credit)**	1x A100 80GB SXM (Dedizierte Instanz · $300 Credit*)	80 GB	$2.40 / Std.	$291.48 / Monat	Stündlich	GPU starten ↗
Vultr Cloud GPU	1x A100 80GB SXM (Dedizierte Instanz)	80 GB	$2.40 / Std.	$291.48 / Monat	Stündlich	GPU starten ↗
DigitalOcean	1x Instinct MI300X 192GB (Dedizierte Instanz)	192 GB	$2.59 / Std.	$314.94 / Monat	Sekundengenau	GPU starten ↗

Preise entsprechen den öffentlichen Tarifen am Prüfdatum und variieren je nach Region und Verfügbarkeit.

Fine-Tuning VRAM-Bedarf (QLoRA / LoRA / Voll) — Kimi-Dev 72B

QLoRA (4b) Passt mit sicherer Reserve

52.92 GiB

Modellgewichte: 41.54 GiB · Gradienten + Optimizer: 10.18 GiB · Act: 1.2 GiB

Empfohlene GPU: RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)

LoRA (16b) Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher

153.02 GiB

Modellgewichte: 135.41 GiB · Gradienten + Optimizer: 15.99 GiB · Act: 1.62 GiB

Empfohlene GPU: Instinct MI300X 192GB (192GB)

Voll-FT Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher

558.03 GiB

Modellgewichte: 135.41 GiB · Gradienten + Optimizer: 419.77 GiB · Act: 2.85 GiB

Empfohlene GPU: 4x B200 180GB (720GB)

Engineering-Diagnose & Optimierungsleitfaden

Schnelles Hardware-Fazit

Die Atlas 300I Duo 96GB (310P) (96GB physisch, 91.2 GiB nutzbar) führt Kimi-Dev 72B in 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext mit 44.61 GiB und 46.59 GiB Reserve stabil aus (~6 tok/s).

KV-Cache- & Engine-Tuning

Kimi-Dev 72B nutzt Dichte GQA-Attention (72.7B gesamt, 72.7B aktiv pro Token). Zwischen 8K und 32K Kontext steigt der FP16-KV-Cache von 2.5 GiB auf 10 GiB; mit FP8/Q8_0-KV-Quantisierung sparen Sie bei 32K 5 GiB (gesamt 47.11 GiB).

VRAM-Skalierung nach Kontextfenster (4K bis 128K, 4-Bit-Gewichte)

Die Modellgewichte bleiben konstant, während der Attention-KV-Cache mit der Kontextlänge wächst.

Quantisierungs-, Speicher- & Durchsatzmatrix — Kimi-Dev 72B @ 8K

Quantisierungsformat	Gewichte (GiB)	KV-Cache	Gesamt-VRAM (GiB)	Decode-Tempo	Kompatibilität (Atlas 300I Duo 96GB (310P))	Empfohlene GPU	Datenquelle
Native Gewichte (BF16 / FP8 / MXFP4 — Verlustfrei) (BF16)	135.41 GiB	2.5 GiB	138.48 GiB (148.69 GB)	~0.8 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	Instinct MI300X 192GB (192GB)	Offizielle Checkpoint-Größe
FP8 / GGUF Q8_0 (8-Bit — Nahezu Verlustfrei) (Q8_0)	71.94 GiB	2.5 GiB	75.01 GiB (80.54 GB)	~3.5 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)	Aus config.json abgeleitet
GGUF Q6_K (6-Bit — Hohe Präzision) (Q6_K)	55.52 GiB	2.5 GiB	58.59 GiB (62.91 GB)	~4.5 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)	Aus config.json abgeleitet
GGUF Q5_K_M (5-Bit — Ausgewogen) (Q5_K_M)	48.41 GiB	2.5 GiB	51.48 GiB (55.28 GB)	~5.1 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)	Aus config.json abgeleitet
Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-Bit — Empfohlen) (Q4_K_M)	41.54 GiB	2.5 GiB	44.61 GiB (47.9 GB)	~6 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)	Aus config.json abgeleitet
GGUF IQ4_XS (4.25-Bit — Kompakt) (IQ4_XS)	36.33 GiB	2.5 GiB	39.4 GiB (42.31 GB)	~6.8 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	A40 48GB (48GB)	Aus config.json abgeleitet
GGUF Q3_K_M (3-Bit — Wenig VRAM) (Q3_K_M)	33.41 GiB	2.5 GiB	36.48 GiB (39.17 GB)	~7.4 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	A40 48GB (48GB)	Aus config.json abgeleitet
GGUF UD-Q2_K_XL (2-Bit — MoE Extrem) (UD-Q2_K_XL)	23.78 GiB	2.5 GiB	26.85 GiB (28.83 GB)	~10.3 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB)	Aus config.json abgeleitet

Technische Spezifikationen & Häufige Fragen (FAQ)

Kann die Atlas 300I Duo 96GB (310P) (96GB) Kimi-Dev 72B ausführen?

In 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext benötigt Kimi-Dev 72B insgesamt 44.61 GiB VRAM (41.54 GiB Gewichte + 2.5 GiB KV-Cache + 0.57 GiB Puffer) bei 91.2 GiB nutzbarem Speicher auf der Atlas 300I Duo 96GB (310P) (~6 tok/s Decode).

Wie viel VRAM benötigt Kimi-Dev 72B bei 32K Kontextlänge?

Bei 32.768 Tokens Kontextfenster belegt der KV-Cache 10 GiB, womit der gesamte 4-Bit-VRAM-Bedarf auf 52.11 GiB (55.95 GB dezimal) steigt.

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