Kimi K2 Instruct (1T-A32B) auf RTX 5090 D (32GB) — VRAM, KV-Cache & Token/s

Kimi K2 Instruct (1T-A32B) (1000B gesamt, 32B aktiv, Multi-head Latent Attention (MLA) MoE) benötigt 565.08 GiB für 4-Bit-Gewichte (Q4_K_M), 566.19 GiB gesamt bei 8K Kontext und 567.79 GiB bei 32K auf RTX 5090 D (~2.9 tok/s).

Interaktiver Dimensionierungs-Konfigurator

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Open-Weight-Modell1000B / 32B

Gewichte & QuantisierungQ4_K_M · 565.08 GiB

Kontextfenster8,192 (8K)

Ziel-Hardware

32 GB · 1792 GB/s

GPU-Anzahl (Tensor Parallel)

Parallele Sequenzen (Batch Size)

KV-Cache-Präzision

Inferenz-Engine

System-RAM-Offload (CPU)0%

Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher

Aus config.json abgeleitet HF config.json ↗

Speicheraufteilung im Detail (GiB) 566.19 GiB (607.94 GB) / 32 GiB (1769%)

Modellgewichte: 565.08 GiB KV-Cache & Zustand: 0.54 GiB Engine- & Aktivierungspuffer: 0.57 GiB System-RAM-Offload (CPU): 0 GiB

Benötigter GPU-Speicher

566.19 GiB

607.94 GB (dezimal)

Nutzbarer Hardware-Speicher

30.4 GiB

32 GB (physisch)

Sicherheitsreserve

-535.79 GiB

1769% Auslastung

Geschätzter Decode-Durchsatz

~2.9 tok/s

32B aktive Parameter

Geschätzter Prefill-Durchsatz

~1503 tok/s

4K-Prompt TTFT: ~2725 ms

Kosten / 1 Mio. Tokens

$338.70

Multi-head Latent Attention (MLA) MoE · Modified MIT

Empfohlene Hardware für diese Konfiguration

Beste Einzel-GPU

Multi-GPU erforderlich

—

Preis-Leistungs- / Gebraucht-GPU

4x B200 180GB

720GB · ~$160,000

Apple Unified Memory

Übersteigt 512 GB

—

Cloud ab

Vast.ai · $3.54 / Std.

8x A100 80GB SXM

Produktionsreife Startbefehle

llama.cpp (GGUF)

llama-server -hf unsloth/Kimi-K2-Instruct-GGUF:Q4_K_M \
  --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn

vLLM

vllm serve moonshotai/Kimi-K2-Instruct \
  --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92

Echtzeit-Token-Geschwindigkeitssimulator (TTFT ~2725ms · ~2.9 tok/s)

[Kimi K2 Instruct (1T-A32B) · 566.19 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

~2.1 Monate

Geschätzte Stromkosten: $12.24 / Monat

Anbieter	Empfohlene Instanz	Gesamt-VRAM	Stundensatz	Monatlich (bei Auswahl)	Abrechnungsmodell	Starten
RunPod	8x A100 80GB SXM (Community Cloud · PCIe)	640 GB	$9.52 / Std.	$1157.63 / Monat	Sekundengenau	GPU starten ↗
Vast.ai	8x A100 80GB SXM (Verifizierter Host · SXM4)	640 GB	$3.54 / Std.	$429.98 / Monat	Spot / On-Demand	GPU starten ↗
*Vultr ($300 Free Credit)**	8x A100 80GB SXM (Dedizierte Instanz · $300 Credit*)	640 GB	$19.18 / Std.	$2331.80 / Monat	Stündlich	GPU starten ↗
Vultr Cloud GPU	8x A100 80GB SXM (Dedizierte Instanz)	640 GB	$19.18 / Std.	$2331.80 / Monat	Stündlich	GPU starten ↗
DigitalOcean	8x Instinct MI300X 192GB (Dedizierte Instanz)	1536 GB	$20.72 / Std.	$2519.55 / 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 K2 Instruct (1T-A32B)

QLoRA (4b) Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher

570.73 GiB

Modellgewichte: 565.08 GiB · Gradienten + Optimizer: 4.48 GiB · Act: 1.17 GiB

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

LoRA (16b) Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher

1871.21 GiB

Modellgewichte: 1862.6 GiB · Gradienten + Optimizer: 7.04 GiB · Act: 1.57 GiB

Empfohlene GPU: Multi-GPU erforderlich

Voll-FT Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher

7639.43 GiB

Modellgewichte: 1862.6 GiB · Gradienten + Optimizer: 5774.06 GiB · Act: 2.77 GiB

Empfohlene GPU: Multi-GPU erforderlich

Engineering-Diagnose & Optimierungsleitfaden

Schnelles Hardware-Fazit

Eine einzelne RTX 5090 D (32GB) reicht für Kimi K2 Instruct (1T-A32B) in 4-Bit (566.19 GiB bei 8K) nicht aus. Nutzen Sie Multi-GPU Tensor-Parallelität, System-RAM-Offload oder eine größere Cloud-GPU.

KV-Cache- & Engine-Tuning

Kimi K2 Instruct (1T-A32B) nutzt Multi-head Latent Attention (MLA) MoE (1000B gesamt, 32B aktiv pro Token). Zwischen 8K und 32K Kontext steigt der FP16-KV-Cache von 0.54 GiB auf 2.14 GiB; mit FP8/Q8_0-KV-Quantisierung sparen Sie bei 32K 1.07 GiB (gesamt 566.72 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 K2 Instruct (1T-A32B) @ 8K

Quantisierungsformat	Gewichte (GiB)	KV-Cache	Gesamt-VRAM (GiB)	Decode-Tempo	Kompatibilität (RTX 5090 D)	Empfohlene GPU	Datenquelle
Native Gewichte (BF16 / FP8 / MXFP4 — Verlustfrei) (FP8)	1862.6 GiB	0.54 GiB	1863.71 GiB (2001.14 GB)	~0.9 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	Multi-GPU erforderlich	Offizielle Checkpoint-Größe
FP8 / GGUF Q8_0 (8-Bit — Nahezu Verlustfrei) (Q8_0)	989.53 GiB	0.54 GiB	990.64 GiB (1063.69 GB)	~1.7 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	Multi-GPU erforderlich	Aus config.json abgeleitet
GGUF Q6_K (6-Bit — Hohe Präzision) (Q6_K)	763.68 GiB	0.54 GiB	764.79 GiB (821.19 GB)	~2.2 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	Multi-GPU erforderlich	Aus config.json abgeleitet
GGUF Q5_K_M (5-Bit — Ausgewogen) (Q5_K_M)	662.64 GiB	0.54 GiB	663.75 GiB (712.7 GB)	~2.5 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	Multi-GPU erforderlich	Aus config.json abgeleitet
Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-Bit — Empfohlen) (Q4_K_M)	565.08 GiB	0.54 GiB	566.19 GiB (607.94 GB)	~2.9 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	Multi-GPU erforderlich	Aus config.json abgeleitet
GGUF IQ4_XS (4.25-Bit — Kompakt) (IQ4_XS)	495.11 GiB	0.54 GiB	496.22 GiB (532.81 GB)	~3.3 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	Multi-GPU erforderlich	Aus config.json abgeleitet
GGUF Q3_K_M (3-Bit — Wenig VRAM) (Q3_K_M)	455.48 GiB	0.54 GiB	456.59 GiB (490.26 GB)	~3.6 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	Multi-GPU erforderlich	Aus config.json abgeleitet
GGUF UD-Q2_K_XL (2-Bit — MoE Extrem) (UD-Q2_K_XL)	320.62 GiB	0.54 GiB	321.73 GiB (345.45 GB)	~5.1 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	Multi-GPU erforderlich	Aus config.json abgeleitet

Technische Spezifikationen & Häufige Fragen (FAQ)

Kann die RTX 5090 D (32GB) Kimi K2 Instruct (1T-A32B) ausführen?

In 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext benötigt Kimi K2 Instruct (1T-A32B) insgesamt 566.19 GiB VRAM (565.08 GiB Gewichte + 0.54 GiB KV-Cache + 0.57 GiB Puffer) bei 30.4 GiB nutzbarem Speicher auf der RTX 5090 D (~2.9 tok/s Decode).

Wie viel VRAM benötigt Kimi K2 Instruct (1T-A32B) bei 32K Kontextlänge?

Bei 32.768 Tokens Kontextfenster belegt der KV-Cache 2.14 GiB, womit der gesamte 4-Bit-VRAM-Bedarf auf 567.79 GiB (609.66 GB dezimal) steigt.

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