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Kimi K3.1 Pro (Max)
moonshot · Kimi K3.1 Pro License · on Arena since 23 Oct 2026
Dove usarlo gratis
- La chat del laboratorio: www.kimi.com (gratis con limiti giornalieri)
- Eseguilo in un comando con whichllm (gratis, open source):
uvx whichllm@latest plan "Kimi-K3.1-Pro"mostra la GPU necessaria,uvx whichllm@latest run "Kimi-K3.1-Pro gguf"la scarica e avvia una chat - Scaricalo e usalo a casa: pesi ufficiali · file GGUF per Ollama e LM Studio
Punteggi Arena
| Arena | Punteggio | Posizione | Voti |
|---|---|---|---|
| Agenti | 5.3 punteggio agenti | #14 su 58 | 18K sessioni |
Posizione tra tutti i modelli, anche quelli a pagamento. Fonte: dataset della classifica Arena. Il punteggio degli agenti ha una scala diversa (×100, da sessioni reali di agenti) e non è confrontabile con gli altri punteggi.
Velocità sull'hardware più diffuso
| Hardware | Memoria GPU | Ci sta? | Velocità |
|---|---|---|---|
| RTX 3060 12 GB | 12 GB | Non entra | — |
| RTX 4060 Ti 16 GB | 16 GB | Non entra | — |
| RTX 3090 | 24 GB | Non entra | — |
| RTX 4090 | 24 GB | Non entra | — |
| RTX 5090 | 32 GB | Non entra | — |
| RX 7900 XTX | 24 GB | Non entra | — |
| 2 × RTX 3090 | 48 GB | Non entra | — |
| 4 × RTX 3090 | 96 GB | Non entra | — |
| Mac M4 Max 128 GB | 96 GB | Non entra | — |
| Ryzen AI Max+ 395 128 GB | 96 GB | Non entra | — |
| 8 × H100 SXM | 640 GB | Non entra | — |
Stima a 4 bit con contesto da 32K e 64 GB di DDR5 per lo scarico in RAM. Velocità ≈ banda di memoria × 78% ÷ dati letti per token, più un costo fisso per token, calibrata su 44 test reali con llama.cpp; errore tipico di circa ±10%. Confronta tutte le GPU.
Memoria GPU necessaria
| Livello | Contesto da 8K | Contesto da 32K | Contesto da 128K | Qualità rispetto al modello completo |
|---|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 1392 GB | 1394 GB | 1405 GB | +4.7% perdita evidente |
| Q4_K_M | 1686 GB | 1689 GB | 1699 GB | +1.2% perdita minima |
| Q5_K_M | 1978 GB | 1981 GB | 1991 GB | +0.4% quasi senza perdita |
| Q6_K | 2281 GB | 2284 GB | 2294 GB | +0.2% quasi senza perdita |
| Q8_0 | 2955 GB | 2958 GB | 2968 GB | ≈ 0% uguale al completo |
| F16 | 5562 GB | 5564 GB | 5575 GB | ≈ 0% uguale al completo |
Pesi + cache del contesto (dall'architettura del modello) + runtime. Qualità: aumento di perplexity rispetto al modello completo, dai test con llama.cpp, scalato in base alla dimensione del modello. Simula la tua configurazione.
Punteggio Agenti nel tempo
Arena score from 4 Jun 2026 to 4 Nov 2026.
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