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Dove usarlo gratis
- La chat del laboratorio: www.kimi.com (gratis con limiti giornalieri)
- Scaricalo e usalo a casa: pesi ufficiali · file GGUF per Ollama e LM Studio
Punteggi Arena
| Arena | Punteggio | Posizione | Voti |
|---|---|---|---|
| Chat | 1475 | #25 su 416 | 33K |
| Programmazione | 1655 | #16 su 148 | 20K |
| Agenti | 1.9 punteggio agenti | #23 su 53 | 137K 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 | 1391 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 | 5561 GB | 5564 GB | 5574 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 Coding nel tempo
Punteggio Arena dal 20 apr 2026 al 19 ott 2026.
Punteggio Agenti nel tempo
Punteggio Arena dal 4 giu 2026 al 19 ott 2026.
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