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Onde usar de graça
- Chat do próprio laboratório: www.kimi.com (grátis com limites diários)
- Baixe e rode em casa: pesos oficiais · arquivos GGUF para Ollama e LM Studio
Pontuações Arena
| Arena | Pontuação | Posição | Votos |
|---|---|---|---|
| Chat | 1475 | #25 de 416 | 33K |
| Programação | 1655 | #16 de 148 | 20K |
| Agentes | 1.9 pontuação de agentes | #23 de 53 | 137K sessões |
Posição entre todos os modelos, inclusive os pagos. Fonte: conjunto de dados do ranking da Arena. A pontuação de agentes usa outra escala (×100, a partir de sessões reais de agentes) e não pode ser comparada com as demais pontuações.
Velocidade em hardware popular
| Hardware | Memória da GPU | Cabe? | Velocidade |
|---|---|---|---|
| RTX 3060 12 GB | 12 GB | Não cabe | — |
| RTX 4060 Ti 16 GB | 16 GB | Não cabe | — |
| RTX 3090 | 24 GB | Não cabe | — |
| RTX 4090 | 24 GB | Não cabe | — |
| RTX 5090 | 32 GB | Não cabe | — |
| RX 7900 XTX | 24 GB | Não cabe | — |
| 2 × RTX 3090 | 48 GB | Não cabe | — |
| 4 × RTX 3090 | 96 GB | Não cabe | — |
| Mac M4 Max 128 GB | 96 GB | Não cabe | — |
| Ryzen AI Max+ 395 128 GB | 96 GB | Não cabe | — |
| 8 × H100 SXM | 640 GB | Não cabe | — |
Estimativa com 4 bits e contexto de 32K, com 64 GB de DDR5 para offload. Velocidade ≈ largura de banda da memória × 78% ÷ dados lidos por token, mais um custo fixo por token, calibrada em 44 testes reais com llama.cpp; erro típico de cerca de ±10%. Compare todas as GPUs.
Memória de GPU necessária
| Nível | Contexto de 8K | Contexto de 32K | Contexto de 128K | Qualidade vs. completo |
|---|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 1391 GB | 1394 GB | 1405 GB | +4.7% perda perceptível |
| Q4_K_M | 1686 GB | 1689 GB | 1699 GB | +1.2% perda muito pequena |
| Q5_K_M | 1978 GB | 1981 GB | 1991 GB | +0.4% quase sem perda |
| Q6_K | 2281 GB | 2284 GB | 2294 GB | +0.2% quase sem perda |
| Q8_0 | 2955 GB | 2958 GB | 2968 GB | ≈ 0% igual ao completo |
| F16 | 5561 GB | 5564 GB | 5574 GB | ≈ 0% igual ao completo |
Pesos + cache de contexto (a partir da arquitetura do modelo) + runtime. Qualidade: aumento em perplexity em relação ao modelo completo, com base em testes com llama.cpp, ajustado pelo tamanho do modelo. Simule a sua configuração.
Pontuação de programação ao longo do tempo
Pontuação Arena de 20 abr. 2026 a 19 out. 2026.
Pontuação de agentes ao longo do tempo
Pontuação Arena de 4 jun. 2026 a 19 out. 2026.
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