Kimi-Dev 72B auf RTX 5080 (16GB) — 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 RTX 5080 (~1.8 tok/s).
Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher
Aus config.json abgeleitet
HF config.json ↗
Benötigter GPU-Speicher
44.61 GiB
47.9 GB (dezimal)
Nutzbarer Hardware-Speicher
15.2 GiB
16 GB (physisch)
Sicherheitsreserve
-29.41 GiB
279% Auslastung
Geschätzter Decode-Durchsatz
~1.8 tok/s
72.7B aktive Parameter
Geschätzter Prefill-Durchsatz
~404 tok/s
4K-Prompt TTFT: ~10135 ms
Kosten / 1 Mio. Tokens
$68.21
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 ~10135ms · ~1.8 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.
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)
Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher
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
Eine einzelne RTX 5080 (16GB) reicht für Kimi-Dev 72B in 4-Bit (44.61 GiB bei 8K) nicht aus. Nutzen Sie Multi-GPU Tensor-Parallelität, System-RAM-Offload oder eine größere Cloud-GPU.
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)
Quantisierungs-, Speicher- & Durchsatzmatrix — Kimi-Dev 72B @ 8K
| Quantisierungsformat | Gewichte (GiB) | KV-Cache | Gesamt-VRAM (GiB) | Decode-Tempo | Kompatibilität (RTX 5080) | 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) | ~0.9 tok/s | Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher | 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) | ~1.2 tok/s | Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher | 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) | ~1.5 tok/s | Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher | 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) | ~1.8 tok/s | Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher | 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) | ~2.2 tok/s | Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher | 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) | ~2.5 tok/s | Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher | 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) | ~4.6 tok/s | Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher | Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB) | Aus config.json abgeleitet |
Technische Spezifikationen & Häufige Fragen (FAQ)
Kann die RTX 5080 (16GB) 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 15.2 GiB nutzbarem Speicher auf der RTX 5080 (~1.8 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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