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Arena score5.3#14 of 58 in Agents, paid models included
サイズ2780.1 B1トークンあたり104.8 Bがアクティブ(Mixture of Experts)
4ビットのダウンロード1685 GB重みのみ、Q4_K_M
最大コンテキスト1024Kトークン、モデル設定より
無料で使える場所
- ラボ公式のチャット:www.kimi.com(1日の利用制限つきで無料)
- Run it in one command with whichllm (free, open source):
uvx whichllm@latest plan "Kimi-K3.1-Pro"shows the GPU you need,uvx whichllm@latest run "Kimi-K3.1-Pro gguf"downloads it and starts a chat - 自宅でダウンロードして動かす:公式の重み · Ollama と LM Studio 用の GGUF ファイル
Arenaスコア
| Arena | スコア | 順位 | 投票数 |
|---|---|---|---|
| エージェント | 5.3 エージェントスコア | 58件中14位 | 18K セッション |
有料モデルを含む全モデル中の順位。出典:Arenaリーダーボードのデータセット。エージェントのスコアは別の尺度(×100、実際のエージェントセッションにもとづく)のため、ほかのスコアとは比較できません。
よく使われるハードウェアでの速度
| ハードウェア | GPUメモリ | 収まる? | 速度 |
|---|---|---|---|
| RTX 3060 12 GB | 12 GB | 収まらない | — |
| RTX 4060 Ti 16 GB | 16 GB | 収まらない | — |
| RTX 3090 | 24 GB | 収まらない | — |
| RTX 4090 | 24 GB | 収まらない | — |
| RTX 5090 | 32 GB | 収まらない | — |
| RX 7900 XTX | 24 GB | 収まらない | — |
| 2 × RTX 3090 | 48 GB | 収まらない | — |
| 4 × RTX 3090 | 96 GB | 収まらない | — |
| Mac M4 Max 128 GB | 96 GB | 収まらない | — |
| Ryzen AI Max+ 395 128 GB | 96 GB | 収まらない | — |
| 8 × H100 SXM | 640 GB | 収まらない | — |
4ビット、32Kコンテキスト、オフロード用にDDR5を64 GBとした推定値。速度 ≈ メモリ帯域 × 78% ÷ 1トークンあたりの読み込みデータ量に、トークンごとの固定コストを加えたもので、44件の実際の llama.cpp テストで補正しています。典型的な誤差は約±10%です。すべてのGPUを比較。
必要なGPUメモリ
| レベル | 8Kコンテキスト | 32Kコンテキスト | 128Kコンテキスト | フル精度との品質比較 |
|---|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 1392 GB | 1394 GB | 1405 GB | +4.7% 目立つ劣化 |
| Q4_K_M | 1686 GB | 1689 GB | 1699 GB | +1.2% ごくわずかな劣化 |
| Q5_K_M | 1978 GB | 1981 GB | 1991 GB | +0.4% ほぼ劣化なし |
| Q6_K | 2281 GB | 2284 GB | 2294 GB | +0.2% ほぼ劣化なし |
| Q8_0 | 2955 GB | 2958 GB | 2968 GB | ≈ 0% フル精度と同等 |
| F16 | 5562 GB | 5564 GB | 5575 GB | ≈ 0% フル精度と同等 |
重み+コンテキストキャッシュ(モデルのアーキテクチャから算出)+ランタイム。品質:フル精度モデルに対するperplexityの増加分で、llama.cpp のテストをもとにモデルサイズに合わせて換算しています。自分の環境をシミュレーション。
エージェントスコアの推移
-2002040
JulAugSeptOctNov
Kimi K3.1 Pro (Max) 5.3最高の有料モデル
Arena score from 4 Jun 2026 to 4 Nov 2026.
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