Kimi K3.1 Pro (2.8T-A104B) en DCU K100-AI 64GB (海光深算) (64GB) — VRAM, KV Cache y Velocidad

Kimi K3.1 Pro (2.8T-A104B) (2780B total, 104B activos, Atención Latente Multi-cabeza (MLA) MoE) requiere 1570.1 GiB para pesos en 4-bit (Q4_K_M), 1571.49 GiB totales a 8K de contexto y 1573.94 GiB a 32K en DCU K100-AI 64GB (海光深算) (~0.9 tok/s).

Panel Interactivo de Dimensionamiento

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Modelo de Pesos Abiertos2780B / 104B

Pesos y CuantizaciónQ4_K_M · 1570.1 GiB

Ventana de Contexto8,192 (8K)

Hardware Objetivo

64 GB · 1638 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) 1571.49 GiB (1687.37 GB) / 64 GiB (2455%)

Pesos del Modelo: 1570.1 GiB Caché KV y Estado: 0.82 GiB Motor y Buffers de Activación: 0.57 GiB RAM de Sistema (CPU): 0 GiB

Memoria GPU Requerida

1571.49 GiB

1687.37 GB (decimal)

Memoria Hardware Utilizable

60.8 GiB

64 GB (física)

Margen de Seguridad

-1510.69 GiB

2455% utilización

Velocidad Decode Est.

~0.9 tok/s

104B parámetros activos

Velocidad Prefill Est.

~613 tok/s

TTFT Prompt 4K: ~6687 ms

Costo Est. / 1M Tokens

$9382.72

Atención Latente Multi-cabeza (MLA) MoE · Custom

Hardware Recomendado para Esta Configuración

Mejor GPU Individual

Requiere Multi-GPU

—

Mejor Calidad-Precio / Usada

—

Memoria Unificada Apple

Supera 512 GB

—

Cloud Desde

DigitalOcean · $30.40 / h

8x Instinct MI325X 256GB

Comandos de Lanzamiento para Producción

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

Simulador de Velocidad en Tiempo Real (TTFT ~6687ms · ~0.9 tok/s)

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

~1.5 meses

Electricidad local est.: $7.45 / mes

Proveedor	Instancia Recomendada	VRAM Total	Tarifa por Hora	Costo Mensual Estimado	Facturación	Desplegar
RunPod	8x B300 288GB Blackwell Ultra (Nube Comunitaria)	2304 GB	$55.52 / h	$6751.23 / mes	Por segundo	Lanzar GPU ↗
Vast.ai	—	—	—	—	Spot / Bajo demanda	Lanzar GPU ↗
*Vultr ($300 Free Credit)**	—	—	—	—	Por hora	Lanzar GPU ↗
Vultr Cloud GPU	—	—	—	—	Por hora	Lanzar GPU ↗
DigitalOcean	8x Instinct MI325X 256GB (Instancia Dedicada)	2048 GB	$30.40 / h	$3696.64 / 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 K3.1 Pro (2.8T-A104B)

QLoRA (4b) Supera la Memoria GPU Disponible

1585.83 GiB

Pesos del Modelo: 1570.1 GiB · Gradientes + Optimizador: 14.56 GiB · Act: 1.17 GiB

GPU Recomendada: Requiere Multi-GPU

LoRA (16b) Supera la Memoria GPU Disponible

5202.6 GiB

Pesos del Modelo: 5178.15 GiB · Gradientes + Optimizador: 22.88 GiB · Act: 1.57 GiB

GPU Recomendada: Requiere Multi-GPU

FT Completo Supera la Memoria GPU Disponible

21233.18 GiB

Pesos del Modelo: 5178.15 GiB · Gradientes + Optimizador: 16052.26 GiB · Act: 2.77 GiB

GPU Recomendada: Requiere Multi-GPU

Diagnóstico de Ingeniería y Guía de Optimización

Veredicto Rápido de Hardware

Una sola DCU K100-AI 64GB (海光深算) (64GB) no alcanza para cargar Kimi K3.1 Pro (2.8T-A104B) en 4 bits (1571.49 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 K3.1 Pro (2.8T-A104B) utiliza topología Atención Latente Multi-cabeza (MLA) MoE (2780B totales, 104B activos por token). Al pasar de 8K a 32K tokens, el caché KV FP16 pasa de 0.82 GiB a 3.27 GiB; activar caché KV FP8/Q8_0 ahorra 1.64 GiB en 32K (total 1572.3 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 K3.1 Pro (2.8T-A104B) @ 8K

Formato de Cuantización	Pesos (GiB)	Caché KV	VRAM Total (GiB)	Velocidad Decode	Compatibilidad (DCU K100-AI 64GB (海光深算))	GPU Recomendada	Fuente de Datos
Pesos Nativos (BF16 / FP8 / MXFP4 — Sin Pérdida) (MXFP4)	5178.15 GiB	0.82 GiB	5179.54 GiB (5561.49 GB)	~0.8 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)	2750.89 GiB	0.82 GiB	2752.28 GiB (2955.24 GB)	~0.8 tok/s	Supera la Memoria GPU Disponible	Requiere Multi-GPU	Fórmula derivada de config.json
GGUF Q6_K (6-bit — Alta Precisión) (Q6_K)	2123.04 GiB	0.82 GiB	2124.43 GiB (2281.09 GB)	~0.8 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)	1841.72 GiB	0.82 GiB	1843.11 GiB (1979.02 GB)	~0.8 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)	1570.1 GiB	0.82 GiB	1571.49 GiB (1687.37 GB)	~0.9 tok/s	Supera la Memoria GPU Disponible	Requiere Multi-GPU	Fórmula derivada de config.json
GGUF IQ4_XS (4.25-bit — Compacto) (IQ4_XS)	1375.79 GiB	0.82 GiB	1377.18 GiB (1478.74 GB)	~1 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)	1265.71 GiB	0.82 GiB	1267.1 GiB (1360.54 GB)	~1.1 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)	890.47 GiB	0.82 GiB	891.86 GiB (957.63 GB)	~1.6 tok/s	Supera la Memoria GPU Disponible	Requiere Multi-GPU	Fórmula derivada de config.json

Especificaciones Técnicas y Preguntas Frecuentes

¿Puede DCU K100-AI 64GB (海光深算) (64GB) ejecutar Kimi K3.1 Pro (2.8T-A104B)?

En cuantización de 4 bits (Q4_K_M) con contexto 8K, Kimi K3.1 Pro (2.8T-A104B) requiere 1571.49 GiB de VRAM total (1570.1 GiB pesos + 0.82 GiB caché KV + 0.57 GiB buffers) frente a 60.8 GiB utilizables en DCU K100-AI 64GB (海光深算), alcanzando ~0.9 tok/s.

¿Cuánta VRAM necesita Kimi K3.1 Pro (2.8T-A104B) con contexto de 32K?

Con una ventana de contexto de 32.768 tokens, el caché KV ocupa 3.27 GiB y la memoria GPU total requerida en 4 bits asciende a 1573.94 GiB (1690.01 GB decimales).

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