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Kimi Linear 48B A3B のローカル実行に必要なVRAMは?

動かせるデバイスを見る

Kimi Linear 48B A3B は総パラメータ 49.1B、1 トークンあたり 3B が有効になる MoE モデルです。Q4 で全量を VRAM に置くには 29GB 必要ですが、エキスパートをシステム RAM に置けば VRAM 3GB + RAM 27GB で動きます。収まる最も安いデバイスは Arc Pro B65 ですが、中古価格のデータはまだなく、推定 96.5 tokens/s 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 43 tokens/s です。

Kimi Linear 48B A3B のバージョン情報

発売日2025年10月30日
Hugging Face リポジトリmoonshotai/Kimi-Linear-48B-A3B-Instruct
リビジョン
ライセンスMIT
アーキテクチャMoE
Ollama タグ
30日ダウンロード187,057
Q4 最小VRAM29 GB · Q4_K_M · 8K
エキスパートオフロードVRAM 3 GB + RAM 27 GB
パラメータ数49.1B
MoE3B
レイヤー数27
隠れ層次元2,304
KV ヘッド数32
ヘッド次元72
最大コンテキスト1M
提供元Moonshot AI

Kimi Linear 48B A3B 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 49.1B 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 3B 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_M30.1GGUF28.428.629.4
Q5_K_M35.1GGUF34.234.435.1
Q8_052.2GGUF5252.252.9
FP1698.3GGUF97.197.398.1

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 1M を超えるコンテキストは「—」と表示します。

Kimi Linear 48B A3B 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
デバイスVRAMGB中古価格推定 t/s推奨コンテキスト
Arc Pro B6532出品なし96.5128K
Arc Pro B7032出品なし96.5128K
GeForce RTX 4080 SUPER 32GB (改造)32出品なし135.5128K
GeForce RTX 509032出品なし185.6128K
GeForce RTX 5090 D32出品なし185.6128K
Instinct MI10032出品なし146.3128K
Radeon AI PRO R970032出品なし105.9128K
Radeon PRO W780032出品なし99.6128K
RTX PRO 4500 Blackwell32出品なし147.6128K
Tesla V100 32GB32出品なし147.9128K
A100 40GB PCIe40出品なし178.6128K
CMP 170HX 40GB (改造)40出品なし178.8128K
GeForce RTX 4090 48GB (改造)48出品なし154.6128K
Radeon PRO W790048出品なし124.5128K
RTX PRO 5000 Blackwell 48GB48出品なし170.9128K
CMP 170HX 64GB (改造)64出品なし176.5128K
Instinct MI21064出品なし163.3128K
RTX PRO 5000 Blackwell 72GB72出品なし170.9128K
RTX PRO 6000D84出品なし179128K
RTX PRO 6000 Blackwell96出品なし185.6128K
DGX Spark 128GB128出品なし76.3128K
Mac Studio M4 Max 128GB128出品なし102.1128K
Mac Studio M5 Max 128GB128出品なし109.2128K
MacBook Pro M4 Max 128GB128出品なし102.1128K
MacBook Pro M5 Max 128GB128出品なし109.2128K
Ryzen AI Max+ 395 128GB128出品なし56.8128K
Mac Studio M3 Ultra 512GB512出品なし127.2128K

判定基準:重み + KV キャッシュ + 実行時オーバーヘッド ≤ 利用可能メモリ、1 枚構成。MoE モデルの「オフロード」はエキスパート重みをシステム RAM に置けば動作することを示し(VRAM にはアテンション層と KV キャッシュのみ)、その速度は RAM 帯域幅 70 GB/s を前提に推定。コンテキスト列は収まる最大段階です。

エキスパートを RAM に置けば Kimi Linear 48B A3B を動かせる GPU

エキスパート重みはシステム RAM に置き(27 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 3 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。

デバイスVRAMGB中古価格必要 RAMGB推定 t/s
GeForce RTX 2080 Ti112742.8
GeForce RTX 4080162743.3
GeForce RTX 5070 Ti162744
GeForce RTX 5080162744.2
Radeon RX 7800 XT162741.4
Radeon RX 9070 XT162741.5
Tesla V100 16GB162744
Radeon RX 7900 XT202742.5
Arc Pro B60242739
GeForce RTX 3090242744.1
GeForce RTX 4090242744.3
GeForce RTX 5090 D V2242744.9
Radeon RX 7900 XTX242743.2
RTX PRO 4000 Blackwell242743.1

Ollama / llama.cpp / vLLM で Kimi Linear 48B A3B 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 bartowski/moonshotai_Kimi-Linear-48B-A3B-Instruct-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-Linear-48B-A3B-Instruct

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 Linear 48B A3B 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 Linear 48B A3B に約 29GB のVRAMが必要で、36GB あれば余裕があります。

Kimi Linear 48B A3B を動かせる最も安いGPUは?

Arc Pro B65 です。VRAM 32GB、推定 96.5 tokens/s。このデバイスの中古価格データはまだありません。

Kimi Linear 48B A3B 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。