Kimi K3.1 Pro (2.8T-A104B) auf H20 141GB HBM3e (141GB) — VRAM, KV-Cache & Token/s

Kimi K3.1 Pro (2.8T-A104B) (2780B gesamt, 104B aktiv, Multi-head Latent Attention (MLA) MoE) benötigt 1570.1 GiB für 4-Bit-Gewichte (Q4_K_M), 1571.49 GiB gesamt bei 8K Kontext und 1573.94 GiB bei 32K auf H20 141GB HBM3e (~1 tok/s).

Interaktiver Dimensionierungs-Konfigurator

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Open-Weight-Modell2780B / 104B

Gewichte & QuantisierungQ4_K_M · 1570.1 GiB

Kontextfenster8,192 (8K)

Ziel-Hardware

141 GB · 4800 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) 1571.49 GiB (1687.37 GB) / 141 GiB (1115%)

Modellgewichte: 1570.1 GiB KV-Cache & Zustand: 0.82 GiB Engine- & Aktivierungspuffer: 0.57 GiB System-RAM-Offload (CPU): 0 GiB

Benötigter GPU-Speicher

1571.49 GiB

1687.37 GB (dezimal)

Nutzbarer Hardware-Speicher

133.9 GiB

141 GB (physisch)

Sicherheitsreserve

-1437.59 GiB

1115% Auslastung

Geschätzter Decode-Durchsatz

~1 tok/s

104B aktive Parameter

Geschätzter Prefill-Durchsatz

~740 tok/s

4K-Prompt TTFT: ~5535 ms

Kosten / 1 Mio. Tokens

$8444.44

Multi-head Latent Attention (MLA) MoE · Custom

Empfohlene Hardware für diese Konfiguration

Beste Einzel-GPU

Multi-GPU erforderlich

—

Preis-Leistungs- / Gebraucht-GPU

—

Apple Unified Memory

Übersteigt 512 GB

—

Cloud ab

DigitalOcean · $30.40 / Std.

8x Instinct MI325X 256GB

Produktionsreife Startbefehle

llama.cpp (GGUF)

llama-server -hf unsloth/Kimi-K3.1-Pro-GGUF:Q4_K_M \
  --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn

vLLM

vllm serve moonshotai/Kimi-K3.1-Pro \
  --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92

Echtzeit-Token-Geschwindigkeitssimulator (TTFT ~5535ms · ~1 tok/s)

[Kimi K3.1 Pro (2.8T-A104B) · 1571.49 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

~2.4 Monate

Geschätzte Stromkosten: $10.64 / Monat

Anbieter	Empfohlene Instanz	Gesamt-VRAM	Stundensatz	Monatlich (bei Auswahl)	Abrechnungsmodell	Starten
RunPod	8x B300 288GB Blackwell Ultra (Community Cloud)	2304 GB	$55.52 / Std.	$6751.23 / Monat	Sekundengenau	GPU starten ↗
Vast.ai	—	—	—	—	Spot / On-Demand	GPU starten ↗
*Vultr ($300 Free Credit)**	—	—	—	—	Stündlich	GPU starten ↗
Vultr Cloud GPU	—	—	—	—	Stündlich	GPU starten ↗
DigitalOcean	8x Instinct MI325X 256GB (Dedizierte Instanz)	2048 GB	$30.40 / Std.	$3696.64 / 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 K3.1 Pro (2.8T-A104B)

QLoRA (4b) Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher

1585.83 GiB

Modellgewichte: 1570.1 GiB · Gradienten + Optimizer: 14.56 GiB · Act: 1.17 GiB

Empfohlene GPU: Multi-GPU erforderlich

LoRA (16b) Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher

5202.6 GiB

Modellgewichte: 5178.15 GiB · Gradienten + Optimizer: 22.88 GiB · Act: 1.57 GiB

Empfohlene GPU: Multi-GPU erforderlich

Voll-FT Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher

21233.18 GiB

Modellgewichte: 5178.15 GiB · Gradienten + Optimizer: 16052.26 GiB · Act: 2.77 GiB

Empfohlene GPU: Multi-GPU erforderlich

Engineering-Diagnose & Optimierungsleitfaden

Schnelles Hardware-Fazit

Eine einzelne H20 141GB HBM3e (141GB) reicht für Kimi K3.1 Pro (2.8T-A104B) in 4-Bit (1571.49 GiB bei 8K) nicht aus. Nutzen Sie Multi-GPU Tensor-Parallelität, System-RAM-Offload oder eine größere Cloud-GPU.

KV-Cache- & Engine-Tuning

Kimi K3.1 Pro (2.8T-A104B) nutzt Multi-head Latent Attention (MLA) MoE (2780B gesamt, 104B aktiv pro Token). Zwischen 8K und 32K Kontext steigt der FP16-KV-Cache von 0.82 GiB auf 3.27 GiB; mit FP8/Q8_0-KV-Quantisierung sparen Sie bei 32K 1.64 GiB (gesamt 1572.3 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 K3.1 Pro (2.8T-A104B) @ 8K

Quantisierungsformat	Gewichte (GiB)	KV-Cache	Gesamt-VRAM (GiB)	Decode-Tempo	Kompatibilität (H20 141GB HBM3e)	Empfohlene GPU	Datenquelle
Native Gewichte (BF16 / FP8 / MXFP4 — Verlustfrei) (MXFP4)	5178.15 GiB	0.82 GiB	5179.54 GiB (5561.49 GB)	~0.8 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	Multi-GPU erforderlich	Offizielle Checkpoint-Größe
FP8 / GGUF Q8_0 (8-Bit — Nahezu Verlustfrei) (Q8_0)	2750.89 GiB	0.82 GiB	2752.28 GiB (2955.24 GB)	~0.8 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	Multi-GPU erforderlich	Aus config.json abgeleitet
GGUF Q6_K (6-Bit — Hohe Präzision) (Q6_K)	2123.04 GiB	0.82 GiB	2124.43 GiB (2281.09 GB)	~0.8 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	Multi-GPU erforderlich	Aus config.json abgeleitet
GGUF Q5_K_M (5-Bit — Ausgewogen) (Q5_K_M)	1841.72 GiB	0.82 GiB	1843.11 GiB (1979.02 GB)	~0.8 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)	1570.1 GiB	0.82 GiB	1571.49 GiB (1687.37 GB)	~1 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	Multi-GPU erforderlich	Aus config.json abgeleitet
GGUF IQ4_XS (4.25-Bit — Kompakt) (IQ4_XS)	1375.79 GiB	0.82 GiB	1377.18 GiB (1478.74 GB)	~1.1 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	Multi-GPU erforderlich	Aus config.json abgeleitet
GGUF Q3_K_M (3-Bit — Wenig VRAM) (Q3_K_M)	1265.71 GiB	0.82 GiB	1267.1 GiB (1360.54 GB)	~1.2 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)	890.47 GiB	0.82 GiB	891.86 GiB (957.63 GB)	~1.8 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	Multi-GPU erforderlich	Aus config.json abgeleitet

Technische Spezifikationen & Häufige Fragen (FAQ)

Kann die H20 141GB HBM3e (141GB) Kimi K3.1 Pro (2.8T-A104B) ausführen?

In 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext benötigt Kimi K3.1 Pro (2.8T-A104B) insgesamt 1571.49 GiB VRAM (1570.1 GiB Gewichte + 0.82 GiB KV-Cache + 0.57 GiB Puffer) bei 133.9 GiB nutzbarem Speicher auf der H20 141GB HBM3e (~1 tok/s Decode).

Wie viel VRAM benötigt Kimi K3.1 Pro (2.8T-A104B) bei 32K Kontextlänge?

Bei 32.768 Tokens Kontextfenster belegt der KV-Cache 3.27 GiB, womit der gesamte 4-Bit-VRAM-Bedarf auf 1573.94 GiB (1690.01 GB dezimal) steigt.

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