Kimi K2 Instruct (1T-A32B) en H20 96GB HBM3 (96GB) — VRAM, KV Cache y Velocidad
Kimi K2 Instruct (1T-A32B) (1000B total, 32B activos, Atención Latente Multi-cabeza (MLA) MoE) requiere 565.08 GiB para pesos en 4-bit (Q4_K_M), 566.19 GiB totales a 8K de contexto y 567.79 GiB a 32K en H20 96GB HBM3 (~3.3 tok/s).
Supera la Memoria GPU Disponible
Fórmula derivada de config.json
HF config.json ↗
Memoria GPU Requerida
566.19 GiB
607.94 GB (decimal)
Memoria Hardware Utilizable
91.2 GiB
96 GB (física)
Margen de Seguridad
-474.99 GiB
590% utilización
Velocidad Decode Est.
~3.3 tok/s
32B parámetros activos
Velocidad Prefill Est.
~2405 tok/s
TTFT Prompt 4K: ~1703 ms
Costo Est. / 1M Tokens
$297.64
Atención Latente Multi-cabeza (MLA) MoE · Modified MIT
Hardware Recomendado para Esta Configuración
Mejor GPU Individual
Requiere Multi-GPU
—
Mejor Calidad-Precio / Usada
4x B200 180GB
720GB · ~$160,000
Memoria Unificada Apple
Supera 512 GB
—
Cloud Desde
Vast.ai · $3.54 / h
8x A100 80GB SXM
Comandos de Lanzamiento para Producción
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
Simulador de Velocidad en Tiempo Real (TTFT ~1703ms · ~3.3 tok/s)
[Kimi K2 Instruct (1T-A32B) · 566.19 GiB] asignado en la GPU objetivo. Prefill completado; generando tokens en tiempo real a la velocidad calculada...
Comparativa Cloud GPU y TCO Alquilar vs. Comprar
Tarifas públicas verificadas en RunPod, Vast.ai, Vultr y DigitalOcean.
Amortización de compra
~11.8 meses
Electricidad local est.: $10.64 / mes
| Proveedor | Instancia Recomendada | VRAM Total | Tarifa por Hora | Costo Mensual Estimado | Facturación | Desplegar |
|---|---|---|---|---|---|---|
| RunPod | 8x A100 80GB SXM (Nube Comunitaria · PCIe) | 640 GB | $9.52 / h | $1157.63 / mes | Por segundo | Lanzar GPU ↗ |
| Vast.ai | 8x A100 80GB SXM (Host Verificado · SXM4) | 640 GB | $3.54 / h | $429.98 / mes | Spot / Bajo demanda | Lanzar GPU ↗ |
| Vultr ($300 Free Credit*) | 8x A100 80GB SXM (Instancia Dedicada · $300 Credit*) | 640 GB | $19.18 / h | $2331.80 / mes | Por hora | Lanzar GPU ↗ |
| Vultr Cloud GPU | 8x A100 80GB SXM (Instancia Dedicada) | 640 GB | $19.18 / h | $2331.80 / mes | Por hora | Lanzar GPU ↗ |
| DigitalOcean | 8x Instinct MI300X 192GB (Instancia Dedicada) | 1536 GB | $20.72 / h | $2519.55 / mes | Por segundo | Lanzar GPU ↗ |
Las tarifas reflejan precios públicos en la fecha de verificación y varían según región y disponibilidad.
Requisitos de VRAM para Fine-Tuning (QLoRA / LoRA / Completo) — Kimi K2 Instruct (1T-A32B)
QLoRA (4b)
Supera la Memoria GPU Disponible
570.73 GiB
Pesos del Modelo: 565.08 GiB · Gradientes + Optimizador: 4.48 GiB · Act: 1.17 GiB
GPU Recomendada: 4x B200 180GB (720GB)
LoRA (16b)
Supera la Memoria GPU Disponible
1871.21 GiB
Pesos del Modelo: 1862.6 GiB · Gradientes + Optimizador: 7.04 GiB · Act: 1.57 GiB
GPU Recomendada: Requiere Multi-GPU
FT Completo
Supera la Memoria GPU Disponible
7639.43 GiB
Pesos del Modelo: 1862.6 GiB · Gradientes + Optimizador: 5774.06 GiB · Act: 2.77 GiB
GPU Recomendada: Requiere Multi-GPU
Diagnóstico de Ingeniería y Guía de Optimización
Veredicto Rápido de Hardware
Una sola H20 96GB HBM3 (96GB) no alcanza para cargar Kimi K2 Instruct (1T-A32B) en 4 bits (566.19 GiB a 8K). Usa paralelismo tensorial multi-GPU, offload a RAM o alquila una GPU de mayor capacidad.
Ajuste de KV Cache y Motor
Kimi K2 Instruct (1T-A32B) utiliza topología Atención Latente Multi-cabeza (MLA) MoE (1000B totales, 32B activos por token). Al pasar de 8K a 32K tokens, el caché KV FP16 pasa de 0.54 GiB a 2.14 GiB; activar caché KV FP8/Q8_0 ahorra 1.07 GiB en 32K (total 566.72 GiB).
Escalado de VRAM según Ventana de Contexto (4K a 128K, Pesos 4-bit)
Matriz de Cuantización, Memoria y Velocidad — Kimi K2 Instruct (1T-A32B) @ 8K
| Formato de Cuantización | Pesos (GiB) | Caché KV | VRAM Total (GiB) | Velocidad Decode | Compatibilidad (H20 96GB HBM3) | GPU Recomendada | Fuente de Datos |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Pesos Nativos (BF16 / FP8 / MXFP4 — Sin Pérdida) (FP8) | 1862.6 GiB | 0.54 GiB | 1863.71 GiB (2001.14 GB) | ~0.9 tok/s | Supera la Memoria GPU Disponible | Requiere Multi-GPU | Tamaño oficial del checkpoint |
| FP8 / GGUF Q8_0 (8-bit — Casi Sin Pérdida) (Q8_0) | 989.53 GiB | 0.54 GiB | 990.64 GiB (1063.69 GB) | ~1.8 tok/s | Supera la Memoria GPU Disponible | Requiere Multi-GPU | Fórmula derivada de config.json |
| GGUF Q6_K (6-bit — Alta Precisión) (Q6_K) | 763.68 GiB | 0.54 GiB | 764.79 GiB (821.19 GB) | ~2.3 tok/s | Supera la Memoria GPU Disponible | Requiere Multi-GPU | Fórmula derivada de config.json |
| GGUF Q5_K_M (5-bit — Equilibrado) (Q5_K_M) | 662.64 GiB | 0.54 GiB | 663.75 GiB (712.7 GB) | ~2.7 tok/s | Supera la Memoria GPU Disponible | Requiere Multi-GPU | Fórmula derivada de config.json |
| Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-bit — Recomendado) (Q4_K_M) | 565.08 GiB | 0.54 GiB | 566.19 GiB (607.94 GB) | ~3.3 tok/s | Supera la Memoria GPU Disponible | Requiere Multi-GPU | Fórmula derivada de config.json |
| GGUF IQ4_XS (4.25-bit — Compacto) (IQ4_XS) | 495.11 GiB | 0.54 GiB | 496.22 GiB (532.81 GB) | ~3.8 tok/s | Supera la Memoria GPU Disponible | Requiere Multi-GPU | Fórmula derivada de config.json |
| GGUF Q3_K_M (3-bit — Bajo VRAM) (Q3_K_M) | 455.48 GiB | 0.54 GiB | 456.59 GiB (490.26 GB) | ~4.2 tok/s | Supera la Memoria GPU Disponible | Requiere Multi-GPU | Fórmula derivada de config.json |
| GGUF UD-Q2_K_XL (2-bit — MoE Extremo) (UD-Q2_K_XL) | 320.62 GiB | 0.54 GiB | 321.73 GiB (345.45 GB) | ~6.6 tok/s | Supera la Memoria GPU Disponible | Requiere Multi-GPU | Fórmula derivada de config.json |
Especificaciones Técnicas y Preguntas Frecuentes
¿Puede H20 96GB HBM3 (96GB) ejecutar Kimi K2 Instruct (1T-A32B)?
En cuantización de 4 bits (Q4_K_M) con contexto 8K, Kimi K2 Instruct (1T-A32B) requiere 566.19 GiB de VRAM total (565.08 GiB pesos + 0.54 GiB caché KV + 0.57 GiB buffers) frente a 91.2 GiB utilizables en H20 96GB HBM3, alcanzando ~3.3 tok/s.
¿Cuánta VRAM necesita Kimi K2 Instruct (1T-A32B) con contexto de 32K?
Con una ventana de contexto de 32.768 tokens, el caché KV ocupa 2.14 GiB y la memoria GPU total requerida en 4 bits asciende a 567.79 GiB (609.66 GB decimales).
Evaluar Este Modelo en Otras GPUs
RTX 3060 12GB (12GB)RTX 4060 Ti 16GB (16GB)RTX 5060 Ti 16GB (16GB)RTX 4070 Ti Super (16GB)RTX 4080 Super (16GB)RTX 5070 12GB (12GB)RTX 5070 Ti (16GB)RTX 5080 (16GB)RTX 3090 (24GB)RTX 4090 (24GB)RTX 4090 D (24GB)RTX 5090 (32GB)RTX 5090 D (32GB)RTX A6000 (48GB)RTX 6000 Ada (48GB)RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)DGX Spark (GB10 128GB) (128GB)L4 24GB (24GB)A40 48GB (48GB)L20 48GB (48GB)L40S 48GB (48GB)A800 80GB SXM (80GB)A100 80GB SXM (80GB)H800 80GB SXM (80GB)H100 80GB SXM (80GB)H20 141GB HBM3e (141GB)H200 141GB SXM (141GB)B200 180GB (180GB)B300 288GB Blackwell Ultra (288GB)Ascend 910B 64GB (昇腾) (64GB)Ascend 910C 128GB (昇腾) (128GB)Atlas 300I Duo 96GB (310P) (96GB)MLU590 80GB (寒武纪思元) (80GB)DCU K100-AI 64GB (海光深算) (64GB)MetaX C500 64GB (沐曦曦云) (64GB)Kunlunxin P800 64GB (昆仑芯) (64GB)MTT S4000 48GB (摩尔线程) (48GB)Radeon RX 7900 XTX 24GB (24GB)Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB)Ryzen AI Max+ 395 128GB (128GB)Instinct MI300X 192GB (192GB)Instinct MI325X 256GB (256GB)Instinct MI355X 288GB (288GB)Arc Pro B60 24GB (24GB)Gaudi 3 128GB HBM2e (128GB)Mac mini M4 Pro 64GB (64GB)MacBook Pro M4 Max 128GB (128GB)Mac Studio M4 Ultra 256GB (256GB)Mac Studio M3 Ultra 512GB (512GB)
Evaluar Otros Modelos en Este Hardware
Qwen3.8 Flash Next (125B-A6B)Qwen3.8 27BQwen3.8 2.4T-A95BQwen3.6 35B-A3BQwen3.5 397B-A17BQwen3.5 122B-A10BQwen3.5 35B-A3BQwen3.5 27BQwen3.5 9BQwen3.5 4BQwen3 Coder 480B-A35BQwen3 Coder Next 80B-A3BQwen3 Coder 30B-A3BQwen3 30B-A3B Instruct 2507Qwen3 235B-A22B Instruct 2507Qwen3 32BQwen3 14BQwen3 8BQwen3 4B Instruct 2507Qwen3 1.7BQwen3 0.6BQwen2.5 72B InstructQwen2.5 Coder 32B InstructQwQ 32B ReasoningDeepSeek V4.1 Flash (552B-A16B)DeepSeek V4 FlashDeepSeek V3.2 (685B)DeepSeek R1-0528 671BDeepSeek V3-0324 671BDeepSeek R1 Distill Llama 70BDeepSeek R1 Distill Qwen 32BDeepSeek R1 Distill Qwen 14BDeepSeek R1 Distill Llama 8Bgpt-oss-20bgpt-oss-120bGemma 4 31B ITGemma 4 26B-A4B ITGemma 4 12B ITGemma 4 E4B ITGemma 4 E2B ITGemma 3 27B ITGemma 3 12B ITGemma 3 4B ITGLM-5.3 Flash (320B-A18B)GLM-5.3 (753B)GLM-5 (744B)GLM-4.5 (355B-A32B)GLM-4.5 Air (110B-A12B)GLM-4 32B-0414Kimi K3.1 Pro (2.8T-A104B)Kimi K3 (2.8T-A104B)Kimi-Dev 72BMiniMax M3.1 Flash (428B-A23B)MiniMax M2.5 (229B-A10B)Step-5 Preview (600B-A27B)Step-3.7 Flash (198B-A11B)Step-3.5 Flash (197B-A11B)ERNIE 4.5 300B-A47B (文心)ERNIE 4.5 21B-A3B (文心)Hunyuan A13B Instruct (混元 80B)MiniCPM5 2B (面壁)Llama 4 Maverick 17B-128E (400B)Llama 4 Scout 17B-16E (109B)Llama 3.1 405B InstructLlama 3.3 70B InstructLlama 3.1 8B InstructLlama 3.2 3B InstructMistral Large 4 (1T-A52B)Mistral Large 2 123BMixtral 8x22B InstructMixtral 8x7B InstructMistral Small 3.2 24BDevstral Small 24BNemotron 3 Ultra 550B-A55BNemotron 3 Super 120B-A12BNemotron 3 Nano 30B-A3BCohere Command A 111BPhi-4 14BLiquid LFM3 1.7B