Kimi K2.5 本地部署需要多少显存？
看能跑的设备Kimi K2.5 是 MoE 模型，总参数 1,000B，每 token 激活 32B。Q4 量化整机放显存需要 559GB；把专家放进系统内存后只需 9GB 显存 + 552GB 内存。收录的单卡都装不下它，需要多卡或 Mac Studio 的统一内存。卸载模式下最便宜能跑的显卡是 GeForce RTX 2080 Ti，预估 4 tokens/s。
Kimi K2.5 版本信息
发布日期2026年1月1日
Hugging Face 仓库moonshotai/Kimi-K2.5
小版本—
许可证Modified MIT
架构MoE
GGUF 仓库—
Ollama 标签—
30 天下载518,180
Q4 最低显存559 GB · Q4_K_M · 8K
专家卸载9 GB 显存 + 552 GB 内存
参数量1,000B
MoE32B
层数61
隐藏维度7,168
KV 头64
头维度192
上下文上限256K
厂商Moonshot AI
Kimi K2.5 各量化与上下文的显存需求
8K 总显存MoE：总参数 1,000B 全部要驻留显存，速度按每 token 激活的 32B 算。
| 量化 | 权重体积GB | 8K 总显存GB | 32K 总显存GB | 128K 总显存GB |
|---|---|---|---|---|
| Q4_K_M | 557.4估 | 558.9 | 560.5 | 567 |
| Q5_K_M | 674.7估 | 676.3 | 677.9 | 684.3 |
| Q8_0 | 1,036.6估 | 1,038.1 | 1,039.7 | 1,046.1 |
| FP16 | 1,955.8估 | 1,957.3 | 1,958.9 | 1,965.4 |
总显存 = 权重 + KV cache（FP16）+ 1GB 运行开销。标 GGUF 的权重是仓库里的实测文件体积，标「估」的按每参数字节估算。超过这个模型 256K 上下文上限的档位写「—」。
什么显卡能跑 Kimi K2.5？
Q4_K_M · 8K 上下文 · 按闲鱼二手价升序收录的单卡都装不下 Kimi K2.5：Q4_K_M、8K 上下文下至少需要 559GB 显存。
多卡方案至少要凑够 559GB 显存。
收录的统一内存机型也装不下。
把专家放进内存后还能跑 Kimi K2.5 的显卡
专家权重放系统内存，需要 ≥ 552 GB 内存；显存只放注意力层、共享专家和 KV cache，Q4 下最低 9 GB。速度受内存带宽限制（按 70 GB/s 估算），比整机放显存慢得多。
用 Ollama / llama.cpp / vLLM 启动 Kimi K2.5
Ollama
Ollama 库暂无官方标签。
vLLM
vLLM 跑的是原始精度权重，显存要求比 GGUF 高得多，通常要多卡。
vllm serve moonshotai/Kimi-K2.5
量化文件名以模型库当周抓取为准，口径见数据方法。 数据方法
常见问题
Kimi K2.5 需要多少显存？
在 Q4_K_M 量化、8K 上下文下 Kimi K2.5 约需 559GB 显存，留到 672GB 更稳。
哪张显卡最便宜能跑 Kimi K2.5？
收录的单卡都装不下 Kimi K2.5，需要多卡或 Mac Studio 的统一内存。
Kimi K2.5 能用 Ollama 跑吗？
暂时不能，Ollama 库还没有它的官方标签，也还没有公开的 GGUF 量化。