Kimi K3.1 Pro (2.8T-A104B) 在 Instinct MI300X 192GB (192GB) 上的显存占用、KV 缓存与速度评测

Kimi K3.1 Pro (2.8T-A104B)(总参数 2780B,激活参数 104B,多头潜在注意力 (MLA) MoE)在 4-bit (Q4_K_M) 下权重占 1570.1 GiB;8K 上下文总显存需求为 1571.49 GiB(十进制 1687.37 GB),32K 上下文为 1573.94 GiB。在 Instinct MI300X 192GB 上预计生成速度约 1 tok/s。

交互式显存与硬件选型工作台

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192 GB · 5300 GB/s
超出当前硬件显存上限
配置参数推导公式 HF config.json ↗
显存占用结构拆解 (GiB) 1571.49 GiB (1687.37 GB) / 192 GiB (818%)
模型权重: 1570.1 GiB KV 缓存与状态: 0.82 GiB 引擎与算子缓冲: 0.57 GiB 所需系统内存 (CPU): 0 GiB
所需显存总量
1571.49 GiB
1687.37 GB (十进制)
硬件可用显存
182.4 GiB
192 GB (物理容量)
显存安全余量
-1389.09 GiB
818% 显存占用率
预计生成速度 (Decode)
~1 tok/s
104B 激活参数
预计预填充速度 (Prefill)
~3268 tok/s
4K 提示词首字延迟: ~1254 ms
每百万 Token 成本
$8444.44
多头潜在注意力 (MLA) MoE · Custom

当前参数下的最优硬件推荐

首选单卡方案
需多卡并行
—
高性价比 / 二手卡方案
—
—
Apple 统一内存方案
超出 512 GB 上限
—
云端最低起租
DigitalOcean · $30.40 / 小时
8x Instinct MI325X 256GB

生产环境启动命令

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
实时首字延迟与生成速度模拟器 (TTFT ~1254ms · ~1 tok/s)
[Kimi K3.1 Pro (2.8T-A104B) · 1571.49 GiB] 显存分配完成。已完成提示词 Prefill 预填充阶段,当前正按显存带宽受限的实际 tok/s 速率流式输出 Token……

云 GPU 实时比价与租买回本周期 (TCO)

汇总 RunPod、Vast.ai、Vultr 与 DigitalOcean 公开按需及社区市场报价。

数据核验: 2026-11-05
购卡回本周期
~2.2 个月
预计本地月电费: $15.96 / 月
云服务商 推荐实例配置 总显存 每小时费率 按所选时长月费 计费方式 部署
RunPod 8x B300 288GB Blackwell Ultra (社区云 (Community)) 2304 GB $55.52 / 小时 $6751.23 / 月 按秒计费 立即部署 ↗
Vast.ai — — — — 竞价 / 按需市场 立即部署 ↗
Vultr ($300 Free Credit*) — — — — 按小时计费 立即部署 ↗
Vultr Cloud GPU — — — — 按小时计费 立即部署 ↗
DigitalOcean 8x Instinct MI325X 256GB (按需独享实例) 2048 GB $30.40 / 小时 $3696.64 / 月 按秒计费 立即部署 ↗

表中价格取自核验当日各平台公开报价,实际费用随区域与实时库存动态浮动。

微调显存需求对照(QLoRA / LoRA / 全参数微调) — Kimi K3.1 Pro (2.8T-A104B)

QLoRA (4b) 超出当前硬件显存上限
1585.83 GiB
模型权重: 1570.1 GiB · 梯度与优化器状态: 14.56 GiB · Act: 1.17 GiB
最低推荐显卡: 需多卡并行
LoRA (16b) 超出当前硬件显存上限
5202.6 GiB
模型权重: 5178.15 GiB · 梯度与优化器状态: 22.88 GiB · Act: 1.57 GiB
最低推荐显卡: 需多卡并行
全量微调 超出当前硬件显存上限
21233.18 GiB
模型权重: 5178.15 GiB · 梯度与优化器状态: 16052.26 GiB · Act: 2.77 GiB
最低推荐显卡: 需多卡并行

工程诊断与部署调优指南

硬件选型快速结论

单张 Instinct MI300X 192GB(192GB)不足以全量装入 4-bit 的 Kimi K3.1 Pro (2.8T-A104B)(8K 需 1571.49 GiB)。建议改用多卡张量并行、开启 CPU 内存卸载(--n-cpu-moe / -ngl),或直接租用更大显存的云端 GPU。

长上下文 KV 缓存与引擎调优

Kimi K3.1 Pro (2.8T-A104B) 采用 多头潜在注意力 (MLA) MoE 架构(总参数 2780B,每步激活 104B)。从 8K 扩至 32K 上下文时,FP16 KV 缓存从 0.82 GiB 增至 3.27 GiB;若开启 8-bit KV 缓存(llama.cpp -ctk q8_0 -ctv q8_0 或 vLLM --kv-cache-dtype fp8),32K 下可节省 1.64 GiB 显存(降至 1572.3 GiB)。

不同上下文窗口下的显存增长曲线(4K 至 128K,4-bit 权重)

Kimi K3.1 Pro (2.8T-A104B) VRAM scaling from 4K to 128K context (4K: 1571.07 GiB, 8K: 1571.49 GiB, 32K: 1573.94 GiB, 128K: 1583.75 GiB) 4K 1571.07 GiB (KV 0.41 GiB) 8K 1571.49 GiB (KV 0.82 GiB) 32K 1573.94 GiB (KV 3.27 GiB) 128K 1583.75 GiB (KV 13.08 GiB) Instinct MI300X 192GB (192GB)
模型权重体积保持固定,注意力 KV 缓存随上下文长度与并发序列数线性或按窗口增长。

全量化档位显存与速度对照表 — Kimi K3.1 Pro (2.8T-A104B) @ 8K

量化格式 权重占用 (GiB) KV 缓存 总显存需求 (GiB) 生成速度 兼容性状态 (Instinct MI300X 192GB) 最低推荐显卡 数据来源
原生权重 (BF16 / FP8 / MXFP4 — 无损精度) (MXFP4) 5178.15 GiB 0.82 GiB 5179.54 GiB (5561.49 GB) ~0.8 tok/s 超出当前硬件显存上限 需多卡并行 官方原始权重体积
FP8 / GGUF Q8_0 (8-bit — 近乎无损) (Q8_0) 2750.89 GiB 0.82 GiB 2752.28 GiB (2955.24 GB) ~0.8 tok/s 超出当前硬件显存上限 需多卡并行 配置参数推导公式
GGUF Q6_K (6-bit — 高精度甜点) (Q6_K) 2123.04 GiB 0.82 GiB 2124.43 GiB (2281.09 GB) ~0.8 tok/s 超出当前硬件显存上限 需多卡并行 配置参数推导公式
GGUF Q5_K_M (5-bit — 均衡优选) (Q5_K_M) 1841.72 GiB 0.82 GiB 1843.11 GiB (1979.02 GB) ~0.8 tok/s 超出当前硬件显存上限 需多卡并行 配置参数推导公式
Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-bit — 推荐默认) (Q4_K_M) 1570.1 GiB 0.82 GiB 1571.49 GiB (1687.37 GB) ~1 tok/s 超出当前硬件显存上限 需多卡并行 配置参数推导公式
GGUF IQ4_XS (4.25-bit — 紧凑省显存) (IQ4_XS) 1375.79 GiB 0.82 GiB 1377.18 GiB (1478.74 GB) ~1.1 tok/s 超出当前硬件显存上限 需多卡并行 配置参数推导公式
GGUF Q3_K_M (3-bit — 低显存压缩) (Q3_K_M) 1265.71 GiB 0.82 GiB 1267.1 GiB (1360.54 GB) ~1.3 tok/s 超出当前硬件显存上限 需多卡并行 配置参数推导公式
GGUF UD-Q2_K_XL (2-bit — 超大 MoE 专用) (UD-Q2_K_XL) 890.47 GiB 0.82 GiB 891.86 GiB (957.63 GB) ~1.9 tok/s 超出当前硬件显存上限 需多卡并行 配置参数推导公式

技术规格说明与常见问题 (FAQ)

Instinct MI300X 192GB (192GB) 能否流畅运行 Kimi K3.1 Pro (2.8T-A104B)?

在 4-bit (Q4_K_M) 量化与 8K 上下文下,Kimi K3.1 Pro (2.8T-A104B) 共需 1571.49 GiB 显存(其中权重 1570.1 GiB,KV 缓存 0.82 GiB,引擎缓冲 0.57 GiB),而 Instinct MI300X 192GB 可提供 182.4 GiB 可用显存,预计 Decode 速度约 1 tok/s。

Kimi K3.1 Pro (2.8T-A104B) 在 32K 长上下文下需要多少显存?

当上下文窗口扩展到 32,768 tokens 时,Kimi K3.1 Pro (2.8T-A104B)(多头潜在注意力 (MLA) MoE)的 KV 缓存与状态占用为 3.27 GiB,4-bit 总显存需求为 1573.94 GiB(十进制 1690.01 GB)。

在其他硬件上测试该模型

在该硬件上测试其他模型

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 (2.8T-A104B)Kimi K2 Instruct (1T-A32B)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