Kimi Linear 48B A3B をローカルに導入するには？
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。現在最も安く動かせるのは Instinct MI50 32GB（で約 ¥62,232）で、推定 135.1 tokens/s です。オフロード構成で最も安く動かせるのは Tesla V100 16GB で、推定 44 tokens/s です。
Kimi Linear 48B A3B のバージョン情報
Kimi Linear 48B A3B のローカル実行に必要なVRAMは？
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GB | 8K 時の合計GB | 32K 時の合計GB | 128K 時の合計GB |
|---|---|---|---|---|
| 1-bit | 10.9GGUF | 12.6 | 12.8 | 13.5 |
| 2-bit | 17.9GGUF | 19.3 | 19.5 | 20.2 |
| 3-bit | 23.9GGUF | 24.6 | 24.8 | 25.5 |
| 4-bit | 30.1GGUF | 28.4 | 28.6 | 29.4 |
| 5-bit | 35.1GGUF | 34.2 | 34.4 | 35.1 |
| 8-bit | 52.2GGUF | 52 | 52.2 | 52.9 |
| FP16 | 98.3GGUF | 97.1 | 97.3 | 98.1 |
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。各段はリポジトリにあるそのビット幅のファイルを使い、unsloth 動的量子化を優先するため、ファイル名はモデルごとに異なります。
Kimi Linear 48B A3B を動かせるGPUは？
Xianyu
| デバイス | VRAMGB | 価格 | 推定 t/s | 推奨コンテキスト |
|---|---|---|---|---|
 Instinct MI50 32GB | 32 | ¥62,2324 件の出品 | 135.1 | 128K |
 Tesla V100 32GB | 32 | ¥73,08011 件の出品 | 147.9 | 128K |
 Arc Pro B70 | 32 | ¥224,9496 件の出品 | 96.5 | 128K |
| Radeon AI PRO R9700 | 32 | ¥252,3548 件の出品 | 105.9 | 128K |
| CMP 170HX 40GB | 40 | ¥258,0644 件の出品 | 178.8 | 128K |
| Radeon PRO W7800 | 32 | ¥283,1853 件の出品 | 99.6 | 128K |
| CMP 170HX 64GB | 64 | ¥320,8678 件の出品 | 176.5 | 128K |
| Instinct MI210 | 64 | ¥422,49412 件の出品 | 163.3 | 128K |
| Radeon PRO W7900 | 48 | ¥502,4255 件の出品 | 124.5 | 128K |
| RTX PRO 4500 Blackwell | 32 | ¥590,35016 件の出品 | 147.6 | 128K |
| GeForce RTX 4090 48GB | 48 | ¥607,4783 件の出品 | 154.6 | 128K |
| A100 40GB PCIe | 40 | ¥706,8214 件の出品 | 178.6 | 128K |
| Mac Studio M4 Max 128GB | 128 | ¥735,36813 件の出品 | 102.1 | 128K |
| DGX Spark 128GB | 128 | ¥742,21931 件の出品 | 76.3 | 128K |
| GeForce RTX 5090 D | 32 | ¥751,35413 件の出品 | 185.6 | 128K |
| MacBook Pro M4 Max 128GB | 128 | ¥808,4484 件の出品 | 102.1 | 128K |
| Mac Studio M5 Max 128GB | 128 | ¥903,2236 件の出品 | 109.2 | 128K |
| GeForce RTX 5090 | 32 | ¥1,000,28313 件の出品 | 185.6 | 128K |
| RTX PRO 5000 Blackwell 48GB | 48 | ¥1,068,79515 件の出品 | 170.9 | 128K |
| MacBook Pro M5 Max 128GB | 128 | ¥1,251,4957 件の出品 | 109.2 | 128K |
| RTX PRO 5000 Blackwell 72GB | 72 | ¥1,484,43817 件の出品 | 170.9 | 128K |
| RTX PRO 6000D | 84 | ¥1,552,95117 件の出品 | 179 | 128K |
| RTX PRO 6000 Blackwell | 96 | ¥2,829,5676 件の出品 | 185.6 | 128K |
| Mac Studio M3 Ultra 512GB | 512 | ¥2,966,5926 件の出品 | 127.2 | 128K |
| Arc Pro B65 | 32 | —出品なし | 96.5 | 128K |
| GeForce RTX 4080 SUPER 32GB | 32 | —出品なし | 135.5 | 128K |
| Instinct MI100 | 32 | —出品なし | 146.3 | 128K |
| Ryzen AI Max+ 395 128GB | 128 | —出品なし | 56.8 | 128K |
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。
Kimi Linear 48B A3B のCPU・GPU併用推論におすすめのGPU
Xianyu
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 | 価格 | 必要 RAMGB | 推定 t/s |
|---|---|---|---|---|
| Tesla V100 16GB | 16 | ¥20,097 | 27 | 44 |
| GeForce RTX 2080 Ti 22GB | 22 | ¥59,378 | 27 | 42.8 |
| Radeon RX 6950 XT | 16 | ¥68,490 | 27 | 41 |
| Radeon RX 7800 XT | 16 | ¥70,796 | 27 | 41.4 |
| Radeon RX 7900 XT | 20 | ¥98,178 | 27 | 42.5 |
| GeForce RTX 5060 Ti 16GB | 16 | ¥107,062 | 27 | 41.4 |
| Arc Pro B60 | 24 | ¥120,468 | 27 | 39 |
| Radeon RX 7900 XTX | 24 | ¥132,458 | 27 | 43.2 |
| Radeon RX 9070 XT | 16 | ¥139,309 | 27 | 41.5 |
| GeForce RTX 5070 | 12 | ¥141,022 | 27 | 43.1 |
| GeForce RTX 4080 | 16 | ¥176,991 | 27 | 43.3 |
| GeForce RTX 3090 | 24 | ¥184,984 | 27 | 44.1 |
| GeForce RTX 5070 Ti | 16 | ¥226,068 | 27 | 44 |
| GeForce RTX 5080 | 16 | ¥284,327 | 27 | 44.2 |
| RTX PRO 4000 Blackwell | 24 | ¥357,407 | 27 | 43.1 |
| GeForce RTX 4090 | 24 | ¥536,681 | 27 | 44.3 |
| GeForce RTX 5090 D V2 | 24 | ¥545,816 | 27 | 44.9 |
Ollama / llama.cpp / vLLM で Kimi Linear 48B A3B をローカルに導入する
Ollama ライブラリに公式タグはまだありません。
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 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？
Instinct MI50 32GB です。VRAM 32GB、現在の中央値は約 ¥62,232、推定 135.1 tokens/s。
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。