Kimi K2.6 如何本地部署？
Kimi K2.6 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 Tesla V100 16GB，预估 4 tokens/s。
Kimi K2.6 版本信息
Kimi K2.6 本地部署需要多少显存？
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 |
|---|---|---|---|---|
| 1-bit | 234.7估 | 236.2 | 237.8 | 244.3 |
| 2-bit | 340.5GGUF | 373.1 | 374.7 | 381.2 |
| 3-bit | 479.2估 | 480.7 | 482.3 | 488.7 |
| 4-bit | 583.7GGUF | 558.9 | 560.5 | 567 |
| 5-bit | 674.7估 | 676.3 | 677.9 | 684.3 |
| 8-bit | 594.5GGUF | 1,038.1 | 1,039.7 | 1,046.1 |
| FP16 | 2,053.2GGUF | 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「—」。各档取仓库里该比特数的任一文件，优先 unsloth 动态量化，所以同一档不同模型对应的文件名可能不同。
什么显卡能跑 Kimi K2.6？
AmazonJP
收录的单卡都装不下 Kimi K2.6：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。
Kimi K2.6 混合推理推荐显卡
AmazonJP
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 本地部署 Kimi K2.6
Ollama 库暂无官方标签。
llama.cpp 直接从 Hugging Face 拉 GGUF，-c 是上下文长度。
llama-server -hf unsloth/Kimi-K2.6-GGUF:Q4_K_M -c 8192
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-K2.6
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 K2.6 需要多少显存？
在 Q4_K_M 量化、8K 上下文下 Kimi K2.6 约需 559GB 显存，留到 672GB 更稳。
哪张显卡最便宜能跑 Kimi K2.6？
收录的单卡都装不下 Kimi K2.6，需要多卡或 Mac Studio 的统一内存。
Kimi K2.6 能用 Ollama 跑吗？
暂时不能，Ollama 库还没有它的官方标签；可以用 llama.cpp 加载 GGUF。