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Kimi K2.5 (Thinking)

moonshot · licencia MIT modificada · en Arena desde el 16 oct 2026

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Puntuación de Arena1269n.º 46 de 167 en Visión, incluidos los modelos de pago
Tamaño1026.9 B33.3 B activos por token (mezcla de expertos)
Descarga a 4 bits622 GBsolo los pesos, Q4_K_M
Contexto máximo256Ktokens, según la configuración del modelo

Dónde usarlo gratis

Puntuaciones de Arena

ArenaPuntuaciónPuestoVotos
Programación1437n.º 82 de 14820K
Visión1269n.º 46 de 16728K

Puesto entre todos los modelos, incluidos los de pago. Fuente: conjunto de datos de la clasificación de Arena.

Velocidad en hardware popular

HardwareMemoria de GPU¿Cabe?Velocidad
RTX 3060 12 GB12 GBNo cabe—
RTX 4060 Ti 16 GB16 GBNo cabe—
RTX 309024 GBNo cabe—
RTX 409024 GBNo cabe—
RTX 509032 GBNo cabe—
RX 7900 XTX24 GBNo cabe—
2 × RTX 309048 GBNo cabe—
4 × RTX 309096 GBNo cabe—
Mac M4 Max 128 GB96 GBNo cabe—
Ryzen AI Max+ 395 128 GB96 GBNo cabe—
8 × H100 SXM640 GBCabe en la GPU72 tok/s

Estimación a 4 bits con contexto de 32K y 64 GB de DDR5 para el volcado a RAM. Velocidad ≈ ancho de banda de memoria × 78 % ÷ datos leídos por token, más un coste fijo por token, calibrada con 44 pruebas reales de llama.cpp; error típico de unos ±10 %. Compara todas las GPU.

Memoria de GPU necesaria

NivelContexto de 8KContexto de 32KContexto de 128KCalidad frente al modelo completo
Q3_K_M515 GB516 GB523 GB+4.7 % pérdida notable
Q4_K_M623 GB625 GB632 GB+1.2 % pérdida muy pequeña
Q5_K_M731 GB733 GB740 GB+0.4 % casi sin pérdida
Q6_K843 GB845 GB852 GB+0.2 % casi sin pérdida
Q8_01092 GB1094 GB1101 GB≈ 0 % igual que el completo
F162055 GB2057 GB2064 GB≈ 0 % igual que el completo

Pesos + caché de contexto (según la arquitectura del modelo) + entorno de ejecución. Calidad: aumento de perplexity respecto al modelo completo, según pruebas de llama.cpp, ajustado al tamaño del modelo. Simula tu propia configuración.

Puntuación en programación a lo largo del tiempo

Kimi K2.5 (Thinking) 1437Mejor modelo de pago

Puntuación de Arena del 20 abr 2026 al 19 oct 2026.

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