QDNAConseil et architecture de plateformes d'inférence et d'entraînement de LLM, en local ou hybride

Quelle mémoire pour Kimi K2.7 Code en Q4 ?

Kimi K2.7 Code compte 1000 milliards de paramètres. Le format Q4 décide de la mémoire nécessaire pour les charger.

Réponse courte. En Q4, les poids de Kimi K2.7 Code occupent environ 690 Go, marge d’exécution comprise. 6 des 8 plateformes du catalogue disposent d’assez de mémoire.

Comment se calcule cette empreinte ?

Kimi K2.7 Code totalise 1000 milliards de paramètres. Le format Q4 occupe 0,6 octet par paramètre (entendu ici comme Q4_K_M de llama.cpp, 0,6 octet par paramètre échelles comprises ; Q4_K_S pèse 0,56, AWQ et GPTQ 0,55). Le produit donne les poids, auxquels s’ajoute une marge d’exécution de 15 % pour les activations et les tampons : 1 000 milliards de paramètres × 0,6 octet (Q4) = 600,0 Go de poids ; × 1,15 de marge d’exécution = 690,0 Go. Le cache d’attention n’est pas calculé sur cette page. Les architectures de ces modèles (attention latente compressée, linéaire ou creuse, couches Mamba) n’ont pas de formule commune par token ; il se mesure sur la machine, avec le contexte et la concurrence visés [À MESURER].

Que change le format ?

Q4 apporte quantification par blocs, large support.

FormatPoids en mémoirePlateformes compatibles
FP162 300 Go2
FP81 150 Go3
NVFP4575 Go6
Q4690 Go6

Quelles plateformes conviennent ?

Voir la fiche Kimi K2.7 Code.

Combien de mémoire pour Kimi K2.7 Code en Q4 ?

Environ 690 Go pour les poids, hors cache d’attention.

Quel format choisir pour Kimi K2.7 Code ?

Q4 apporte quantification par blocs, large support. Le format le plus précis qui loge sur la machine visée reste le meilleur choix.

Méthode et sources

Les empreintes mémoire sont calculées, elles ne sont pas mesurées : un relevé sur machine peut s’en écarter selon le moteur et le format exact des poids. Chaque valeur ci-dessous porte sa source et la date de son dernier contrôle.