収録 GPU41価格追跡3 日2026年9月3日 から直近 24h の価格データ11,753 件24h 最大の値下げ24h 最大の値上げデータ更新 2026年9月5日

Kimi K2.6 のローカル実行に必要なVRAMは?

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Kimi K2.6 は総パラメータ 1,000B、1 トークンあたり 32B が有効になる MoE モデルです。Q4 で全量を VRAM に置くには 559GB 必要ですが、エキスパートをシステム RAM に置けば VRAM 9GB + RAM 552GB で動きます。収録している単体カードには収まらず、複数枚構成か Mac Studio のユニファイドメモリが必要です。オフロード構成で最も安く動かせるのは GeForce RTX 2080 Ti で、推定 4 tokens/s です。

Kimi K2.6 のバージョン情報

発売日2026年4月14日
Hugging Face リポジトリmoonshotai/Kimi-K2.6
リビジョン
ライセンスModified MIT
アーキテクチャMoE
GGUF リポジトリunsloth/Kimi-K2.6-GGUF
Ollama タグ
30日ダウンロード638,370
Q4 最小VRAM559 GB · Q4_K_M · 8K
エキスパートオフロードVRAM 9 GB + RAM 552 GB
パラメータ数1,000B
MoE32B
レイヤー数61
隠れ層次元7,168
KV ヘッド数64
ヘッド次元192
最大コンテキスト256K
提供元Moonshot AI

Kimi K2.6 の量子化・コンテキスト別の必要VRAM

8K 時の合計

MoE:総パラメータ 1,000B すべてをメモリに常駐させる必要があり、速度は 1 トークンあたり有効な 32B で決まります。

量子化重みサイズGB8K 時の合計GB32K 時の合計GB128K 時の合計GB
Q4_K_M557.4推定558.9560.5567
Q5_K_M674.7推定676.3677.9684.3
Q8_01,036.6推定1,038.11,039.71,046.1
FP162,030.6GGUF1,957.31,958.91,965.4

合計 = 重み + KV キャッシュ(FP16)+ 実行時オーバーヘッド 1GB。GGUF と付いた重みはリポジトリの実測ファイルサイズ、「推定」はパラメータあたりのバイト数からの概算です。このモデルの上限 256K を超えるコンテキストは「—」と表示します。

Kimi K2.6 を動かせるGPUは?

Q4_K_M・8K コンテキスト・eBayの中古価格の安い順

収録している単体カードでは Kimi K2.6 は収まりません。Q4_K_M・8K コンテキストで最低 559GB のVRAMが必要です。

複数枚構成でも合計で最低 559GB のVRAMが必要です。

収録しているユニファイドメモリ機にも収まりません。

エキスパートを RAM に置けば Kimi K2.6 を動かせる GPU

エキスパート重みはシステム RAM に置き(552 GB 以上が必要)、VRAM にはアテンション層・共有エキスパート・KV キャッシュのみで Q4 なら最低 9 GB。速度は RAM 帯域幅(70 GB/s で推定)に縛られ、全量 VRAM 構成よりかなり遅くなります。

Ollama / llama.cpp / vLLM で Kimi K2.6 を起動する

Ollama

Ollama ライブラリに公式タグはまだありません。

llama.cpp

llama.cpp は Hugging Face から GGUF を直接取得します。-c はコンテキスト長です。

llama-server -hf unsloth/Kimi-K2.6-GGUF:Q4_K_M -c 8192
vLLM

vLLM は元の精度の重みを読み込むため、GGUF よりはるかに多くのメモリ(通常は複数枚)が必要です。

vllm serve moonshotai/Kimi-K2.6

ファイル名はその週のモデルライブラリ取得時点のものです。定義はデータ方法を参照してください。 データ方法

よくある質問

Kimi K2.6 にはどれくらいのVRAMが必要ですか?

Q4_K_M・8K コンテキストでは Kimi K2.6 に約 559GB のVRAMが必要で、672GB あれば余裕があります。

Kimi K2.6 を動かせる最も安いGPUは?

収録している単体カードでは Kimi K2.6 は動かせず、複数枚構成か Mac Studio のユニファイドメモリが必要です。

Kimi K2.6 は Ollama で動かせますか?

まだできません。Ollama ライブラリに公式タグがないため、llama.cpp で GGUF を読み込んでください。