Kimi K2 Instruct (1T-A32B) en RTX 5090 (32GB) — 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 RTX 5090 (~2.9 tok/s).

Panel Interactivo de Dimensionamiento

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Modelo de Pesos Abiertos1000B / 32B

Pesos y CuantizaciónQ4_K_M · 565.08 GiB

Ventana de Contexto8,192 (8K)

Hardware Objetivo

32 GB · 1792 GB/s

Número de GPUs (Tensor Parallel)

Secuencias Concurrentes (Batch)

Precisión del Caché KV

Motor de Inferencia

Offload a RAM del Sistema (CPU)0%

Supera la Memoria GPU Disponible

Fórmula derivada de config.json HF config.json ↗

Desglose de Asignación de Memoria (GiB) 566.19 GiB (607.94 GB) / 32 GiB (1769%)

Pesos del Modelo: 565.08 GiB Caché KV y Estado: 0.54 GiB Motor y Buffers de Activación: 0.57 GiB RAM de Sistema (CPU): 0 GiB

Memoria GPU Requerida

566.19 GiB

607.94 GB (decimal)

Memoria Hardware Utilizable

30.4 GiB

32 GB (física)

Margen de Seguridad

-535.79 GiB

1769% utilización

Velocidad Decode Est.

~2.9 tok/s

32B parámetros activos

Velocidad Prefill Est.

~1706 tok/s

TTFT Prompt 4K: ~2401 ms

Costo Est. / 1M Tokens

$338.70

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 ~2401ms · ~2.9 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.

Verificado: 2026-11-05

Uso activo (horas / día)4 h / día

Presupuesto hardware local ($)

Tarifa eléctrica ($/kWh)

Amortización de compra

~2.3 meses

Electricidad local est.: $12.24 / 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 RTX 5090 (32GB) 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)

Los pesos del modelo permanecen constantes mientras el caché KV crece con la longitud del contexto.

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 (RTX 5090)	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)	~1.7 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)	~2.2 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)	~2.5 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)	~2.9 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)	~3.3 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)	~3.6 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)	~5.1 tok/s	Supera la Memoria GPU Disponible	Requiere Multi-GPU	Fórmula derivada de config.json

Especificaciones Técnicas y Preguntas Frecuentes

¿Puede RTX 5090 (32GB) 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 30.4 GiB utilizables en RTX 5090, alcanzando ~2.9 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).

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